Una Arquitectura Conectivista Modular Para Aprender Estrategias de Control Por Partes

Las metodologías para diseñar leyes de control por partes, como la programación de ganancia, son útiles porque eluden el problema de determinar un modelo global fijo de la dinámica de la planta. En cambio, la dinámica se aproxima utilizando modelos locales que varían con el punto de operación de la planta. Describimos una arquitectura conectivista de múltiples redes o modular que aprende a realizar tareas de control utilizando una estrategia de control por partes. Las redes de la arquitectura compiten para aprender los patrones de entrenamiento. Como resultado, el espacio de parámetros de una planta se particiona en varias regiones, y una red diferente aprende una ley de control en cada región.