Dominio de generalización y error de aproximación en estructuras neuronales usadas en el modelado de sistemas

Miguel Ángel Abrahantes Vázquez.

2000.

[12], 187 págs. : ilustraciones ; 30 cm.

"Tesis Doctor en Control de Sistemas".

Director de tesis: Osvaldo Enrique Agamennoni.

Tesis (doctoral)--Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica, 2000.

Resumen: En esta tesis se presenta una metodología para el análisis de la generalización en el modelado de sistemas dinámicos no lineales, cuando el modelo se obtiene a partir de estructuras neuronales. Este análisis se realiza sobre la base de los datos que se usan en la obtención del modelo y de las características propias del sistema al cual se esta modelando. Para ello contamos con las herramientas de análisis que se han desarrollado en el campo de la aproximación de sistemas usando redes neuronales. Con la realización de este estudio queda definido un modelo de aplicabilidad para la estructura de modelado, es decir una descripción de la zona de validez de la estructura de modelo sobre su espacio de entrada. Dicha zona se define como el dominio de generalización del modelo. En particular, se destaca este análisis para la estructura Kautz-Neural Network, la cual está compuesta por un conjunto de sistemas discretos de Kautz relacionados de forma no lineal mediante un perceptrón de una capa oculta. En este trabajo, el análisis de la generalización no se limita sólo a demarcar una zona de validez de un modelo, sino que el dominio de generalización es caracterizado en cuanto a los niveles con que fue identificado el comportamiento del sistema. Esto se hace a través de la descripción del error de aproximación, que se puede llegar a esperar en cada región que conforma este dominio de generalización. La descripción del error de aproximación puede ser obtenida en tiempo real a partir de la identificación de un modelo neuronal diseñado a los efectos. Como resultado de estos análisis se presentan dos algoritmos que permiten procesar el conjunto de datos disponibles a la hora de la identificación, con el objetivo de lograr un conjunto de entrenamiento óptimo en distintos sentidos. La metodología desarrollada se ilustra a través de ejemplos. El primero de ellos lo constituye un péndulo subactuado, a través del cual se muestran las técnicas de modelado y análisis de la generalización. El segundo ejemplo que se presenta esta enfocado al estudio del dominio de generalización y del error de aproximación. La tesis finaliza con la inclusión de las líneas futuras en el tema, luego de una discusión de los aportes e imortancia del análisis presentado. CALIFICACION DEPARTAMENTO DE GRADUADOS Calificación de la defensa oral: Sobresaliente - 10 (diez) Fecha: 26/12/00

Incluye referencias bibliográficas.