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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Schanzer, Silvio
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
Descripción
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.