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…

de vigilância, fazendo com que as unidades de conservação e demais áreas rurais,com raríssimas exceções, tenham seus eventos de incêndios detectados quando aintensidade do fogo já é grande e o combate bastante difícil. No entanto, novos estudos podem ser conduzidos no intuito de melhorar o monitoramento, prever os impactos ambientais e detecção dos incêndios florestais. Neste contexto situa-se a atual proposta de estudo deste trabalho, o que envolve utilizar o treinamento de uma rede…

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 técnicas de controle…

físico para que ele atenda às especificações de desempenho previamente estabelecidas. Este objetivo é normalmente atingido, mediante o projeto e implementação de controladores (em alguns casos também chamados de compensadores). Introdução Introdução –– MATLAB MATLAB DCA0436 – SISTEMAS DE CONTROLE – Prof. Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo 8 Fundamentação Básica em MATLAB Â O MATLAB, da MathWorks, Inc., é uma poderosa ferramenta computacional para solução de problemas que vão desde…

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Redes Neurais Artificiais Aplicadas Ao Reconhecimento De Imagens Autores: Fernando Parra dos Anjos Lima James Clauton da Silva Orientadores: Carlos Roberto Minussi Giuliano Estevan Pierre Araçatuba – SP 2009 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Redes Neurais Artificiais Aplicadas Ao Reconhecimento De Imagens Resumo O estudo realizado foi embasado nas principais Arquiteturas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e suas formas de aprendizagem,…

Reconhecimento da Função Seno Utilizando uma Rede Neural MLP (Multi-Layer Perceptron ) através do Algoritmo Backpropagation Tarcísio Souza Costa 14 de julho de 2011 Sumário 1 2 3 4 Introdução Redes Redes 2 de uma camada de múltiplas camadas 3 3 4 feedforward feedforward Processo de Aprendizagem 4.1 5 6 Aprendizagem por correção de erro . . . . . . . . . . . . . . . 5 5 6 Perceptron Perceptrons de Múltiplas Camadas 6.1 Algoritmo 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4…

Derivando temos: Do diagrama de blocos: Com isso: c) Supondo que a relação flow-head e válvula manual é escolha o controlador ideal para o controlador do item b). R: Não pois a equação 1 do item b) não envolve q2. Trabalho V – Professor José Eduardo √ 4 David Justo Santos Jéssica Carolino Soares Trabalho de Supervisão e Controle de Processos 3.2 Exercício 15.5: Dado o sistema closed-loop da figura abaixo e as funções de transferência , e . Resolver as…

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…

para a plataforma e o gás segue para um compressor para retornar ao processo gas-lift. O separador deve possuir um controle que possibilite a proteção das operações adiante, principalmente a bomba. Nesse caso, três estratégias de controle foram testadas onde o nível de líquido e a pressão do separador eram as variáveis controladas e as frações de abertura das válvulas de saída de líquido e gás as variáveis manipuladas. As estratégias feedback convencional, feedback com ganho…