Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos.
Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.
CONTENIDO:
Capítulo 1
Inteligencia Artificial
-Antecedentes De La Inteligencia Artificial
-Ramas Que Componen La Inteligencia Artificial
-Lógica Difusa
-Redes Neurales Artificiales
-Algoritmos Genéticos
-Ejemplos
-Aplicaciones
Capítulo 2
Lógica Difusa
-Conceptos De Lógica Booleana Y Difusa
-Lógica Booleana
-Lógica Difusa
-Principio De Extensión
-Números Difusos
-Relaciones Nítidas Y Difusas-Controladores Difusos
-Principio De Extensión
-Números Difusos
-Relaciones Nítidas Y Difusas
-Controladores Difusos
-Algoritmo Del Razonamiento
-Ejemplo Sistema Difuso Sugeno
-Ejemplo De Motor DC
-Ejemplo De Sistema De 2 Entradas
-Métodos De Inferencia
-Agrupamientos Difusos
-Programas Básicos En Matlab®
-Saturación
-Hombro
-Triangular
-Trapezoidal
-Sigmoidal
-Clusters Difusos Y Sistema Sugeno
- Calculadora Difusa Matlab®
Capítulo 3
Redes Neurales Artificiales
- Redes Neurales Biológicas
-Modelos De Neuronas
-Aplicaciones De Las Redes Neurales Artificiales (RNA)
-Definición De Una Red Neuronal Artificial
-Funciones De Activación
-Topologías De Las Redes Neurales
-Entrenamiento De Las Redes Neurales
-Redes De Una Capa
-Adaline (Adaptive Linear Neuron)
-Or-And-Xor
-Redes Multicapa
-Diseño De Filtros Fir Con Redes Neurales Artificiales
-Ejemplo Reconocimiento De Letras Empleando Entrenamiento De Retropropagación Del Error
-Redes Autoorganizables
-Topología De Redes Neuronales Empleadas Para La Clasificación, Predicción Y Reconocimiento e Patrones
-Ejemplo De Un Sistema Anfis Y Difuso Para El Modelado De Máquinas De Corriente Alterna, En Un Esquema De Control Vectorial
- Aproximador Neuro-Difuso Con Clusters Y Redes Neurales
-Trigonométricas
Capítulo 4
Algoritmos Genéticos
-Charles Darwin Y La Teoría De La Evolución
-Algoritmos Genéticos
Capítulo5
Ejemplo De Ag En Matlab®
-Determinar La Impedancia Necesaria De Un Componente Para Que Un Circuito AC Le Transfiera La Máxima Potencia De Energía
-Algoritmos Genéticos
-Algoritmo Genético Convencional Binario
-Algoritmo Generacion De Nuevos Individuos Mediante Operaciones De Cruza Y Mutación
-Algoritmo De Selección Proporcional O Ruleta
-Archivos M De Matlab® Para El Algoritmo .Main
- Función Objetivo
- Eval Población
-Eval Each
-Convertir Bitnum
-Next Population
-Anexo A Matlab® Genetic Algorithms Toolbox
Link:
Mega http://adf.ly/uEk2g
0 comentarios:
Publicar un comentario