Identificação de sistemas não lineares utilizando aprendizagem profunda e modelagem orientada a blocos. - SILVA, Matheus Ferreira da. (2022)
Nesta dissertação de mestrado são exploradas conexões entre as áreas de identificação de sistemas e aprendizagem profunda. Neste contexto, é proposto um método de identificação de sistemas não lineares baseado em redes neurais profundas e em modelos não lineares orientados a blocos. A abordagem proposta é formulada a partir da separação das partes linear e não linear de modelos de Hammerstein e Wiener. Nesse sentido, é utilizada uma estrutura de rede neural que reflete essa estratégia de separação e o procedimento de identificação é realizado a partir do treinamento da rede neural profunda com dados de entrada e saída dos sistemas de interesse. Para testar o método proposto foram simulados seis diferentes sistemas de Hammerstein e seis sistemas de Wiener de diferentes complexidades a fim de gerar dados de entrada e saída de cada um dos casos. Como referência foi adotado outro método de identificação que, embora também seja baseado na separação das partes linear e não linear de modelos orientados a blocos, emprega funções de base ortonormais e radiais para a tarefa de identificação. A comparação dos resultados obtidos revela que o método proposto, de maneira geral, fornece modelos mais precisos.