Immune-inspired optimization with autocorrentropy function for blind inversion of wiener systems

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorFernandez, Stephanie A.-
Autor(es): dc.creatorFantinato, Denis G.-
Autor(es): dc.creatorMontalvão, Jugurta-
Autor(es): dc.creatorAttux, Romis-
Autor(es): dc.creatorSilva, Daniel Guerreiro e-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T18:26:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T18:26:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-01-30-
Data de envio: dc.date.issued2019-01-30-
Data de envio: dc.date.issued2018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/33879-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/631720-
Descrição: dc.descriptionBlind inversion of nonlinear systems is a complex task that requires some sort of prior information about the source e.g. whether it is composed of independent samples or, particularly in this work, a dependence “signature” which is assumed to be known via the autocorrentropy function. Furthermore, it involves the solution of a nonlinear, multimodal optimization problem to determine the parameters of the inverse model. Thus, we propose a blind method for Wiener systems inversion, which is composed of a correntropy-based criterion in association to the well-known CLONALG immune-inspired optimization metaheuristic. The empirical results validate the methodology for continuous and discrete signals.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da Universidade de Brasília (RIUnB) pelo Prof. Daniel Guerreiro e Silva, em 29 de janeiro de 2019, para disponibilizar o trabalho, gratuitamente, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da obra.-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas não-lineares-
Palavras-chave: dc.subjectFramework-
Título: dc.titleImmune-inspired optimization with autocorrentropy function for blind inversion of wiener systems-
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