Cooperación entre sistemas de inferencia, métodos de defuzzificación y aprendizaje de sistemas difusos lingüísticos
La tesis doctoral se sitúa en el ámbito de la búsqueda del equilibrio entre precisión e interpretabilidad en el diseño de Sistemas Basados en Reglas Difusas Lingüísticos utilizando operadores adaptativos y aprendizaje cooperativo de éstos y de la Base de Reglas del sistema. La tesis muestra la utili...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Huelva (UHU) |
| Repositorio: | Arias Montano. Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ariasmontano.uhu.es:10272/1539 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10272/1539 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Adaptive defuzzification Adaptive inference Fuzzy rule-based systems Genetic fuzzy systems Linguistic rule base |
| Sumario: | La tesis doctoral se sitúa en el ámbito de la búsqueda del equilibrio entre precisión e interpretabilidad en el diseño de Sistemas Basados en Reglas Difusas Lingüísticos utilizando operadores adaptativos y aprendizaje cooperativo de éstos y de la Base de Reglas del sistema. La tesis muestra la utilidad de utilizar para el diseño de Modelos Difusos, operadores adaptativos evolutivos, y más aún, presenta un modelo en el que existe cooperación entre dos elementos importantes, como son el Mecanismo de Inferencia y la Base de Reglas, a través del aprendizaje automático de ambos en un mismo modelo evolutivo. |
|---|