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Examen: 1.- desarrolle el ejercicio en Matlab y mande su resultado: Supongamos que tenemos que estudiar el funcionamiento del diafragma de
unacámara de fotos.El diafragmaesunmecanismode lacámaracuyafunciónesabrirseocerrarse dependiendodelaluzquele llegueaunsensor.
Supongamosque laabertura máximase produce a una luminosidadde 100 lumenyen este puntodebe abrirse hastaun radiomáximode 1 mm.
El comportamiento de los conjuntos borrososse describe por una función de pertenencia triangular: para valores menores de 100 se considera
una luminosidadbajay para valoresmayores(hasta200 se considerael umbral máximode luminosidad) se consideraalta.Consideraque de 0 a
100 la función de pertenencia del conjunto borroso luminosidad baja aumenta de forma lineal, y análogamente, pero descendiendo entre 100 y
200. Además,hayque considerarcomofactora tenerencuentalavelocidaddel objetoque se fotografía.Mediante técnicasde transformaciónse
consigue que las variaciones de la velocidad se encuentren en la misma escala y sigan el mismo comportamiento, pero es máxima en 200, y su
intervaloesde (100,300), aumentandolinealmente desde el 100 y disminuyendolinealmente hastael 300. 2 por otraparte lasalida(aberturadel
diafragma) debe tenerlasmismascaracterísticasencuantoacomportamiento(linealidad,),peroenelintervalo(-10,10),conel máximoenel cero.
Se quiere diseñar un sistema experto basado en lógica borrosa para controlar la abertura del diafragma. Las reglas que deben usarse son:
para valores de (luminosidad, velocidad) (140,140) ¿Cuántos mm se abrirá el diafragma para el resultante? ¿Qué deberías conocer para poder
obtener el resultado en mm?
4.- Realizar de las base de datos con nombre: vehiculos.csv
Realizar lo siguiente:
1.- Genere un modelo que resuelva la informacion y que pueda definir las clases de vehiculos.
2.- Del modelo reado evaluar
compactness distance_circularity radius_ratio elongatedness pr_axis_rectangularity scaled_variance_major_axis scaled_variance_minor_axis skewness_major_axis skewness_minor_axis hollows_ratio
95 100 68 22 10 176 119 20 5 27
Que vehiculo es ?
3.- Cual es el modelo que se ajusta mas a estos datos o que le dio mejor resulta?.

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  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5. 4.- Realizar de las base de datos con nombre: vehiculos.csv Realizar lo siguiente: 1.- Genere un modelo que resuelva la informacion y que pueda definir las clases de vehiculos. 2.- Del modelo reado evaluar compactness distance_circularity radius_ratio elongatedness pr_axis_rectangularity scaled_variance_major_axis scaled_variance_minor_axis skewness_major_axis skewness_minor_axis hollows_ratio 95 100 68 22 10 176 119 20 5 27 Que vehiculo es ? 3.- Cual es el modelo que se ajusta mas a estos datos o que le dio mejor resulta?.