Número de Chamada
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006.3 C331i DIS
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Autor Principal
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Carvalho, Fabrício Galene Marques de
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Entradas Secundárias - Autor
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Oliveira, Roberto Célio Limão de , orient.
Universidade Federal do Pará. Centro Tecnológico. Departamento de Elétrica. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
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Título Principal
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Identificação de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando redes neurais artificiais treinadas com algoritmos genéticos / Fabrício Galene Marques de Carvalho; orientador, Roberto Célio Limão de Oliveira
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Publicação
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2004.
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Descrição Física
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xii,121 f. : il. ; 30 cm
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Notas
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Dissertação (mestrado)- Universidade Federal do Pará. $b Centro Tecnológico, Departamento de Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2004
Inclui referências bibliográficas
Resumo: Uma das questões-chave presentes em problemas de engenharia relaciona-se a obtenção de modelos capazes de representar satisfatoriamente sistemas dinâmicos reais. Como se sabe, a maioria destes sistemas é, em última instância, não-linear por natureza. A inexistência de uma teoria geral e matematicamente fundamentada capaz de tratá-los satisfatoriamente motiva o uso de técnicas alternativas de inteligência computacional, tais como redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. Este trabalho aborda a questão da identificação de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando-se redes neurais artificiais treinadas por algoritmos genéticos. Grande parte deste documento é constituída por discussões relativas a conceitos fundamentais intimamente relacionados a identificação de sistemas dinâmicos não-lineares, redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. Primeiramente são mostradas características gerais da identificação de sistemas dinâmicos não-lineares, partindo-se daí à utilização de técnicas de inteligência computacional, mais especificamente as redes neurais artificiais diretamente alimentadas e redes contendo dinâmica linear interna e não-linearidade estática. A seguir, discorre-se sobre os fundamentos dos algoritimos genéticos e sua utilização no treinamento das redes neurais. Os resultados experimentais exibidos neste trabalho envolvem diversos testes, efetuados com quatro modelos de plantas não-lineares extraídos da literatura, que servem para constatar as vantagens e desvantagens das metodologias abordadas objetivando embasar e guiar a escolha de uma destas técnicas em futuras aplicações.
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Assuntos
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Redes neurais (Computação)
Algoritmos genéticos
Sistemas não-lineares
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