Identificação de sistemas utilizando modelos nebulosos.
A utilização de modelos nebulosos vem se destacando nas mais diversas áreas do conhecimento. Alguns cientistas direcionaram suas pesquisas em formas de utilização dos sistemas nebulosos onde o conhecimento lingüístico não era suficiente para suas modelagens. O objetivo de tais pesquisas era o de int...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-12092024-145840 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-12092024-145840/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial Intelligence Fuzzy Logic Identificação de sistemas Inteligência artificial Lógica Fuzzy System Identification |
| Sumario: | A utilização de modelos nebulosos vem se destacando nas mais diversas áreas do conhecimento. Alguns cientistas direcionaram suas pesquisas em formas de utilização dos sistemas nebulosos onde o conhecimento lingüístico não era suficiente para suas modelagens. O objetivo de tais pesquisas era o de integrar conhecimento adquirido através de dados históricos com os conhecimentos lingüísticos do especialista. Os métodos desenvolvidos para identificar os sistemas utilizando modelos nebulosos se preocupam com a estrutura do modelo nebuloso mais apropriada e os métodos empregados para estimar os parâmetros destes modelos. A proposta do trabalho é classificar os métodos mais relevantes de identificação para as principais estruturas de modelos nebulosos. São apresentadas também comparações e análises dos métodos e modelos através de resultados de experiências computacionais. |
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