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Título :	Trayectoria de optimización de un manipulador automático usando redes neuronales Optimization’s trajectory of an automatic manipulator using neural networks
Autor :	Santoyo Díaz, Julián Santiago [0000538060] Santoyo Díaz, Julián Santiago [W_Nh7eYAAAAJ] Santoyo Díaz, Julián Santiago [0000-0001-9947-1109] Santoyo Díaz, Julián Santiago [Julian-Santoyo] Grupo de Investigación Preservación e Intercambio Digital de Información y Conocimiento - Prisma
Palabras clave :	Innovaciones tecnológicas;Ciencia de los computadores;Desarrollo de tecnología;Ingeniería de sistemas;Investigaciones;Tecnologías de la información y las comunicaciones;TIC´s;Technological innovations;Computer science;Technology development;Systems engineering;Investigations;Information and communication technologies;ICT's;Neural networks;Optimization;Semi-infinite pmgramming;Innovaciones tecnológicas;Ciencias de la computación;Ingeniería de sistemas;Investigaciones;Tecnologías de la información y la comunicación;Redes neuronales;Mejoramiento;Programación semi-infinita;Desarrollo tecnológico
Editorial :	Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Facultad Ingenierías
Descripción :	Las redes neuronales se utilizan para optimizar la trayectoria de un manipulador automático. En primer lugar, se dispone de un manipulador automático de tres grados de libertad. El problema propuesto consiste en encontrar el tiempo total optimo de los desplazamientos los cuales deben ajustar la trayectoria utilizando redes neuronales entrenadas para tal fin. Es un problema de optimización sujeto a un conjunto infinito de restricciones. Para resolver se utilizan tres tipos de redes neuronales de MATLAB 7.0.1 Neural networks are used to optimize the trajectory oían automatic manipulator. First, it is had an automatic manipulator of three degrees of freedom. The proposed problem consists of finding total optima' time of displacements which must adjust the trajectory using neural networks trained for that purpose. It is an optimization problem subject to an infinite set of restrictions. For to solve is used three types ofneural networks of MATLAB 7.0.1.
URI :	http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/22385
Otros identificadores :	2539-2115 1657-2831 http://hdl.handle.net/20.500.12749/8989 instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB repourl:https://repository.unab.edu.co
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