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Título: Modelos de dispositivos de microondas e ópticos através de redes neurais artificiais de alimentação direta
Autor(es): Passos, Marcio Galdino
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais;Modelagem Não Linear;Amplificadores Ópticos;Dispositivos de Microondas;Artificial Neural Networks;Nonlinear Modeling;Optical Amplifiers;Microwave Devices
Data do documento: 19-Jun-2006
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: PASSOS, Marcio Galdino. Modelos de dispositivos de microondas e ópticos através de redes neurais artificiais de alimentação direta. 2006. 105 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2006.
Resumo: This dissertation contributes for the development of methodologies through feed forward artificial neural networks for microwave and optical devices modeling. A bibliographical revision on the applications of neuro-computational techniques in the areas of microwave/optical engineering was carried through. Characteristics of networks MLP, RBF and SFNN, as well as the strategies of supervised learning had been presented. Adjustment expressions of the networks free parameters above cited had been deduced from the gradient method. Conventional method EM-ANN was applied in the modeling of microwave passive devices and optical amplifiers. For this, they had been proposals modular configurations based in networks SFNN and RBF/MLP objectifying a bigger capacity of models generalization. As for the training of the used networks, the Rprop algorithm was applied. All the algorithms used in the attainment of the models of this dissertation had been implemented in Matlab
metadata.dc.description.resumo: Esta dissertação contribui para o desenvolvimento de metodologias através de redes neurais artificiais de alimentação direta para a modelagem de dispositivos de microondas e ópticos. Uma revisão bibliográfica sobre as aplicações de técnicas neuro-computacionais na áreas de engenharia de microondas e óptica foi realizada. As características das redes MLP, RBF e SFNN, bem como as estratégias de aprendizado supervisionado foram apresentadas. As expressões de ajuste dos parâmetros livres das redes acima citadas foram deduzidas a partir do método do gradiente. O método convencional EM-ANN foi aplicado na modelagem de dispositivos passivos de microondas e amplificadores ópticos. Para isto, foram propostas configurações modulares baseadas em redes SFNN e RBF/MLP objetivando uma maior capacidade de generalização dos modelos. No que se refere ao treinamento das redes utilizadas, o algoritmo Rprop foi aplicado. Todos os algoritmos utilizados na obtenção dos modelos desta dissertação foram implementados em Matlab
URI: http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15392
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