Aplicaciones de técnicas de modelos locales en sistemas complejos Report as inadecuate




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J.L. Díez ; J.L. Navarro ;Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial 2000, 4 (10)

Author: P. Carbonell

Source: http://www.redalyc.org/


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Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial ISSN: 1137-3601 revista@aepia.org Asociación Española para la Inteligencia Artificial España Carbonell, P.; Díez, J.L.; Navarro, J.L. Aplicaciones de técnicas de modelos locales en sistemas complejos Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol.
4, núm.
10, verano, 2000, pp.
111-118 Asociación Española para la Inteligencia Artificial Valencia, España Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=92541012 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Aplicaciones de técnicas de modelos locales en sistemas complejos1 P.
Carbonell, J.L.
Díez, J.L.
Navarro Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática.
Universidad Politécnica de Valencia. pjcarbon@isa.upv.es, jldiez@isa.upv.es, joseluis@isa.upv.es Resumen.
Este artículo muestra cómo las técnicas basadas en modelos locales pueden ser empleadas con éxito para su aplicación al modelado y control de sistemas complejos.
A partir de dichos modelos locales, y empleando técnicas de inferencia por base de reglas borrosas, se llega a modelos generalizados muy potentes que pueden ser utilizados para diseñar leyes de control estables.
Se muestran dos aplicaciones de estas técnicas, para convertidores conmutados de potencia y el modelado de un proceso bioquímico llevado a cabo en un biorreactor. Palabras clave: Modelado borroso, control borroso, sistemas complejos, modelos locales, clustering borroso. 1 Introducción En el campo de la ingeniería de control, el modelado y la identificación son pasos previos imprescindibles en el diseño de sistemas de control, supervisión y detección de fallos.
Sin embargo, exis...





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