Funciones De Matlab En Redes Hopfield
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Las funciones solvehop, satlins y simuhop permiten diseñar, simular y analizar redes de Hopfield en MATLAB. Solvehop calcula los pesos y bias para una red dada unos puntos de equilibrio objetivo. Satlins es una función de transferencia simétrica que satura los valores de entrada entre -1 y 1. Simuhop simula la red de Hopfield iterando el vector de salida inicial hasta alcanzar un punto de equilibrio final.
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![FUNCIONES DE MATLAB
La red de hopfield es usada para establecer uno o más vectores objetivos. Estos vectores pueden ser vistos
como memorias, que la red vuelve a llamar cuando son provistas de vectores similares que actúan como una
señal a la memoria de la red. Las redes de hopfield pueden ser diseñadas y simuladas con solvehop y
simuhop, así como determinar la función de excitación de la red de hopfield con satlins.
SATLINS
Es una Función de Trasferencia Lineal de Saturación Simétrica que excita a la red, la cual regresa los valores
de entrada reales para entradas que existen entre –1 y +1. Más allá de estas regiones los valores de entrada se
saturan a sus mínimos y máximos valores (-1 y +1). Como se puede observar en la siguiente gráfica.
a = satlins (n)
a = satlins (w*p+b)
Donde:
n es el vector de entrada.
w son los pesos.
b es el bias.
a es el vector de salida.
SOLVEHOP
Dado un juego de puntos de equilibrio representado como una matriz T de vectores, solvehop retorna
pesos(W) y bias(b) para la red recursiva. Para después ser simulada por simuhop.
La red se garantiza para que tenga puntos estables de equilibrio a los vectores objetivo, pero pueden contener
otros puntos de equilibrio falsos los cuales los toma como buenos. Se define como sigue:
[W,b] = solvehop(T)
SIMUHOP
Con esta función podemos simular a la red de Hopfield, que toma el vector de salida como vector inicial y lo
retorna a un vector de salida final. Al observar los parámetros de esta función, aquí se ve la recursión que hay
en la red al tomar el vector ‘a’ inicial, y retornándolo al mismo vector como de salida, al adicionarle un
segundo parámetro de salida a la función, cuyo parámetro al finalizar simuhop contendrá todos los vectores
que se hayan calculado para obtener al vector de salida final. La función es como sigue:
a = simuhop(a,W,b,ts).](https://image.slidesharecdn.com/4-funcionesdematlabenredeshopfield-090921233612-phpapp02/85/Funciones-De-Matlab-En-Redes-Hopfield-1-320.jpg)
![Donde:
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W: Pesos.
b : Bias de la red.
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Donde:
a : Vector de salida en el ultimo tiempo de simulación.
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Este documento describe diferentes operadores y funciones matemáticas en MATLAB, incluyendo operadores aritméticos, relacionales y lógicos, funciones escalares y matriciales, y funciones para graficar y analizar datos. También explica cómo trabajar con expresiones simbólicas, resolver ecuaciones y sistemas de ecuaciones, y calcular límites y derivadas.
Comandos matlab frecuencia
Este documento proporciona instrucciones sobre el uso de varios comandos de MATLAB para el análisis y simulación de sistemas de control, incluyendo comandos para calcular raíces, respuestas temporales, lugar de las raíces, diagramas de Bode, y sistemas de realimentación. Explica cómo definir funciones de transferencia y aplicar comandos como impulse, step, rlocus, bode, feedback y margin para analizar las propiedades de dichas funciones.
Funciones satlin y satlins
El presente artículo técnico tiene la siguiente estructura: estado del arte, resultados y conclusiones.
El estado del arte se define en las 5 primeras secciones:
Sección 1: Neurona biológica y artificial, describe la estructura neuronal.
Sección 2: Funciones de activación o trasnferencia, se realiza una comparación de las funciones de activación más utilizadas.
Sección 3: Funciones satlin y satlins, describe la aplicación de estas funciones.
Sección4: Redes neuronales de hopfield, describe la arquitectura de una red de hopfield.
Sección5: Diseño de una red de Hopfield, describe el diseño de la red de hopfield.
Resultados del ejercicio práctico:
Sección 7: Reconocimiento de Dígitos impares con Hopfield, se presenta la solución en matlab y resultados obtenidos.
Sección 8: Conclusiones.
EDO de Segundo Orden en Circuitos RLC en serie
Este documento describe cómo resolver un circuito RLC en serie utilizando MATLAB. Se proporcionan los valores del circuito y la ecuación diferencial que lo describe. Luego, se crea un archivo .m que contiene la función para resolver la ecuación diferencial. Finalmente, se ejecutan comandos de MATLAB para obtener tablas y gráficos de la carga y corriente en el circuito para un tiempo dado.
Breves apuntes matlab5
El documento proporciona una introducción breve a MATLAB, explicando su sintaxis básica, operaciones aritméticas, variables, vectores, matrices y funciones. Se define MATLAB como un laboratorio de matrices y se explican comandos para crear y manipular vectores, matrices, variables y realizar cálculos numéricos. También se describen funciones matemáticas incorporadas y comandos de ayuda.
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El documento proporciona una introducción breve a MATLAB, explicando su sintaxis básica, operaciones aritméticas, variables, vectores, matrices y funciones. Explica cómo definir escalares, vectores y matrices, y realizar operaciones con ellos como suma, multiplicación y funciones matemáticas. También cubre temas como formatos de salida, variables predefinidas y comandos de ayuda.
3 fdt
1) El documento introduce las funciones de transferencia como una herramienta para caracterizar sistemas lineales. 2) Explica que la función de transferencia se define como la transformada de Laplace de la respuesta impulsiva de un sistema. 3) Muestra un ejemplo de cómo obtener la función de transferencia de un circuito RC.
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Este documento describe las cadenas y funciones básicas para manipular cadenas en lenguajes de programación. Explica que una cadena es un conjunto de caracteres y presenta funciones como length(), substring(), asqui(), chartoval() y otras para obtener la longitud de una cadena, extraer subcadenas, convertir entre caracteres y valores numéricos. También incluye ejemplos de pseudocódigo para resolver problemas como convertir una cadena a minúsculas y cambiar vocales en palabras específicas de una cadena.
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Este documento presenta una introducción a las funciones y operaciones matemáticas básicas en Matlab, incluyendo funciones escalares, matrices, cadenas y números complejos. Explica funciones matemáticas como seno, coseno, logaritmos, raíz cuadrada y funciones matriciales como traspuesta, traza y determinante. También cubre temas como cadenas de caracteres, números complejos y el operador dos puntos para definir vectores.
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Este documento describe métodos para generar variables aleatorias y realizar simulaciones estadísticas en MATLAB. Explica técnicas generales como la transformación inversa y proporciona ejemplos de cómo generar variables de distribuciones como la exponencial y beta. Finalmente, propone simular un servidor FTP donde los usuarios solicitan archivos de tamaños aleatorios y medir estadísticas como el tamaño promedio de la cola y el retardo promedio de los archivos.
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Este documento presenta varios métodos numéricos implementados en Matlab como aproximaciones de funciones, evaluación de polinomios, división sintética, derivadas de polinomios, métodos de Newton, secante, Jacobi y otros para resolver ecuaciones y sistemas de ecuaciones. Se piden modificaciones y extensiones de estas funciones para generalizar o mejorar su funcionamiento.
REDES NEURONALES Base Radial
Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.
Comandos utilizados en el matlab
MATLAB fue creado en 1984 por Cleve Moler para emplear paquetes de subrutinas escritas en Fortran en cursos de álgebra lineal y análisis numérico sin necesidad de escribir programas en Fortran. MATLAB ha evolucionado y es empleado por más de un millón de personas en ámbitos académicos y empresariales. El documento describe comandos básicos de MATLAB como plot, abs, eig, conv, entre otros; y define operadores relacionales, lógicos y aritméticos usados en el lenguaje.
Matlab
MATLAB es un entorno de trabajo para el cálculo científico que destaca en cálculos numéricos, especialmente en los relacionados con matrices. Se puede aplicar a áreas como álgebra lineal numérica, procesamiento de señales, diseño de sistemas de control, simulación de sistemas dinámicos y más. Incluye herramientas como Simulink para simulación y GUIDE para interfaces gráficas de usuario.
Funciones
Este documento introduce el concepto de función matemática. Explica que una función es una relación entre dos conjuntos A y B donde a cada elemento de A se le asigna un único elemento de B. Proporciona ejemplos de funciones como la longitud de una circunferencia en función de su radio. Luego define formalmente una función y explica conceptos como el dominio, el rango y la notación funcional f(x).
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El documento presenta conceptos sobre modelado matemático de sistemas utilizando la transformada de Laplace y diagramas de bloques. Explica cómo desarrollar funciones de transferencia a partir de ecuaciones diferenciales, y cómo simplificar diagramas de bloques usando el álgebra de bloques.
Enunciado 2 actividad grupal c
El documento presenta un problema que modela los flujos de una red de tuberías de agua mediante un sistema de ecuaciones lineales (SEL). Se pide determinar los flujos f1, f2, f3 y f4 en cada tramo a partir de la conservación de flujo en los nodos A, B, C y D. Se plantea el SEL, se resuelve mediante métodos numéricos y analíticamente, y se analizan las soluciones paramétricas y particulares, verificando que satisfagan las condiciones del problema.
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- 1. FUNCIONES DE MATLAB La red de hopfield es usada para establecer uno o más vectores objetivos. Estos vectores pueden ser vistos como memorias, que la red vuelve a llamar cuando son provistas de vectores similares que actúan como una señal a la memoria de la red. Las redes de hopfield pueden ser diseñadas y simuladas con solvehop y simuhop, así como determinar la función de excitación de la red de hopfield con satlins. SATLINS Es una Función de Trasferencia Lineal de Saturación Simétrica que excita a la red, la cual regresa los valores de entrada reales para entradas que existen entre –1 y +1. Más allá de estas regiones los valores de entrada se saturan a sus mínimos y máximos valores (-1 y +1). Como se puede observar en la siguiente gráfica. a = satlins (n) a = satlins (w*p+b) Donde: n es el vector de entrada. w son los pesos. b es el bias. a es el vector de salida. SOLVEHOP Dado un juego de puntos de equilibrio representado como una matriz T de vectores, solvehop retorna pesos(W) y bias(b) para la red recursiva. Para después ser simulada por simuhop. La red se garantiza para que tenga puntos estables de equilibrio a los vectores objetivo, pero pueden contener otros puntos de equilibrio falsos los cuales los toma como buenos. Se define como sigue: [W,b] = solvehop(T) SIMUHOP Con esta función podemos simular a la red de Hopfield, que toma el vector de salida como vector inicial y lo retorna a un vector de salida final. Al observar los parámetros de esta función, aquí se ve la recursión que hay en la red al tomar el vector ‘a’ inicial, y retornándolo al mismo vector como de salida, al adicionarle un segundo parámetro de salida a la función, cuyo parámetro al finalizar simuhop contendrá todos los vectores que se hayan calculado para obtener al vector de salida final. La función es como sigue: a = simuhop(a,W,b,ts).
- 2. Donde: a : Vector de salida inicial. W: Pesos. b : Bias de la red. ts : Número de pasos de tiempo a simular (opcional). [a,aa] = simuhop(a,W,b,ts). Donde: a : Vector de salida en el ultimo tiempo de simulación. aa: Matriz con todos los vectores de salida durante la simulación, dados por ts.