Herramientas para la enseñanza de sistemas inteligentes utilizando plataformas de hardware libre

Proyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2017

• Autores: Córdoba Parra, Cristhian David; Velasco Pérez, Jessica Leandra
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/9496
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10614/9496
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; En este proyecto se presentan diferentes aplicaciones de redes neuronales y de control difuso implementadas por medio de plataformas de hardware libre como Arduino y Microview. En total se implementaron cinco aplicaciones o herramientas. A cada una se le desarrolló su respectiva guía, donde se hace una descripción detallada de los materiales utilizados, de los diagramas esquemáticos, de sus respectivos códigos y de los resultados obtenidos. Las cinco herramientas implementadas cubren un amplio espectro de aplicaciones de las redes neuronales y del control difuso. La primera se enfoca en el reconocimiento de caracteres de tipo numérico (0-9), que mediante de dip-switch emula las posibles entradas que puede tener la red de tipo Perceptrón simple para el respectivo reconocimiento del carácter ingresado. La segunda práctica, consiste en el reconocimiento predominante de los colores rojo, verde y azul la cual por medio de dip-switch, emula las posibles entradas que puede tener la red de tipo Perceptrón multicapa para el respectivo reconocimiento del color predominante. La tercera consiste en un control difuso de temperatura, implementando como sensor de esta variable el LM35. La cuarta consiste en la visualización de una red neuronal, en un módulo basado en Arduino OLED llamado Microview, en el cual se puede verificar los valores de las entradas, los pesos, la neta y la salida, dependiendo de la función de activación seleccionada. Y la quinta consiste en la generación de señales Seno, Seno-Coseno en un Arduino mediante la implementación de un Perceptrón multicapa usando el mismo enfoque, se realizó la emulación de una planta de primer orden; Redes neurales (Computadores); Software libre; Neural networks (Computer science); Free computer software; Lógica difusa
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