Ejemplos de sistemas jerárquicos En la sección modelos se ha comprobado la capacidad de obtener el modelo de un sistema basado en la adaptación de los parámetros del núcleo estimador. En este apartado se muestra la capacidad de obtener modelos basados en sistemas jerárquicos. El elemento novedoso que se incorpora radica en la necesidad de obtener la derivada con respecto a las variables de entrada, que constituyen salidas de núcleos estimadores presentes en niveles previos de jerarquía. Basado en lo anterior, lo primero es comprobar que se puede obtener el diferencial con respecto a las variables de entrada del modelo representado en el núcleo estimador, para lo que se aplican los siguientes pasos: Obtener datos de entrada-salida de una función no lineal cuya derivada con respecto a una variable de entrada se conozca. Determinar la derivada de la función que se pretende modelar. Obtener el modelo basado en los datos de entrada-salida. Determinar la derivada con respecto a la variable de entrada del núcleo estimador que representa al modelo. Comprobar ambas derivadas.
A continuación se muestran dos ejemplos Comprobar derivada con respecto a variable de entrada (I): Nombre: Función I Derivada: 4*x1 Características del modelo:
Número de reglas: 11
Tipo de consecuente: TSK con afín
Número de épocas: 500 Factor de aprendizaje inicial: 0.01
Factor de aprendizaje final: 0.0054
Número de datos usados para validar: 15%
Estructura de entrada-salida: y(t) = f[x1, x2] Generador de datos Archivo Matlab representativo del modelo | |
Comprobar derivada con respecto a variable de entrada (II): Nombre: Función II Derivada: 4*pi*cos(pi*x1) Características del modelo:
Número de reglas: 19
Tipo de consecuente: TSK con afin
Número de épocas: 40000 Factor de aprendizaje inicial: 0.001
Factor de aprendizaje final: 8.13e-4
Número de datos usados para validar: 15%
Estructura de entrada-salida: y(t) = f[x1, x2] Generador de datos Archivo Matlab representativo del modelo | |
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