El documento describe conceptos básicos de lógica difusa, incluyendo proposiciones compuestas, relaciones clásicas y difusas, operaciones como extensión cilíndrica y proyección, y sistemas difusos basados en reglas. Explica cómo modelar relaciones mediante funciones de membresía y composición relacional, así como los pasos de inferencia difusa que incluyen agrupar resultados de reglas y defuzzificación.
Codificación de Huffman
Implementación en Java:
https://github.com/esdanielgomez/CodificacionHuffman
Autores:
Jefferson Arias Ochoa
Daniel Gomez Jaramillo
Jonnathan Peñaranda Sarmiento
Gabriela Verdugo Velesaca
Universidad de Cuenca
Facultad de Ingeniería
Programación III: Estructura de Archivos
2016
formulation of first order linear and nonlinear 2nd order differential equationMahaswari Jogia
• Equations which are composed of an unknown function and its derivatives are called differential equations.
• Differential equations play a fundamental role in engineering because many physical phenomena are best formulated mathematically in terms of their rate of change.
• When a function involves one dependent variable, the equation is called an ordinary differential equation (ODE).
• A partial differential equation (PDE) involves two or more independent variables.
Figure 1: CHARACTERIZATION OF DIFFERENTIAL EQUATION
FIRST ORDER DIFFERENTIAL EQUATION:
FIRST ORDER LINEAR AND NON LINEAR EQUATION:
A first order equation includes a first derivative as its highest derivative.
- Linear 1st order ODE:
Where P and Q are functions of x.
TYPES OF LINEAR DIFFERENTIAL EQUATION:
1. Separable Variable
2. Homogeneous Equation
3. Exact Equation
4. Linear Equation
i. SEPARABLE VARIABLE:
The first-order differential equation:
Is called separable provided that f(x,y) can be written as the product of a function of x and a function of y.
Suppose we can write the above equation as
We then say we have “separated” the variables. By taking h(y) to the LHS, the equation becomes:
Integrating, we get the solution as:
Where c is an arbitrary constant.
EXAMPLE 1.
Consider the DE :
Separating the variables, we get
Integrating we get the solution as:
Codificación de Huffman
Implementación en Java:
https://github.com/esdanielgomez/CodificacionHuffman
Autores:
Jefferson Arias Ochoa
Daniel Gomez Jaramillo
Jonnathan Peñaranda Sarmiento
Gabriela Verdugo Velesaca
Universidad de Cuenca
Facultad de Ingeniería
Programación III: Estructura de Archivos
2016
formulation of first order linear and nonlinear 2nd order differential equationMahaswari Jogia
• Equations which are composed of an unknown function and its derivatives are called differential equations.
• Differential equations play a fundamental role in engineering because many physical phenomena are best formulated mathematically in terms of their rate of change.
• When a function involves one dependent variable, the equation is called an ordinary differential equation (ODE).
• A partial differential equation (PDE) involves two or more independent variables.
Figure 1: CHARACTERIZATION OF DIFFERENTIAL EQUATION
FIRST ORDER DIFFERENTIAL EQUATION:
FIRST ORDER LINEAR AND NON LINEAR EQUATION:
A first order equation includes a first derivative as its highest derivative.
- Linear 1st order ODE:
Where P and Q are functions of x.
TYPES OF LINEAR DIFFERENTIAL EQUATION:
1. Separable Variable
2. Homogeneous Equation
3. Exact Equation
4. Linear Equation
i. SEPARABLE VARIABLE:
The first-order differential equation:
Is called separable provided that f(x,y) can be written as the product of a function of x and a function of y.
Suppose we can write the above equation as
We then say we have “separated” the variables. By taking h(y) to the LHS, the equation becomes:
Integrating, we get the solution as:
Where c is an arbitrary constant.
EXAMPLE 1.
Consider the DE :
Separating the variables, we get
Integrating we get the solution as:
En esta presentación se encuentra resumido el sistema desarrollado de un equipo de deshidratación de tubérculos (papa), tomando como partida un horno microondas comercial al cual se le cambio todo el sistema controlador del magnetrón, la potencia controlada, temperatura desde un software que es controlado por una PC. También se muestra las pruebas desarrolladas en el laboratorio.
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.
Introducción a la lógica difusa.
Conceptos y definiciones básicos de la lógica difusa
• Sets difusos y funciones de membresía
• Operaciones sobre sets difusos
• Inferencia usando lógica difusa
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
IMÁGENES SUBLIMINALES EN LAS PUBLICACIONES DE LOS TESTIGOS DE JEHOVÁClaude LaCombe
Recuerdo perfectamente la primera vez que oí hablar de las imágenes subliminales de los Testigos de Jehová. Fue en los primeros años del foro de religión “Yahoo respuestas” (que, por cierto, desapareció definitivamente el 30 de junio de 2021). El tema del debate era el “arte religioso”. Todos compartíamos nuestros puntos de vista sobre cuadros como “La Mona Lisa” o el arte apocalíptico de los adventistas, cuando repentinamente uno de los participantes dijo que en las publicaciones de los Testigos de Jehová se ocultaban imágenes subliminales demoniacas.
Lo que pasó después se halla plasmado en la presente obra.
Presentación de la conferencia sobre la basílica de San Pedro en el Vaticano realizada en el Ateneo Cultural y Mercantil de Onda el jueves 2 de mayo de 2024.
Ponencia en I SEMINARIO SOBRE LA APLICABILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSITARIA. 3 de junio de 2024. Facultad de Estudios Sociales y Trabajo, Universidad de Málaga.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
2. Proposiciones compuestas de lógica difusa
Small = Short y Light (conjunción)
small(h, w) = short(h) Light(w)
3. Relaciones clásicas
La relación clásica representa la presencia o ausencia de interacción entre los
elementos de dos o más conjuntos.
Ejemplo:
X ={English, French} Y = {dólar, pound, franc, mark}
Z = {USA, France, Canada, Britain, Germany}
R(X, Y, Z) = {(English, dolar, USA), (French, franc, France), (English, dolar,
Canada),
(French, dolar, Canada), (English, pound, Britain)}
4. Extensión cilíndrica
extx2(A) = {A(x1)/(x1, x2) I (x1, x2) X1 x X2}
Proyección
proyx2(A) = {(x1, sup A(x1, x2) I x1 X1)}
x2X2
5. Producto Cartesiano
Una operación entre conjuntos difusos definido en diferentes dominios, que
resulta de un conjunto difuso multidimensional.
Ejemplo: A1 A2 en X1 x X2
6. Relaciones difusas
Con relaciones difusas, el grado de asociación (correlación) es representado por
grados de membresía.
Una relación difusa de dimensión n es una representación
R : X1 x X2 x . . . x Xn [0, 1]
la cual asigna grados de membresía a todos los n-tuples (x1, x2,, . . . ,xn) a partir
del universo del producto Cartesiano.
7. Composición de relaciones
R(X, Y) = P(X, Y) o Q(Y, Z)
Condiciones:
(x, y) R si existe y Y tal que
(x, y) P y (y, z) Q.
Composición max-min
PoQ(x, z) = max min[P(x, y), Q(x, z)]
yY
Composición relacional
Dada la relación difusa R en X x Y y el conjunto
difuso A definido en X, deriva el conjunto difuso
correspondiente B definido en Y:
B = A o R = proyY(extXxY(A) R)
Composición max-min
B(y) = max min [A(x), B(x, y)]
x x,y
Análogo a evaluar una función.
9. Composición max-min: Ejemplo
B(y) = max min[A(x), R(x, y)], y
x x
Sistemas difusos Envuelve conjuntos difusos como parámetros o variables
Sistemas con parámetros difusos
Entradas y/o estados difusos
Sistemas difusos basados en reglas:
Si el poder calorífico es alto
Entonces la temperatura subirá rápido
10. Modelo lingüístico difuso (Mamdani) Si x es A entonces y es B
Modelo relacional difuso Si x es A entonces y es B1(0.1), B2(0.8)
Modelo difuso de Takagi-Sugeno Si x es A entonces y = f(x)
Sistema dinámico difuso
Sistemas basados en reglas
12. Modelo Lingüístico
Si x es A entonces y es B
x es A antecedente (proposición difusa)
y es B consecuente (proposición difusa)
Proposiciones compuestas (conectivos lógicos, hedges):
Si x1 es muy grande y x2 es no pequeño
14. Mecanismo de Inferencia
Dado las reglas si-entonces y un conjunto difuso de entrada, se deduce el
correspondiente conjunto difuso de salida.
• Planteamiento formal basado en relaciones difusas:
1. Representa cada regla si-entonces como una relación difusa.
2. Agrega estas relaciones en una relación representativa para toda la base
de reglas.
3. Dada una entrada, usa la composición relacional para derivar la salida
correspondiente.
• Planteamiento simplificado (inferencia de Mamdani)
• Interpolación (Sistemas difusos aditivos)
15. Reglas de Inferencia en Modus Ponens
Lógica clásica
Si x es A entonces y es B
x es A
y es B
Lógica difusa
Si x es A entonces y es B
x es A´
y es B´
16. Implicaciones y Conjunciones difusas
La implicación difusa es representada como una relación difusa:
R : [0, 1] x [0, 1] [0, 1]
R(x, y) = I(A(x), B(y))
I(a, b) función de implicación
“clásico” Kleene-Diene I(a, b) = max(1 a, b)
Lukasiewicz I(a, b) = min(1, 1 a + b)
tnormas Mamadani I(a, b) = min(a, b)
Larsen I(a, b) = a b)
17. Inferencia con una regla
Construir la relación de implicación:
R(x, y) = I(A(x), B(y))
Use composición relacional para derivar B´ de A´
B´ = A´ o R
R(x, y) = min(A(x), B(y))
19. Inferencia con varias reglas
1. Cuando la implicación es el operador conjunción:
Cada regla
es representado por una relación difusa en X Y:
Ri = Ai x Bi R(x, y) = Ai(x) Bi(y)
2. La relación en conjunto de la base de reglas es la unión:
3. Dado un valor de entrada A´ el valor de salida B´ es:
B´ = A´ o R B(y) = max X [A(x) R(x, y)]
20. Planteamiento simplificado
1. Calcule el matrimonio entre la entrada y la función de
membresía del antecedente (grado de compromiso).
2. Recorte el conjunto difuso de salida correspondiente para
cada regla utilizando el grado de compromiso.
3. Ponga los conjuntos difusos de salida de todas las reglas
en un conjunto difuso.
A esto se llama método de inferencia de Mamdani o max-min.
21. Ejemplo: Control del nivel de líquido
Si es nivel es bajo entonces incremente en abrir válvula
Si es nivel es OK entonces mantenga en abrir válvula
Si es nivel es alto entonces reduzca en abrir válvula
22. Inferencia difusa: Etapas 1 y 2
Recorta la función de membresía del consecuente de la segunda y tercera regla.
23. Agregado Combina los resultados de las dos reglas (unión)
Defuzzificación Conversión de un conjunto difuso a un valor convencional.
27. ¿Cómo obtener modelos?
Físico (modelado mecánico)
1. Principios básicos Ecuaciones diferenciales
(no lineal)
2. Linealización en torno a un punto de operación
Identificación del sistema
1. Medición de datos de entrada y salida (en torno al punto de
operación)
2. Postulado de la estructura del modelo (lineal, no lineal, orden)
3. Estimación de los parámetros del modelo a partir de datos (mínimos
cuadrados)
Combinación de las dos.