Este trabajo presenta la implementación de una Red Neuronal FeedFoward para el control de equilibrio de un sistema sobre dos ruedas (péndulo invertido), en una tarjeta de desarrollo Nexys 2 de Digilent, que contiene una FPGA (Field Programmable Gate Array) XC3S500E. La herramienta utilizada para la creación, entrenamiento y simulación de la red neuronal fue la NNTool de Matlab. El algoritmo neuronal fue traducido a un modelo realizable en hardware, mediante diagramas de bloques, desarrollados con las herramientas Simulink y Xilinx System Generator (XSG). La validación de la red neuronal se realiza en un prototipo de equilibrio sobre dos ruedas. Este sistema tiene una unidad de medida inercial (IMU 6dof- MPU 6050), que incluyen un acelerómet...
Este trabajo es parte de un proyecto que estudia la realización de algoritmos de redes neuronales en...
El propósito central del presente trabajo es la integración de las tecnologías FPGA y las Redes Neur...
Este trabajo es parte de un proyecto que estudia la realización de algoritmos de redes neuronales en...
Este trabajo presenta la implementación de una Red Neuronal FeedFoward para el control de equilibrio...
Se presenta un control adaptativo que utiliza una red neuronal con funciones de base radial. La sali...
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Se presenta un control adaptativo que utiliza una red neuronal con funciones de base radial. La sali...
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El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el diseño hardware de una red neuronal basada en bloques ...
Tesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Programa de Maestría en Ingeniería...
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El comportamiento dinámico de las redes neuronales celulares (CNN) puede ser aprovechado para resolv...
The simulation of a neuronal network-based controller is presented, allowing a moving body to develo...
En este artículo se implementa el algoritmo de aprendizaje backpropagation en línea para el entrenam...
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Este trabajo es parte de un proyecto que estudia la realización de algoritmos de redes neuronales en...
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