sistema borroso
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CG: nm

CA: Informática; Inteligencia artificial; Sistemas inteligentes.

CT: Un sistema borroso está formado por un conjunto de reglas borrosas, por lo que el comportamiento de todo el sistema vendrá dado por la unión o suma de todas ellas. Por consiguiente, un sistema borroso puede ser caracterizado por una simple relación borrosa que es la combinación de todas las relaciones borrosas del conjunto de reglas: R = suma (R1, R2,…., Ri,…, Rn).
Los dos procedimientos más utilizados habitualmente son la Inferencia según Mandami (Max-min) y la Inferencia según Larsen (Max-dot):
-En el caso de Mandami se interpreta la unión como el valor máximo, la intersección como el valor mínimo y el operador como el valor mínimo. Tal y como expone Zadeh en la definición de su lógica para operadores.
-En el caso de Larsen se interpreta la unión como el valor máximo, la intersección como el mínimo y el operador como el producto.

F: http://eprints.ucm.es/9119/1/Sistema_de_Riego_Inteligente_Borroso.pdf (consulta: 15.05.2015)

DEF: Sistema que, mediante la utilización de la lógica borrosa, permite imitar los procesos del razonamiento humano, cuantificar información imprecisa, tomar decisiones basadas en datos vagos e incompletos y, sin embargo, mediante un proceso de eliminación de la borrosidad, llegar a conclusiones definitivas.

F: http://www.tdx.cat/bitstream/handle/10803/2664/TESISDIEGOLI.pdf;jsessionid=78CB1AC30597E9E0390C3DEA4E81B617.tdx2?sequence=1 (consulta: 29.10.2014); LBR.

N: 1. Su origen se encuentra en la traducción de la expresión inglesa fuzzy system, ‘sistema borroso’.
2. La solución de los sistemas borrosos está basada en el Teorema de Aproximación Borrosa (en inglés Fuzzy Approximation Theorem, con las siglas FAT) definido por Kosko (1995). El teorema FAT afirma que un sistema borroso puede formar modelos o aproximarse a cualquier sistema a través de una técnica conocida como parches borrosos. Un parche es definido por una regla del tipo si-entonces. Los elementos del conocimiento humano representado mediante una regla de este tipo constituyen un parche. El conjunto de reglas si-entonces forma el sistema borroso. En otras palabras, un sistema borroso está constituido por un conjunto de parches. Pero, ¿de dónde salen los parches? Los datos extraídos de un sistema real, de una observación empírica
basada en la lógica borrosa, se representan gráficamente por una curva en un gráfico. Las reglas definen parches borrosos que intentan cubrir esta curva. Cuanto mejor cubran la curva, más inteligente será el sistema borroso: cuanta más información, más reglas y más parches. Las reglas más inciertas forman parches más grandes y las reglas más precisas forman parches más
pequeños. Sin embargo, si las reglas llegan a poseer demasiada precisión como para dejar de ser borrosas, los parches serán tan pequeños como un punto en la curva y perderán su significado borroso. El punto principal de este planteamiento es que no se necesita una gran cantidad de reglas para montar un sistema borroso, sino simplemente que las reglas sean borrosas. Las reglas asocian ideas a través de palabras. Las palabras nombran un conjunto borroso de significados diferentes para cada persona. Las reglas son de sentido común, pero este sentido no es común a toda la gente.
3. Los elementos fundamentales de la teoría de sistemas borrosos son los conjuntos borrosos (fuzzy). Sobre ellos se pueden realizar operaciones, algunas de ellas semejantes a las que se realizan con los conjuntos clásicos. Finalmente, la lógica borrosa está basada en combinaciones de conjuntos difusos mediante las mencionadas operaciones. Los conjuntos borrosos son conjuntos en los que se define una función llamada función de pertenencia, que asigna a cada elemento del conjunto un valor que representa el grado en que dicho valor pertenece al conjunto. A cada conjunto se le asocia un cuantificador lingüístico, como por ejemplo, mucho, poco, bastante etc., de forma que relacionamos el modelo matemático con el lenguaje humano.

F: 1. http://www.tdx.cat/bitstream/handle/10803/2664/TESISDIEGOLI.pdf;jsessionid=78CB1AC30597E9E0390C3DEA4E81B617.tdx2?sequence=1 (consulta: 29.10.2014); http://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=43560 (consulta: 29.10.2014); LBR. 2. http://www.tdx.cat/bitstream/handle/10803/2664/TESISDIEGOLI.pdf;jsessionid=78CB1AC30597E9E0390C3DEA4E81B617.tdx2?sequence=1 (consulta: 29.10.2014); LBR. 3. http://eprints.ucm.es/9119/1/Sistema_de_Riego_Inteligente_Borroso.pdf (consulta: 29.10.2014).

SIN: sistema nebuloso

F: http://avellano.fis.usal.es/~lalonso/Cursos/SistemasInteligentes/LectureNotes/logborr2_cetsi.pdf (consulta: 29.10.2014)

RC: informática, inteligencia artificial, lógica difusa, sistema inteligente

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