Modelizacion, diseno e implementacion sobre FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) de sistemas neuro-fuzzy de alta dimensionalidad. Presentandose un sistema neuro-fuzzy tipo ANFIS (Adaptive Neural-Fuzzy Inference System) con restricciones que dan lugar a un modelo con respuesta multilineal a tramos (PWM, piecewise multilinear) computacionalmente eficiente. Las redes ANFIS se entrenan por medio de un algoritmo hibrido, mostrandose su capacidad de aprendizaje y de aproximacion. Se ha creado una herramienta de diseno asistido, sobre el entorno Matlab, denominada PWM-ANFIS Tool, que da soporte a una metodologia de desarrollo de sistemas PWM-ANFIS. Esta presenta un interface grafico amigable para el usuario. Permite definir un sistema con cualquier numero de entradas, funciones de pertenencia, parametros de aprendizaje, etc. Diversas implementaciones heterogeneas HW/SW, sobre dispositivos reconfigurables (FPGAs), muestran las ventajas del diseno heterogeneo frente a diseno HW puro. La particion HW de la FPGA (sistema de inferencias de la red) presenta una arquitectura eficiente, escalable y reutilizable. El desarrollo se realiza utilizando el lenguaje de descripcion hardware VHDL."
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