Matlab

Aula NNTOOL – Matlab Versão 7.8.0 (Release 2009a) 1) Exemplo1: Função seno(x) Vetores de treinamento no Matlab: >> Xtreina= -pi:pi/40:pi; >> Ytreina=sin(Xtreina); Vetor de teste: >> Xteste=-pi:0.01:pi; >>Yteste=sin(Xteste); nntool: Tal ferramenta divide aleatoriamente o conjunto de dados de treinamento como abaixo: • 60% dos dados do conjunto são usados para treinamento; • 20% são usados para validar que a rede está generalizando e parar o treinamento antes que ocorra “overfitting” (parada antecipada ou “early stopping”); • Os 20% restantes são usados como um conjunto de teste completamente independente para verificar a generalização da rede. Para aplicação específica de aproximadores de função também se pode usar a interface gráfica “nftool” do Matlab, a qual permite controle sobre o tamanho dos conjuntos de validação e teste, assim como gerar blocos para o Simulink e arquivos .m. Inputs: Xtreina e Xteste; Target: Ytreina Network: Nome:senX Type: feedforward backprop Training function: traingdm Learning function: learngdm Performance: mse; Layers: 2 Tansig na camada 1com 7 neurônios e purelin na camada 2 Rede: 1 Parâmetros de treinamento: Simulate: usar Xteste e para a saída o nome: senX_outputsTeste Plotar gráfico: >> plot(Xteste,Yteste,Xteste,senX_outputsTeste,'--') OBS: á função de treinamento “trainlm” usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt (gradiente de segunda ordem), o qual fornece um bom desempenho quanto ao…

..................................................................................................................... 17 Figura 6 - Tela principal de programação do GE toolbox ........................................................ 18 Figura 7- Tela do Trend Recorder no GE toolbox.................................................................... 19 Figura 8 – Rede Neural criada no NeuroSolution .................................................................... 20 Figura 9 – Rede MLP…

Universidade Federal do Espírito Santo Programa Institucional de Iniciação Científica Jornada de Iniciação Científica 2009/2010 Engenharias Estudo de controle multivariável de uma coluna de destilação por meio de simulação computacional Identificação: Grande área do CNPq: Engenharia Área do CNPq: Engenharia Elétrica Título do Projeto: Professor Orientador: Alessandro Mattedi Estudante PIBIC/PIVIC: Janaina Scal Duia Castello Resumo: Este trabalho tem como foco o estudo de…

UFRN – DCA – Eng.de Computação DCA0436 – SISTEMAS DE CONTROLE – Prof. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo 1 Introdução Introdução –– Problema Problema de de Controle Controle DCA0436 – SISTEMAS DE CONTROLE – Prof. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo 2 PROBLEMA DE CONTROLE O objetivo principal do estudo dos sistemas de controle e resolver o que se costuma denominar por “Problema de Controle”. Para que se possa apresentar uma formulação geral do que seja o problema de controle, são…

 Resumo —Os incêndios florestais são sem dúvidas um grande problema ambiental, os mesmos geram danos ecológicos e econômicos e ao mesmo tempo expõem ao perigo vidas humanas.A detecção rápida de um foco ou ainda a estimação da área a ser afetada por umincêndiosão elementoschavespara disponibilização de recursos para a extinção do incêndio e controle de tal fenômeno. Para alcançar este objetivo, uma alternativa consiste utilizar ferramentas automáticas baseadas em sensores locais, tais…

Trabalho V - Supervisão e Controle de Processos David Justo Santos Jéssica Carolino Soares Trabalho computacional de Supervisão de Controle de Processos em cumprimento a ementa do curso de Engenharia Elétrica no nono período de graduação. CENTRO TECNOLÓGICO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA 03/02/2013 David Justo Santos Jéssica Carolino Soares Trabalho de Supervisão e Controle de Processos Sumário 1 Introdução…

Diego Di Domenico Pinto Estratégias de Controle Contra Intermitência Severa na Alimentação de Separadores Offshore UFRJ/CT/EQ/TPQBq 2009 Estratégias de Controle Contra Intermitência Severa na Alimentação de Separadores Offshore Diego Di Domenico Pinto DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA ESCOLA DE QUÍMICA/ TECNOLOGIA DOS PROCESSOS QUÍMICOS E BIOQUÍMICOS/ UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO – UFRJ, COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS À OBTENÇÃO DO GRAU DE…

Matlab - Neural Networw Toolbox Ana L´ıvia Soares Silva de Almeida 27 de maio de 2014 Ana L´ıvia Soares Silva de Almeida Matlab - Neural Networw Toolbox O que ´ e a Neural Networw Toolbox? A Neural Network Toolbox fornece fun¸c˜ oes e aplicativos para a modelagem de sistemas n˜ao-lineares complexos que n˜ao s˜ao facilmente modelados com uma equa¸c˜ao de forma fechada. Suporta aprendizado supervisionado com feedforward, base radial e redes dinˆamicas, al´em de aprendizado n˜ao…

Monitoramento residencial empregando RNAs e lógica fuzzy Suellen C. R. Aguiar1, Rafael C. Sampaio1,2, Matheus Verdi1 ¹Faculdade Anhanguera de Rio Claro, SP ²Universidade de São Paulo/EESC, SP Resumo: A aplicação de agentes inteligentes é cada vez mais difundida no meio computacional sendo um elemento importante na automação de processos. O presente trabalho tem por objetivo a apresentação de um sistema de monitoramento e controle residencial de forma inteligente desenvolvido por…

ultrapassar limites de exposição ao ruído seguros. Uma série de simulações de computador derivados de um modelo de fone de ouvido de comunicação do mundo real são usados para comparar o método desenvolvido com um fone de ouvido atenuação passiva tradicional e um projeto comercial de redução de ruído ativo. As simulações demonstram a capacidade de o algoritmo de sub-banda de comunicação adaptativa para ajustar automaticamente o ganho de sinal de voz para melhorar a inteligibilidade…