[pt] APLICAÇÕES DE TÉCNICAS BASEADAS NO SVD À ANÁLISE E PREVISÃO DE DADOS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: EDGARD UBALDO GUILLEN SALAS
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6236&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6236&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.6236
Resumo: [pt] O objetivo do presente trabalho é desenvolver uma técnica para a modelagem de sistemas, capaz de se adaptar a uma larga classe de problemas. Como aspecto inovador esta a forma como é orientada a modelagem do sinal, feita segundo a análise dos espaços dos sinais de entrada e saída, destes analises são feitas partições iterativamente em tais espaços até atingir o erro de modelagem desejado. A técnica proposta aqui foi desenvolvida usando redes neurais RBF e modelos Neuro- fuzzy, ajudando-se mutuamente com o objetivo de gerar uma estimativa mais próxima do ideal, esta ajuda mutua é feita pela combinação lineal dos autovetores e autovalores, de forma tal, a gerar novos autovetores e autovalores mais próximos dos ideais. Um objetivo extra, associado ao processo de identificação de sistemas, é a incorporação de facilidades de identificação nas relações entrada-saída por meio de técnicas de decomposição espectral. Desta forma, por um lado pretende- se reduzir o tempo de treinamento e análise para a identificação, eliminando testes a priori julgados desnecessários. Por outro lado, esta técnica sinalaria caminhos para soluções mais viáveis ao processo.