Descripción
NEUROFUZZY ADAPTIVE MODELLING
Resumen del libro
Esta obra ofrece una descripción unificada de varias redes neuronales y difusas adaptativas, presentando la clase de sistemas de memoria asociativa. El lector encontrará un análisis detallado de tres redes específicas (CMAC de Albus, red B-spline y una clase de sistemas difusos), destacando sus características deseables como el aprendizaje local y la interpretación difusa. Todos los algoritmos se evalúan sobre un problema común de predicción de series temporales, proporcionando una base sólida para comprender y aplicar estas técnicas en sistemas de control inteligente.
¿De qué trata?
El libro aborda la creciente demanda de autonomía en la fabricación, que exige sistemas de control más flexibles y robustos. Frente a las limitaciones de los sistemas tradicionales, la investigación se centra en técnicas de control inteligente. La obra unifica la descripción de redes neuronales y difusas adaptativas, introduciendo la clase de sistemas de memoria asociativa para explicar similitudes y diferencias entre algoritmos difusos y neuronales. Se describen en detalle tres redes: el CMAC de Albus, la red B-spline y una clase de sistemas difusos. Se analizan sus características clave, como el aprendizaje local, la dependencia lineal del conjunto de parámetros y la interpretación difusa, y se evalúan todos los algoritmos sobre un problema común de predicción de series temporales para facilitar la comparación.
Temas principales
- Redes neuronales y difusas adaptativas para control inteligente.
- Sistemas de memoria asociativa y su aplicación en modelado.
- Análisis detallado de los algoritmos CMAC, B-spline y sistemas difusos.
- Aprendizaje local y dependencia lineal de parámetros en redes adaptativas.
- Evaluación comparativa de algoritmos mediante predicción de series temporales.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a ingenieros de control, investigadores en inteligencia artificial, estudiantes de posgrado en ingeniería eléctrica, informática o matemáticas aplicadas, y profesionales que busquen comprender y aplicar técnicas neurodifusas en sistemas de control y modelado. Es especialmente útil para aquellos con conocimientos previos en sistemas de control y redes neuronales que deseen profundizar en algoritmos adaptativos y su implementación práctica.
Qué aporta este libro
- Una visión unificada y comparativa de redes neuronales y difusas adaptativas.
- Análisis detallado de tres algoritmos clave con énfasis en sus ventajas prácticas.
- Evaluación objetiva de rendimiento mediante un problema común de predicción.
- Fundamentos teóricos para desarrollar sistemas de control flexibles y robustos.
Ficha técnica
- Autor: BROWN
- Editorial: PRENTICE HALL IBERIA
- Idioma: Inglés
- Colección: UNIVERSITARIO
- Peso: 971.0 g
Valoración editorial
Esta obra constituye un recurso valioso para especialistas en control inteligente que buscan una comprensión profunda y comparada de redes adaptativas. Su enfoque en la evaluación práctica mediante un problema común y el análisis detallado de las características de cada algoritmo la convierten en una referencia útil para la investigación aplicada. El lenguaje técnico y la estructura académica la hacen idónea para lectores con formación avanzada en la materia.