Spelling suggestions: "subject:"neurofuzzy"" "subject:"neuro_fuzzy""
61 |
Behaviorální modelování pomocí paralelních výpočtů a neuronových sítí / Parallel Computing and Neural Networks in Behavioral ModelingVágnerová, Jitka January 2013 (has links)
Tato disertační práce se zabývá metodami modelování elektronického zařízení letadel. První část je stručným přehledem klasických metod modelování systémů a adaptivních, fuzzy a hybridních metod používaných převážně k black-box modelování. Cílem práce je vytvořit algoritmus pro identifikaci a modelování obecného systému, který může být nelineární, dynamický a velmi složitý, například co do množství rozměrů. Předpokládá se, že model má několik vstupů a výstupů. V hlavní části práce je rozebrána metoda, která patří mezi hybridní systémy, protože kombinuje fuzzy systém s parametricky definovanými pravidly a regresní neuronovou síť. Nejprve je zmíněn základní princip regresní sítě a způsob určení jejího parametru strmosti, dále se kapitola zabývá zavedením fuzzy pravidel do této sítě. Třetí část se zabývá jedním z hlavních bodů práce, paralelními výpočty. Výsledný algoritmus je navržen pro paralelní zpracování, protože výpočetní čas může být v případě složitějších modelů příliš vysoký, případně nelze výsledky získané ze sítě vyhodnotit pomocí výpočtu v jednom vlákně. V závěru práce je metoda ověřena na datech získaných z měření zmenšeného modelu letadla. Ověření je provedeno pomocí střední kvadratické odchylky a srovnáním s odpovídajícím modelem vytvořeným pomocí vícevrstvé neuronové sítě trénované zpětným šířením chyby s algoritmem Levenberg-Marquardt.
|
62 |
IMPROVING THE PERFORMANCE OF DCGAN ON SYNTHESIZING IMAGES WITH A DEEP NEURO-FUZZY NETWORKPersson, Ludvig, Andersson Arvsell, William January 2022 (has links)
Since mid to late 2010 image synthesizing using neural networks has become a trending research topic. And the framework mostly used for solving these tasks is the Generative adversarial network (GAN). GAN works by using two networks, a generator and a discriminator that trains and competes alongside each other. In today’s research regarding image synthesis, it is mostly about generating or altering images in any way which could be used in many fields, for example creating virtual environments. The topic is however still in quite an early stage of its development and there are fields where image synthesizing using Generative adversarial networks fails. In this work, we will answer one thesis question regarding the limitations and discuss for example the limitation causing GAN networks to get stuck during training. In addition to some limitations with existing GAN models, the research also lacks more experimental GAN variants. It exists today a lot of different variants, where GAN has been further developed and modified. But when it comes to GAN models where the discriminator has been changed to a different network, the number of existing works reduces drastically. In this work, we will experiment and compare an existing deep convolutional generative adversarial network (DCGAN), which is a GAN variant, with one that we have modified using a deep neuro-fuzzy system. We have created the first DCGAN model that uses a deep neuro-fuzzy system as a discriminator. When comparing these models, we concluded that the performance differences are not big. But we strongly believe that with some further improvements our model can outperform the DCGAN model. This work will therefore contribute to the research with the result and knowledge of a possible improvement to DCGAN models which in the future might cause similar research to be conducted on other GANmodels.
|
63 |
INTELLIGENT CONDITION BASED MAINTENANCE - A SOFT COMPUTING APPROACH TO SYSTEM DIAGNOSIS AND PROGNOSISKOTHAMASU, RANGANATH 03 April 2006 (has links)
No description available.
|
64 |
Soft Computing-based Life-Cycle Cost Analysis Tools for Transportation Infrastructure ManagementChen, Chen 08 August 2007 (has links)
Increasing demands, shrinking financial and human resources, and increased infrastructure deterioration have made the task of maintaining the infrastructure systems more challenging than ever before. Life-cycle cost analysis (LCCA) is an important tool for transportation infrastructure management, which is used extensively to support project level decisions, and is increasingly being applied to enhance network level analysis. However, traditional LCCA tools cannot practically and effectively utilize expert knowledge and handle ambiguous uncertainties.
The main objective of this dissertation was to develop enhanced LCCA models using soft computing (mainly fuzzy logic) techniques. The proposed models use available "real-world" information to forecast life-cycle costs of competing maintenance and rehabilitation strategies and support infrastructure management decisions. A critical review of available soft computing techniques and their applications in infrastructure management suggested that these techniques provide appealing alternatives for supporting many of the infrastructure management functions. In particular, LCCA often utilizes information that is uncertain, ambiguous and incomplete, which is obtained from both existing databases and expert opinion. Consequently, fuzzy logic techniques were selected to enhance life-cycle cost analysis of transportation infrastructure investments because they provide a formal approach for the effective treatment of these types of information.
The dissertation first proposes a fuzzy-logic-based decision-support model, whose inference rules can be customized according to agency's management policies and expert opinion. The feasibility and practicality of the proposed model is illustrated by its implementation in a life-cycle cost analysis algorithm for comparing and selecting pavement maintenance, rehabilitation and reconstruction (MR&R) policies.
To enhance the traditional probabilistic LCCA model, the fuzzy-logic-based model is then incorporated into the risk analysis process. A fuzzy logic approach for determining the timing of pavement MR&R treatments in a probabilistic LCCA model for selecting pavement MR&R strategies is proposed. The proposed approach uses performance curves and fuzzy-logic triggering models to determine the most effective timing of pavement MR&R activities. The application of the approach in a case study demonstrates that the fuzzy-logic-based risk analysis model for LCCA can effectively produce results that are at least comparable to those of the benchmark methods while effectively considering some of the ambiguous uncertainty inherent to the process. Finally, the research establishes a systematic method to calibrate the fuzzy-logic based rehabilitation decision model using real cases extracted from the Long Term Pavement Performance (LTPP) database. By reinterpreting the model in the form of a neuro-fuzzy system, the calibration algorithm takes advantage of the learning capabilities of artificial neural networks for tuning the fuzzy membership functions and rules. The practicality of the method is demonstrated by successfully tuning the treatment selection model to distinguish between rehabilitation (light overlay) and do-nothing cases. / Ph. D.
|
65 |
Neural and Neuro-Fuzzy Integration in a Knowledge-Based System for Air Quality Prediction.Neagu, Daniel, Avouris, N.M., Kalapanidas, E., Palade, V. January 2002 (has links)
No / In this paper we propose a unified approach for integrating implicit and explicit knowledge in neurosymbolic systems as a combination of neural and neuro-fuzzy modules. In the developed hybrid system, training data set is used for building neuro-fuzzy modules, and represents implicit domain knowledge. The explicit domain knowledge on the other hand is represented by fuzzy rules, which are directly mapped into equivalent neural structures. The aim of this approach is to improve the abilities of modular neural structures, which are based on incomplete learning data sets, since the knowledge acquired from human experts is taken into account for adapting the general neural architecture. Three methods to combine the explicit and implicit knowledge modules are proposed. The techniques used to extract fuzzy rules from neural implicit knowledge modules are described. These techniques improve the structure and the behavior of the entire system. The proposed methodology has been applied in the field of air quality prediction with very encouraging results. These experiments show that the method is worth further investigation.
|
66 |
[en] INTELLIGENT SYSTEM FOR OPTIMIZATION OF ALTERNATIVES FOR PETROLEUM FIELDS DEVELOPMENT / [pt] SISTEMA INTELIGENTE DE OTIMIZAÇÃO DE ALTERNATIVAS DE DESENVOLVIMENTO DE CAMPOS PETROLÍFEROSYVAN JESUS TUPAC VALDIVIA 15 June 2005 (has links)
[pt] Este trabalho investiga o problema de otimização de
alternativas para o
desenvolvimento de campos petrolíferos. Uma alternativa de
desenvolvimento
refere-se à forma como um campo petrolífero, conhecido e
delimitado, é colocado
em produção, isto é, diz respeito à determinação do número,
localização e
agendamento dos poços de produção e injeção. Otimização de
alternativas
consiste em encontrar as configurações de produção que, a
longo prazo, forneçam
o maior valor presente líquido (VPL), obtido a partir do
custo de investimento
inicial, do preço do petróleo, da produção de óleo e gás,
dos custos de operação,
das alíquotas de impostos e dos royalties pagos durante o
tempo de produção. A
produção de óleo é obtida usando-se um simulador de
reservatório. O simulador
recebe a informação da alternativa a ser simulada e retorna
a curva de produção de
óleo e gás no tempo de produção especificado. Cada execução
do simulador pode
demorar desde alguns segundos até várias horas, dependendo
da complexidade do
reservatório modelado. Este trabalho propõe, implementa e
avalia um sistema
inteligente de otimização que emprega: algoritmos genéticos
(AGs) para a busca
de uma alternativa de desenvolvimento ótima; uso de
ambiente de computação
paralela para a simulação de reservatório e cálculo do VPL
das alternativas; um
módulo de inferência baseado em modelos inteligentes para
aproximar a função
de produção de óleo; e um módulo de caracterização baseado
em mapas de
qualidade para obter informações do campo petrolífero a
serem aproveitadas
durante a otimização. Este trabalho consistiu de 4 etapas:
uma revisão da
literatura sobre desenvolvimento de campos petrolíferos,
simulação de
reservatórios e caracterização de campos petrolíferos; um
estudo das técnicas de
inteligência computacional para otimização e aproximação de
funções;
desenvolvimento do modelo proposto de otimização de
alternativas; e o estudo de
casos. O modelo proposto foi avaliado com configurações de
reservatório
homogêneo e heterogêneo obtendo resultados da otimização,
do uso da
caracterização, da aproximação pelo módulo de inferência e
do uso do ambiente paralelo. Os resultados obtidos mostram
que, o modelo proposto, permite
alcançar respostas com altos VPL sem utilizar conhecimento
prévio, e também a
partir de informações extraídas da caracterização ou
fornecidas pelo próprio
especialista como sementes iniciais na otimização. A
principal contribuição deste
trabalho é a concepção e implementação de um sistema
baseado em técnicas
inteligentes para otimizar alternativas de desenvolvimento
com uma redução do
tempo computacional para um processo iterativo, obtida
tanto pelo
aproveitamento do poder computacional de um ambiente de
computação paralela,
como pelo uso de aproximações das curvas de produção. Este
sistema inteligente
oferece uma ferramenta de suporte à decisão que automatiza
a busca de
alternativas de desenvolvimento e aproveita informações
vindas do conhecimento
do engenheiro de reservatório. / [en] This work investigates the problem of optimization of
alternatives for
petroleum fields` development. A development alternative
refers to the way a
well-known and delimited petroleum field is placed in
production. This process
involves the determination of the number, localization and
scheduling of producer
and injector wells. Thus, the optimization of alternatives
consists of finding the
production configurations that, in the long term, provide
the maximum net present
value (NPV); this is obtained from the investment cost, oil
price, oil & gas
production, operation costs and taxes and royalties paid
during the production
time. The oil and gas production is obtained from a
reservoir simulator. The
simulator receives information from the alternative to be
simulated, and returns an
oil & gas production to specified production time. Each
simulation can take from
a few seconds to several hours, depending on complexity of
the reservoir being
modeled. This work proposes, implements and evaluates an
intelligent
optimization system that comprises: genetic algorithms
(GAs) to search an
optimal development alternative; using of parallel
computing environment to
reservoir simulation and NPV computing; an inference
module, basis in intelligent
models, to approximate the oil production function; and a
oilfield characterization
module, basis in quality maps, to obtain information about
the oilfield to use
during optimization process. This work consisted of four
stages: a literature
review about petroleum field development and reservoir
simulation; a study about
computational intelligence techniques applied in
optimization and functions
approximation; the development of alternatives optimization
proposal model; and
the case studies. The proposal model was evaluated using
homogeneous and
heterogeneous reservoir configurations, obtaining results
of optimization, by using
characterization, the inference module and the parallel
environment. The obtained
results indicate that the proposed model provides
alternatives with high NPV
without previous knowledge and also from information
provided by
characterization or information inserted by the expert as
initial seeds into optimization. The main contribution of
this work is the conception and the
implementation of a system basis in intelligent techniques
to optimize
development alternatives offering a reduction time to an
iterative process,
obtained from exploit of computational effort of a parallel
computing environment
or by using of production curves approximations. This
intelligent system offers a
decision-support tool that allows automating the search
process of development
alternatives and exploiting information from knowledge of
reservoir engineers.
|
67 |
[en] SPOT PRICE FORECASTING IN THE ELECTRICITY MARKET / [pt] PREVISÃO DO PREÇO SPOT NO MERCADO DE ENERGIA ELÉTRICALUCIO DE MEDEIROS 14 April 2004 (has links)
[pt] O objetivo da tese é propor uma metodologia para previsão
do preço de curto prazo (spot) da energia elétrica no
Brasil baseada em sistemas neuro-fuzzy e nos programas do
planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro.
Com essa abordagem, obtém-se distribuições estimadas do
preço spot para o curto prazo com menor dispersão do que as
obtidas somente com os programas do planejamento da
operação. Além disso, por ser rápido, o sistema de previsão
final possibilita análises de cenários ou simulações Monte
Carlo. As principais variáveis que afetam o preço spot no
Brasil são consideradas, tais como a energia natural
afluente e a energia armazenada, entre outras. Ainda,
é possível incluir também variáveis que não têm um
histórico definido ou dados suficientes para o treinamento,
tais como o plano de obras, limites de intercâmbio, demanda
etc. Comparações com modelos de redes neurais são feitas.
Apresenta-se, também, o estado da arte em modelagem para a
política e o mercado de energia elétrica e os principais
conceitos de gerenciamento de risco no mercado de
eletricidade. / [en] This thesis focuses on spot price forecasting and risk
management in the Brazilian electricity industry. It is
proposed a new methodology for the problem based on neuro-
fuzzy systems and the dispatching and planning operation
programs. The main advantage of the approach is to be able
to get more informative spot price distributions than using
the operation and planning programs alone. Furthermore, it
allows Monte Carlo simulations or scenarios analysis as the
forecasting system runs in less than 1 minute.
The main variables which affect the spot price (inflow
river, storage capacity of reservoir, among others) are
included in the model. Even variables such as the
interchange limits, without a well-defined time series and
which could be important, could also be included because of
the intrinsic characteristics of each fuzzy model.
Comparisons with neural networks models are made.
It is also presented the state-of-the-art in the market and
politics modelling for the electricity market around the
world, as well as some main concepts of the risk management.
|
68 |
[en] OBSTACLE DETECTION AND AVOIDANCE SYSTEM FOR UAV S, BASED ON NEURO-FUZZY CONTROLLER / [pt] SISTEMA DE DETECÇÃO E DESVIO DE OBSTÁCULOS PARA VANTS, BASEADO EM CONTROLADOR NEURO-FUZZYVINICIUS DE MELLO LIMA 16 April 2019 (has links)
[pt] Esta dissertação apresenta o projeto e desenvolvimento de um sistema para detecção e desvio de obstáculos para veículos aéreos não tripulados (VANTs), implementado por um controlador neuro-fuzzy. Neste contexto, este trabalho apresenta uma revisão teórica sobre veículos aéreos não tripuláveis, legislação brasileira aplicável, métodos de detecção de obstáculos, lógica nebulosa e redes neurais. O controlador desenvolvido foi implementado de forma a imitar as ações realizadas por um operador humano, visando desviar de obstáculos encontrados no caminho de navegação do VANT. Regras de inferência são estabelecidas baseadas na consultoria de especialistas da área e os pesos ajustados pela rede neural. O processo de tomada de decisão ocorre levando em consideração as informações coletadas por um Lidar multicanal e sensores ultrassônicos embarcados no VANT. Por sua vez, o algoritmo desenvolvido foi incorporado em um controlador de vôo comercial. O sistema completo do quadricóptero é detalhado, destacando as principais características de todos os sensores e do controlador de vôo. Os resultados das simulações computacionais e testes experimentais são apresentados, discutidos e comparados, a fim de avaliar o desempenho do sistema desenvolvido. / [en] This dissertation presents the design and development of an obstacle detection and avoidance system for unmanned aerial vehicles, implemented by a neuro-fuzzy controller. In this context, this work presents a theoretical review of unmanned aerial vehicles, the applicable Brazilian legislation, obstacle detection methods, fuzzy logic and neural networks. The developed controller was implemented in order to mimic the actions taken by a human operator, aiming at avoiding obstacles found in the navigation path of the UAV. Inference rules were established based on consultation with specialists in the field and the weights adjusted by neural networks. The decisionmaking process takes into account information collected by a multichannel Lidar and ultrasonic sensors embedded in the UAV. In turn, the developed algorithm was embedded in a commercial flight controller. The complete quadricopter system is detailed, highlighting the key features of all sensors and the flight controller. The results of computational simulations and experimental tests are presented, discussed and compared, in order to evaluate the performance of the developed system.
|
69 |
Metodologia evolutiva para previsão inteligente de séries temporais sazonais baseada em espaço de estados não-observáveis / EVOLUTIONARY METHODOLOGY FOR INTELLIGENT FORECAST SERIES SEASONAL TEMPORAL STATE SPACE-BASED NON-OBSERVABLERodrigues Júnior, Selmo Eduardo 26 January 2017 (has links)
Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-07-03T18:32:31Z
No. of bitstreams: 1
SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T18:32:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1
SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5)
Previous issue date: 2017-01-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This paper proposes a new methodology for modelling based on an evolving Neuro-Fuzzy Network Takagi-Sugeno (NFN-TS) for seasonal time series forecasting. The NFN-TS use the unobservable components extracted from the time series to evolve, i.e., to adapt and to adjust its structure, where the number of fuzzy rules of this network can increase or reduced according the components behavior. The method used to extract the components is a recursive version developed in this paper based on the Spectral Singular Analysis (SSA) technique. The proposed methodology has the principle divide to conquer, i.e., it divides a problem into easier subproblems, forecasting separately each component because they present dynamic behaviors that are simpler to forecast. The consequent propositions of fuzzy rules are linear state space models, where the states are the unobservable components data. When there are available observations from the time series, the training stage of NFN-TS is performed, i.e., the NFN-TS evolves its structure and adapts its parameters to carry out the mapping between the components data and the available sample of original time series. On the other hand, if this observation is not available, the network considers the forecasting stage, keeping its structure fixed and using the states of consequent fuzzy rules to feedback the components data to NFN-TS. The NFN-TS was evaluated and compared with other recent and traditional techniques for forecasting seasonal time series, obtaining competitive and advantageous results in relation to other papers. This paper also presents a case study of proposed methodology for real-time detection of anomalies based on a patient’s electrocardiogram data. / Esse trabalho propõe uma nova metodologia para modelagem baseada em uma Rede Neuro- Fuzzy Takagi-Sugeno (RNF-TS) evolutiva para a previsão de séries temporais sazonais. A RNF-TS considera as componentes não-observáveis extraídas a partir da série para evoluir, ou seja, adaptar e ajustar sua estrutura, sendo que a quantidade de regras fuzzy dessa rede pode aumentar ou ser reduzida conforme o comportamento das componentes. O método utilizado para extrair as componentes é uma versão recursiva desenvolvida nessa pesquisa baseada na técnica de Análise Espectral Singular (AES). A metodologia proposta tem como princípio dividir para conquistar, isto é, dividir um problema em subproblemas mais fáceis de lidar, realizando a previsão separadamente de cada componente já que apresentam comportamentos dinâmicos mais simples de prever. As proposições do consequente das regras fuzzy são modelos lineares no espaço de estados, sendo que os estados são os próprios dados das componentes não-observáveis. Quando há observações disponíveis da série temporal, o estágio de treinamento da RNF-TS é realizado, ou seja, a RNF-TS evolui sua estrutura e adapta seus parâmetros para realizar o mapeamento entre os dados das componentes e a amostra disponível da série temporal original. Caso contrário, se essa observação não está disponível, a rede aciona o estágio de previsão, mantendo sua estrutura fixa e usando os estados dos consequentes das regras fuzzy para realimentar os dados das componentes para a RNF-TS. A RNF-TS foi avaliada e comparada com outras técnicas recentes e tradicionais para previsão de séries temporais sazonais, obtendo resultados competitivos e vantajosos em relação a outras pesquisas. Este trabalho apresenta também um estudo de caso da metodologia proposta para detecção em tempo-real de anomalias baseada em dados de eletrocardiogramas de um paciente.
|
70 |
[en] ACCELERATED LEARNING AND NEURO-FUZZY CONTROL OF HIGH FREQUENCY SERVO-HYDRAULIC SYSTEMS / [pt] CONTROLE POR APRENDIZADO ACELERADO E NEURO-FUZZY DE SISTEMAS SERVO-HIDRÁULICOS DE ALTA FREQUÊNCIAELEAZAR CRISTIAN MEJIA SANCHEZ 29 January 2018 (has links)
[pt] Nesta dissertação foram desenvolvidas técnicas de controle por aprendizado acelerado e Neuro-Fuzzy, aplicadas em um sistema servo-hidráulico para ensaio de fadiga. Este sistema tem o propósito de fazer ensaios em materiais para prever a resistência à fadiga dos materiais. O trabalho envolveu quatro etapas principais: levantamento bibliográfico, desenvolvimento de um controle por aprendizado acelerado, desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy, e implementação experimental dos modelos de controle por aprendizado proposto em uma máquina de ensaios de materiais. A implementação do controle por aprendizado acelerado foi feita a partir do modelo de controle desenvolvido por
Alva, com o objetivo de acelerar o processo de aprendizagem. Esta metodologia consiste em fazer um controle do tipo bang-bang, restringindo a servo-válvula a trabalhar sempre em seus limites extremos de operação, i.e., procurando mantê-la sempre completamente aberta em uma ou outra direção. Para
manter a servo-válvula trabalhando em seus limites de seu funcionamento, os instantes ótimos para as reversões são obtidos pelo algoritmo de aprendizado, e armazenados em tabelas específicas para cada tipo de carregamento. Estes pontos de reversão dependem de diversos fatores, como a amplitude e carga média da solicitação, e são influenciados pela dinâmica do sistema. Na metodologia proposta, a lei de aprendizado inclui um termo de momentum que permite acelerar a aprendizagem dos valores das tabelas constantemente durante a execução dos testes, melhorando a resposta a cada evento. O desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy foi motivado pela necessidade de ter um agente
com a capacidade de aprendizado e armazenamento dos pontos ótimos de reversão. Este modelo de controle também consiste na implementação de um controle do tipo bang-bang, trabalhando com a servo-válvula sempre nos seus limites extremos de operação. O instante de reversão é determinado pelo sistema
Neuro-Fuzzy, o qual tem como entradas a gama (dobro da amplitude) e o valor mínimo do carregamento solicitado. O processo de aprendizado é feito pelas atualizações dos pesos do sistema Neuro-Fuzzy, baseado nos erros obtidos durante a execução dos testes, melhorando a resposta do sistema a cada evento. A validação experimental dos modelos propostos é feita em uma máquina servohidráulica
de ensaios de fadiga. Para este fim, o algoritmo de controle proposto foi implementado em tempo real em um módulo de controle CompactRIO da National Instruments. Os testes efetuados demonstraram a eficiência da metodologia proposta. / [en] In this thesis, accelerated learning and Neuro-Fuzzy control techniques were developed and applied to a servo-hydraulic system used in fatigue tests. This work involved four main stages: literature review, development of an accelerated learning control, development of a Neuro-Fuzzy control, and implementation of the learning control models into a fatigue testing machine. The accelerated learning control was implemented based on a learning control developed in previous works, introducing a faster learning law. Both learning control methodologies consist on implementing a bang-bang control, forcing the servovalve
to always work in its operational limits. As the servo-valve works in its operational limits, the reversion points to achieve every peak or valley in the desired history are obtained by the learning algorithm, and stored in a specific table for each combination of minimum and mean load. The servo-valve reversion
points depend on a few factors, such as alternate and mean loading components, while they are as well influenced by the system dynamics. In the proposed accelerated methodology, the learning law includes one momentum term that allows to speed up the learning process of the table cell values during the
execution of the tests. The developed Neuro-Fuzzy control also consists on a bang-bang control, making the servo-valve work in its operational limits. However, here the instant of each reversion is determined by the Neuro-Fuzzy system, which has the load range and minimum load required as inputs. The
learning process is made by the update of the Neuro-Fuzzy system weights, based on the errors obtained during the execution of the test.The experimental validation of the proposed models was made using a servo-hydraulic testing machine. The control algorithm was implemented in real time in a C-RIO computational system. The tests demonstrated the efficiency of the proposed methodology.
|
Page generated in 0.0351 seconds