Control neuro-inspirado de un sistema no lineal

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorPalomino Merino, Amparo Dora
dc.contributorVargas Treviño, María Aurora Diozcora
dc.contributor.advisorPALOMINO MERINO, AMPARO DORA; 35191
dc.contributor.advisorVARGAS TREVIÑO, MARIA AURORA DIOZCORA; 22132
dc.contributor.authorGarcía Cervantes, Valentín
dc.date.accessioned2024-10-07T21:47:22Z
dc.date.available2024-10-07T21:47:22Z
dc.date.issued2024-07
dc.description.abstract"En el presente documento se describe el desarrollo de un algoritmo de control neuro inspirado para el control de un sistema multiagente no lineal de primer orden. El trabajo abarca la investigación, diseño, entrenamiento y desarrollo de una red neuronal del tipo Spiking (SNN), la cual utiliza un modelo más cercano a la red biológica en comparación con las redes neuronales artificiales tradicionales (ANN). Mediante su implementación, se desarrolla un control neuro-inspirado el cual es robusto ante perturbaciones externas al sistema. Además, se realiza un análisis comparativo entre la implementación de diferentes controladores neuronales, como lo son el SNN, RBF y un ANN que utiliza la función de activación sigmoide. El objetivo principal es diseñar y simular un controlador basado en redes neuronales de tipo Spiking para compensar incertidumbres no lineales. Finalmente, se simula el control dentro de un contexto multiagente, en un sistema compuesto por dos agentes, cuya dinámica se ve afectada por perturbaciones. El algoritmo con una red RBF muestra una respuesta rápida, aproximándose a la posición deseada en un menor tiempo mientras que el algoritmo con una red Spiking tiene una respuesta más lenta, pero demuestra ser más robusto ante perturbaciones externas".
dc.folio20240809111911-5178-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/21525
dc.language.isospa
dc.matricula.creator222470344
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas calculadoras--Ciencias de la computación--Otros temas--Computación natural
dc.subject.lccRedes neuronales (Neurobiología)--Diseño y construcción
dc.subject.lccAlgoritmos bioinspirados
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ciencias de la Electrónica, opción automatización
dc.titleControl neuro-inspirado de un sistema no lineal
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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Tesis de Maestría