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    Identificación conjunta de parámetros y estados para sistemas estocásticos no lineales y con retardos por Pérez Padrón, Joel

    Publicado 2008
    “…Las líneas auxiliares de esta tesis desarrollan el filtrado ´optimo para sistemas estocásticos polinomiales con ruidos multiplicativos y medidos parcialmente, identificación de parámetros para sistemas lineales y filtro alternativo con retardo en el estado. Finalmente, se presenta un controlador óptimo para sistemas lineales con múltiples retardos en el estado y/o en la entrada, afectados por ruido blanco Gaussiano. …”
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    Tesis
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    Identificación conjunta de parámetros y estados para sistemas estocásticos no lineales y con retardos por Pérez Padrón, Joel

    Publicado 2008
    “…Las líneas auxiliares de esta tesis desarrollan el filtrado ´optimo para sistemas estocásticos polinomiales con ruidos multiplicativos y medidos parcialmente, identificación de parámetros para sistemas lineales y filtro alternativo con retardo en el estado. Finalmente, se presenta un controlador óptimo para sistemas lineales con múltiples retardos en el estado y/o en la entrada, afectados por ruido blanco Gaussiano. …”
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    Análisis de estabilidad y seguimiento de trayectorias de sistemas dinámicos complejos y con retardo en el tiempo usando redes neuronales adaptables por Arroyo Garza, Santiago

    Publicado 2015
    “…Por medio de esta teoría se obtiene una ley de control que garantiza la estabilidad global asintótica del error de seguimiento entre un sistema dinámico complejo modelado por una red neuronal dinámica y una señal de referencia retardada que el sistema debe de seguir. Basados en la teoría de Lyapunov-Krasovskii, se propone una ley de control PID que garantiza la estabilidad asintóticamente global del error de seguimiento entre una red neuronal recurrente y una red dinámica compleja. …”
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    Tesis
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    Análisis de estabilidad y seguimiento de trayectorias de sistemas dinámicos complejos y con retardo en el tiempo usando redes neuronales adaptables por Arroyo Garza, Santiago

    Publicado 2015
    “…Por medio de esta teoría se obtiene una ley de control que garantiza la estabilidad global asintótica del error de seguimiento entre un sistema dinámico complejo modelado por una red neuronal dinámica y una señal de referencia retardada que el sistema debe de seguir. Basados en la teoría de Lyapunov-Krasovskii, se propone una ley de control PID que garantiza la estabilidad asintóticamente global del error de seguimiento entre una red neuronal recurrente y una red dinámica compleja. …”
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