Análisis del desempeño de un sistema microcontrolado de 32 bits para la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para procesamiento de datos
El presente documento tiene como finalidad exponer la implementación de algoritmos de inteligencia artificial en un microcontrolador de 32 bits y analizar el desempeño de este durante la ejecución de cada algoritmo por separado, para tal caso se empleó el microcontrolador STM32F746ZGT. Los algoritmo...
- Autores:
-
Lizarazo Vesga, David Enrique
Ramírez Jiménez, Carlos Antonio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/32564
- Palabra clave:
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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El presente documento tiene como finalidad exponer la implementación de algoritmos de inteligencia artificial en un microcontrolador de 32 bits y analizar el desempeño de este durante la ejecución de cada algoritmo por separado, para tal caso se empleó el microcontrolador STM32F746ZGT. Los algoritmos escogidos son los siguientes: una red neuronal para la linealización de sensores, un controlador difuso para planta de primer y segundo orden, un clasificador bayesiano para control de un cultivo agrícola y un algoritmo genético para realizar un control PID a una planta de segundo orden. Para tal fin se desarrolló un compendio de librerías en C, mediante el compilador Keil uVision5, las cuales facilitaron tanto el desarrollo como el análisis de cada uno de los algoritmos ya mencionados. Basando su creación en la posibilidad de ser usado por personas ajenas al proyecto, fueron creadas estas librerías de tal manera que sirvan como guía para otras aplicaciones. |
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Abad, M. (2007). Aplicación de redes bayesianas en el modelado de un sistema experto de triaje en servicios de urgencias médicas. Aguirre, A. (1998). Estrategias evolutivas: La versión Alemana del algoritmo genético (Parte 1). 38-45. Aldabas, E. (2002). Introducción al reconocimiento de patrones mediante redes neuronales. Arranz de la Peña, J. (2007). Algoritmos genéticos. Castrillón, O. (2017). Sistema bayesiano para la predicción de la diabetes. 161-168. Chávez, J. (2012). Utilización de la inteligencia artificial en el diagnóstico patológico de edificaciones de valor patrimonial . 297-305. Chen, J. (2017). Systematic development of an optimized real-time embeddes control platform., (pp. 1075-1080). Cole, R. (1998). Clustering with geretic algorithms. Cruz, I. (2007). Redes neuronales recurrentes para el análisis de secuencias. Revista Cubana de ciencias informáticas , 48-57. Egmont, M. (2002). Image processing with neural networks. 2279-2301. Fowler, M. (2014). Martin Fowler. 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Para tal fin se desarrolló un compendio de librerías en C, mediante el compilador Keil uVision5, las cuales facilitaron tanto el desarrollo como el análisis de cada uno de los algoritmos ya mencionados. Basando su creación en la posibilidad de ser usado por personas ajenas al proyecto, fueron creadas estas librerías de tal manera que sirvan como guía para otras aplicaciones.1. INTRODUCCIÓN .............................................. 11 1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA .......... 12 1.2 PLANTEAMIENTO ...................................... 14 1.3 JUSTIFICACIÓN .......................................... 15 1.4 DELIMITACIÓN CONCEPTUAL ...................16 1.5 OBJETIVOS .................................................17 1.6 METODOLOGÍA ..........................................18 2. MARCO TEÓRICO ........................................... 28 3. REDES NEURONALES. ................................... 31 3.1 Problemática. ...............................................31 3.2 Características del algoritmo........................32 3.3 Antecedentes del algoritmo .........................36 3.4 Entrenamiento..............................................36 3.5 Análisis de desempeño. .............................. 46 4. CONTROL DIFUSO. ..........................................49 4.1 Problemática ................................................49 4.2 Características del algoritmo........................49 4.3 Antecedentes del algoritmo ......................... 50 4.4 Funcionamiento ...........................................52 4.5 Análisis de desempeño. ...............................67 5. CLASIFICADOR BAYESIANO. ...........................69 5.1 Problemática ................................................69 5.2 Características del algoritmo........................70 5.3 Antecedentes del algoritmo .........................71 5.4 Funcionamiento ...........................................72 5.5 Análisis de desempeño. ...............................76 6. ALGORITMO GENETICO. .................................78 6.1 Problemática ................................................78 6.2 Características del algoritmo........................79 6.3 Antecedentes del algoritmo .........................82 6.4 Entrenamiento..............................................82 6.5 Análisis de desempeño. ..............................87 7. CONCLUSIONES. ............................................90 Bibliografía ............................................................92The purpose of this document is to expose the implementation of artificial intelligence algorithms in a 32-bit microcontroller and analyze its performance during the execution of each algorithm separately, for this case the STM32F746ZGT microcontroller was used. The algorithms chosen are the following: a neural network for the linearization of sensors, a fuzzy controller for first and second order plants, a Bayesian classifier for control of an agricultural crop and a genetic algorithm to perform a PID control on a second plant order. To do so, a compendium of libraries in C was developed, using the Keil uVision5 compiler, which facilitated both the development and the analysis of each of the aforementioned algorithms. Basing its creation on the possibility of being used by people outside the project, these libraries were created in such a way that they serve as a guide for other applications.Pregradoapplication/pdfspaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis del desempeño de un sistema microcontrolado de 32 bits para la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para procesamiento de datosPerformance analysis of a 32-bit microcontrolled system for the implementation of artificial intelligence algorithms for data processinginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fINTELIGENCIA ARTIFICIALALGORITMOSREDES NEURALES (COMPUTADORES)MicrocontrollerArtifitial IntelligenceSTM32F7AlgorthmsArtifitial Neural NetworkFuzzy ControllerBayes ClassifierGenetic AlgorithmMicrocontroladorInteligencia ArtificialSTM32F7AlgoritmosRed neuronal artificialControl fuzzyClasificador BayesianoAlgoritmo GeneticoFacultad de IngenieríadIngeniería en MecatrónicaIngeniería - Ingeniería en MecatrónicaUniversidad Militar Nueva GranadaAbad, M. 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Anexoapplication/pdf388529http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32564/5/LizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo3.pdfa906f7e74edf79f791566538e99b6ebbMD55THUMBNAILLizarazoRamirezDavidCarlos2019.pdf.jpgLizarazoRamirezDavidCarlos2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5105http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32564/6/LizarazoRamirezDavidCarlos2019.pdf.jpg81f2562b2049b151bab4182a85fd4131MD56LizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo1.pdf.jpgLizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo1.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8302http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/32564/7/LizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo1.pdf.jpg2d03a50dfe505f11485c0a7a13d610b9MD57LizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo2.pdf.jpgLizarazoRamirezDavidAntonio2019_Anexo2.pdf.jpgIM 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