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| Título: |
SIMULACIÓN DE MODULADORES / DEMODULADORES, UTILIZANDO LA TEORÍA DE REDES NEURONALES |
| Autores: |
Adriana Cisneros; Universidad Rafael Belloso Chacín |
| Fecha: |
2010-09-30 |
| Publicador: |
Telématique |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Artículo revisado por pares |
| Tema: |
moduladores / demoduladores, redes neuronales, algoritmo, error medio cuadrático |
| Descripción: |
En el presente trabajo se desarrollan modelos para la simulación de moduladores / demoduladores utilizando la teoría de redes neuronales. Para ello se generan los datos de entrada / salida a la red neuronal a través del modelo matemático que describe los diversos moduladores / demoduladores, y se busca una aproximación al comportamiento real de los mismos, mediante el desarrollo de redes del tipo Backpropagation. El algoritmo elegido para trabajar con estas redes es el algoritmo de Levenverg Marquardt. Para encontrar el modelo más óptimo de cada modulador, se realizó una comparación del error medio cuadrático obtenido de la combinación de diversas funciones de transferencia en la capa oculta y de salida, se fijó el número de capas e iteraciones a la red neuronal, y se eligió como moduladores / demoduladores aquellos modelos en los cuales el error medio cuadrático era mínimo. La herramienta utilizada para generar los datos y el desarrollo de los diversos modelos de esta investigación, fue el Toolbox Neural Network del Matlab, versión 6.0. |
| Idioma: |
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