Arcila Hernández, Santiago2024-04-262024-04-262015https://repository.eia.edu.co/handle/11190/652833 páginasSe comprueba la capacidad de aproximación de las redes neuronales artificiales a funciones y su implementación en hardware, mediante el prototipo de un multiplicador análogo. Se propone una solución continua para que el control neuronal se pueda implementar en hardware como circuitos análogos basados en el operador operacional (combinadores lineales, la función sigmoidal, derivadores, integradores y multiplicadores). Y por último, con estos modelos continuos se compara el controlador neuronal con controladores análogos convencionales.application/pdfspaDerechos Reservados - Univesidad EIA - 2015Trabajo de grado - PregradoAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessRedes neuronales artificialescontrol neuronalaproximación de funcionesaproximación de sistemas dinámicosmultiplicación análogahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2