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Sistemas Difusos | Alfonso Alzate Gómez PDF GRATIS

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El contenido del texto se ha dividido en tres partes: la primera, en la que se plantean los conceptos generales y que comprende la parte de fundamentación. Allí se muestra la generalización de algunos conceptos de la lógica clásica bivaluada aplicados en la lógica difusa cuya base es multivaluada. Esta parte termina con la conceptualización global de un sistema difuso.

En la segunda parte se muestra como se implementan los sistemas difusos, usando diferentes métodos, cuando se tiene la información de un sistema expresada mediante datos de entrada y salida; también se consideran los principios de los sistemas difusos con capacidad de
aprendizaje.

Se le ha dado énfasis a los sistemas neurodifusos o sistemas difusos con aprendizaje, por las ventajas que presentan al permitir una red neuronal de estructura fija donde las neuronas en cada capa realizan las acción de un controlador difuso. Esto permite que se superen las limitaciones de las redes neuronales en cuanto a la escogencia del número de capas ocultas ya la vez se tenga su capacidad de aprendizaje. Dentro de este marco se muestra que existen varios mecanismos para el aprendizaje, siendo el mecanismo de pro pagación hacia atrás uno de los más utilizados, pero que al tener problemas cuando se aplica para hacer control en línea, es necesario el plantear otros esquemas de aprendizaje que superen sus limitaciones. Entre los otros mecanismos de aprendizaje está el esquema de mínimos cuadrados y mínimos cuadrados recursivo, los cuales pueden trabajar solos o en combinación con el gradiente descendente tal como se muestra en el capítulo que estudia el sistema ANFIS. Existe también el filtro de Kalman como mecanismo de aprendizaje que se facilita para sistemas con múltiples variables y que requieran trabajar en línea.

Un tratamiento especial se le da al manejo de la información que sirve como datos de entrada tanto a los sistemas difusos como neurodifusos, para evitar el problema típico de crecimiento de la complejidad en los cálculos cuando se incrementa el número de variables de entrada. En este caso se acude a los agrupamientos, los cuales permiten un manejo más racional de la información sin provocar un número exagerado de reglas, lo que lleva a reducir la complejidad y volumen de los cálculos dentro del controlador. Posterior a esto se hace el análisis de similaridad, en el cual se examinan los resultados entregado por los métodos de agrupamiento, con el fin de refinar la base de reglas final con la cual se va atrabaja

Tabla de Contenido

Prefacio
Capítulo 1
Introd ucción
Capítulo 2
Conceptos básicos
Capítulo 3
Relaciones entre conjuntos difusos
Capítulo 4
Variables Iinguisticas y reglas difusas
Capítulo 5
Razonamiento aproximado
Capítulo 6
Sistemas de inferencia y base de reglas
Capítulo 7
Fuzificadores y defuzifícadores
Capítulo 8
Implementación de sistemas difusos
Capítulo 9
Modelado difuso a partir de datos
Capítulo 10
Agrupamientos
Capítulo 11
Diseño de sistemas difusos usando agrupamientos

Título: Sistemas Difusos
Autor/es: Alfonso Alzate Gómez
Edición: 1ra Edición
Tipo: Libro
Idioma: Español
Formato: PDF

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