Red neuronal estructurada en el espacio de estados como modelo de caja gris
- Jesús M. Zamarreño 1
- Alejandro Merino 2
-
1
Universidad de Valladolid
info
-
2
Universidad de Burgos
info
- Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
- Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
- María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
- Óscar Fontenla Romero (coord.)
- Esteban Jove Pérez (coord.)
- Alberto José Leira Rejas (coord.)
- José Antonio López Vázquez (coord.)
- Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
- María Carmen Meizoso López (coord.)
- Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
- Andrés José Piñón Pazos (coord.)
- Héctor Quintián Pardo (coord.)
- Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
- Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
- Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)
Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 978-84-9749-716-9
Año de publicación: 2019
Páginas: 639-646
Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
La Red Neuronal en el Espacio de Estados (RNEE) ha demostrado muy buenas propiedades en el modelado de sistemas dinámicos. En este artículo, proponemos una evolución de dicha red neuronal cuando la información sobre la estructura interna del sistema está disponible mediante algún tipo de modelo. Con esta información se puede obtener un modelo de caja gris que representa de forma más fidedigna el sistema modelado. Este modelo ha sido bautizado como Red Neuronal Estructurada en el Espacio de Estados (RNEEE). Se presenta un ejemplo sobre un caso de estudio en simulación.
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