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Algoritmo de entrenamiento óptimo para diseñar una memoria asociativa de diagnóstico de fallas

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Algoritmo de entrenamiento óptimo para diseñar una memoria asociativa de diagnóstico de fallas

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Ruz Hernández, JA.; Sánchez, EN.; Suárez, DA. (2008). Algoritmo de entrenamiento óptimo para diseñar una memoria asociativa de diagnóstico de fallas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 5(1):115-123. http://hdl.handle.net/10251/145821

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Title: Algoritmo de entrenamiento óptimo para diseñar una memoria asociativa de diagnóstico de fallas
Secondary Title: Optimal training algorithm to design an associative memory for fault diagnosis
Author: Ruz Hernández, José A. Sánchez, Edgar N. Suárez, Dionisio A.
Issued date:
Abstract:
[ES] En este artículo, los autores presentan un nuevo enfoque de síntesis para entrenar memorias asociativas implementadas con redes neuronales recurrentes. Los pesos de la red recurrente se determinan como la solución ...[+]


[EN] In this paper, the authors propose a new synthesis approach to train associative memories implemented by recurrent neural networks. The weights of the recurrent neural network are determined as the optimal solution ...[+]
Subjects: Memoria asociativa , Red neuronal recurrente , Máquinas de vector soporte , Hiperplano óptimo , Detección y diagnóstico de fallas , Central termoeléctrica , Associative memory , Recurrent neural network , Support vector machines , Optimal hyperplane , Fault detection and isolation , Fossil electric power plants
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Source:
Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. (issn: 1697-7912 ) (eissn: 1697-7920 )
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Publisher version: https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/8265
Thanks:
Los autores agradecen al CONACYT, México su apoyo para el proyecto 39866Y y al IIE, México por permitirnos usar su simulador de centrales termoeléctricas. El primer autor agradece a la UNACAR, México y al Promep, México ...[+]
Type: Artículo

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