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En el artículo se analizan los patrones para reconocer modelos dinámicos de sistemas de primero y segundo orden mediante una red neuronal (RN) backpropagation. La RN de tres capas, tiene 30 neuronas de entrada, 11 en la capa oculta y 4 neuronas de salida. Se utiliza un almacenador circular para guardar los n últimos valores adquiridos de cada variable. Antes de ejecutar la RN, los datos almacenados son filtrados digitalmente. Posteriormente se realiza una conversión de la frecuencia de muestreo para obtener 30 puntos. La salida de la RN indicará el modelo más apropiado. El software es desarrollado utilizando el LabVIEW y DLL escritas en DELPHI y C.

Palabras clave: virtual, neuronales, patrones, predicción, supervisión.
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Universidad Autónoma del Estado de México
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Versión 3.0 | 2018
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