Ejemplo RNA Matlab

%Ejemplo entrenamiento OR con redes neuronales

x = [0 0 1 1; 0 1 0 1]; % vector de entrada entrenamiento
t = [0 1 1 1]; % vector salida entrenamiento

net = newp(minmax(x),1,'logsig')%Crea red neuronal perceptron
net = train(net,x,t); %entrena la red neuronal
pesos=net.iw{1,1}
bias=net.b{1}

output=sim(net,[0;0]) %simula el resultado de la red neuronal

Redes neuronales

Parcial práctico 2do Corte

El objetivo de la programación del sistema difuso controlado, es ubicar en una posición cualquiera variable entre 1 y 5, la masa sujetada por un resorte y un amortiguador. Obtenga la mejor solución utilizando conjuntos difusos en el cual se busca que la masa no tenga mucha oscilación para llegar a su posición final y se disminuya al máximo posible el error de posición.

Los datos de la masa (m), coeficiente de elasticidad (k) y coeficiente de fricción (b) se deben colocar de acuerdo a los últimos 3 números del código. Ej. 1800111 m=1; k=1; b=1;

Se tiene hasta las 10:30 a.m. para la entrega de la solución del ejercicio propuesto, luego el docente pasará por cada uno revisando el correcto funcionamiento del mismo. En el caso que se termine antes el ejercicio por favor avisar para proceder con la corrección del mismo.

El link de descarga del ejercicio es: https://www.dropbox.com/sh/anh6mizttucyx07/830yhJYEon

Código simulación futbol-3D

function mov_parabolico_3d(xo,zo,vo, alpha)

close

%%declaración del vector de tiempo de simulacion
%%dividimos la unidad de tiempo en fs

yo=0.1;
fs=10;
t=0:1/fs:10;

%Velocidades por cada eje

vox=vo*cos(20*pi/180);
voy=vo*sin(20*pi/180);
voz=2*vo*sin(alpha*pi/180);

%%declaracion de las ecuaciones de modelado del sistema

Sx=vox*t+xo; %%Vector Posicion en X con respecto al tiempo

Sy=-(1/2)*9.81*t.^2+voy*t+yo; %%Vector posicion en Y con respecto al tiempo

Sz=voz*t+zo; %%Vector Posicion en X con respecto al tiempo

Symax=find(Sy<=0);

%Dibujar arco futbol

plot3([-100 -100 100 100],[300 300 300 300],[0 20 20 0] ,'-r','LineWidth',3)
hold on
patch([-300 -300 300 300],[0 300 300 0],[0 0 0 0],'g')
hold on
plot3([-200 -200 200 200],[300 200 200 300],[0 0 0 0] ,'-w','LineWidth',2)
%% configuración grafica para la animacion

for i=1:Symax(1)
    plot3(Sz(i),Sx(i),Sy(i),'ok');
    axis([-300,300,0,300,0,100]);
    xlabel('Sz(t)');
    ylabel('Sx(t)');
    zlabel('Sy(t)');
    pause(1/fs);
    grid on;
    hold on;
end

end

Logica Difusa

Fechas parciales y entregas

25 de sept - Entrega Baloncesto y Fútbol 3D

26 de sept - Parcial teórico

2 de Oct - Parcial Práctico

Fuzzy pendulum

Vinculo descarga Fuzzy Pendulum

https://www.dropbox.com/sh/xb3g97nawbjr0b7/yYy0HZ-9pB