En la ciencia de la computación los algoritmos son más importantes que los LP o que las computadoras; la solución de un problema haciendo uso de las computadoras requiere por una parte un algoritmo o método de resolución y por otra un programa o codificación del algoritmo en un LP. Ambos componentes tienen importancia; pero la del algoritmo es absolutamente indispensable; sabemos que un algoritmo es una secuencia de pasos para resolver un problema.
En la ciencia de la computación los algoritmos son más importantes que los LP o que las computadoras; la solución de un problema haciendo uso de las computadoras requiere por una parte un algoritmo o método de resolución y por otra un programa o codificación del algoritmo en un LP. Ambos componentes tienen importancia; pero la del algoritmo es absolutamente indispensable; sabemos que un algoritmo es una secuencia de pasos para resolver un problema.
Introducción.
2. Ejemplos de Sistemas basados en reglas
difusas.
1. Sistemas de control difuso.
2. Sistemas expertos difusos.
3. Minería de datos difusos.
3. Estructura básica de un sistema basado en
reglas difusas (SBRD) .
4. Tipos de sistemas basados en reglas difusas.
5. Arquitectura detallada.
1. Interfaz de Fuzzificación.
2. Base de Conocimiento.
1. Base de Datos.
2. Base de Reglas.
3. Motor de inferencia en un SBRD tipo Mamdani.
4. Interfaz de defuzzificación.
5. Motor de inferencia en un SBRD tipo TSK.
Presentacion 2 - Maquinas de Estado Finitojunito86
Presentacion del grupo 2 sobre Maquinas de Estado Finito, para el curso de Matematicas Discretas Avanzadas.
Por
Xaimara Perez
Antonio Caban
Andrea Pena
Jose A. Valentin
Introducción.
2. Ejemplos de Sistemas basados en reglas
difusas.
1. Sistemas de control difuso.
2. Sistemas expertos difusos.
3. Minería de datos difusos.
3. Estructura básica de un sistema basado en
reglas difusas (SBRD) .
4. Tipos de sistemas basados en reglas difusas.
5. Arquitectura detallada.
1. Interfaz de Fuzzificación.
2. Base de Conocimiento.
1. Base de Datos.
2. Base de Reglas.
3. Motor de inferencia en un SBRD tipo Mamdani.
4. Interfaz de defuzzificación.
5. Motor de inferencia en un SBRD tipo TSK.
Presentacion 2 - Maquinas de Estado Finitojunito86
Presentacion del grupo 2 sobre Maquinas de Estado Finito, para el curso de Matematicas Discretas Avanzadas.
Por
Xaimara Perez
Antonio Caban
Andrea Pena
Jose A. Valentin
1. Introducción: de los conjuntos clásicos a
los conjuntos difusos.
2. Conjuntos difusos.
1. Definición.
2. Tipos de funciones de pertenencia.
3. Resumen.
3. Relaciones difusas.
1. De las relaciones clásicas a las difusas.
2. Definición.
4. Propiedades de los conjuntos difusos.
5. Operaciones con conjuntos difusos.
6. De las reglas difusas a las relaciones
difusas.
Tema 7 Aprendizaje De Sistemas Difusos Con Algoritmos GenéTicosESCOM
1. - Conceptos Básicos sobre Algoritmos
Genéticos.
1.1.- Introducción.
1.2. - ¿Cómo se construye?
1.3. - Sobre su utilización.
1.4. - Diversidad, exploración,
explotación.
2. - Diseño de Controladores Difusos con
Algoritmos Genéticos.
2.1.- Diseño de la base de reglas.
2.2. - Diseño de la base de datos.
2.3.- Diseño combinado.
6 Sistemas Basados en Reglas - Arquitectura DetalladaESCOM
Tema 6: Arquitectura detallada
1. Interfaz de Fuzzificación
2. Base de Conocimiento
2.1. Base de Datos
2.2. Base de Reglas
3. Motor de inferencia en un SBRD tipo Mamdani
4. Interfaz de defuzzificación
5. Motor de inferencia en un SBRD tipo TSK
19. Función de Membresía S Esta función es una función de membresía suave con dos parámetros: a y b . El valor de membresía será 0 para los puntos por debajo de a , 1 para puntos arriba de b , y 0.5 para los puntos intermedios entre a y b. a b (a+b)/2c 1 0.5
83. Esta representación geométrica puede ser extendida a cualquier universo de discurso finito U . Un conjunto difuso en dicho universo corresponde a un punto en un hipercubo N -dimensional, donde N es el número de elementos en U .
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101. 2.3 Relaciones Difusas, Graficas Difusas y Aritmética Difusa (principio de extensión) 2.3.1 Relaciones Difusas. 2.3.2 Composición de relaciones difusas.