Este documento presenta una introducción al control difuso y su desarrollo. Explica brevemente los antecedentes del control difuso y la lógica difusa, y describe la estructura básica de un controlador difuso, incluyendo la definición de variables, fuzificación, base de conocimiento, sistema de inferencia y métodos de inferencia y defuzificación. El objetivo es dar una explicación general sobre el control difuso y su desarrollo como alternativa de control para sistemas complejos.
Este documento resume los conceptos básicos de la lógica y los argumentos. Explica que la lógica se ocupa de distinguir los argumentos correctos de los incorrectos analizando las premisas y la conclusión. También describe dos tipos principales de argumentos - deductivos e inductivos - y cómo la lógica puede ayudar a las personas a pensar de manera independiente evaluando sus propias opiniones y decisiones.
Este documento explica cómo reconocer y analizar argumentos lógicos. Define un argumento como un conjunto de premisas que se usan para apoyar una conclusión. Proporciona indicadores comunes de premisas y conclusiones y da ejemplos de argumentos deductivos e inductivos. Explica que la lógica se ocupa de distinguir los argumentos correctos de los incorrectos mediante el análisis del lenguaje y las relaciones entre premisas y conclusiones.
Este documento resume los conceptos clave de la administración del conocimiento. Explica que la administración del conocimiento implica transferir conocimiento entre miembros de una organización para que pueda ser utilizado como un recurso. Luego describe algunos sistemas y técnicas utilizadas como sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial, sistemas de trabajo del conocimiento, y técnicas inteligentes como redes neuronales e inteligencia artificial. Finalmente, concluye que la administración del conocimiento protege los activos intelectuales de una organiz
Este documento describe estrategias para motivar el pensamiento reflexivo y crítico en estudiantes universitarios. Sugiere crear ambientes de respeto, confianza y retroalimentación donde los estudiantes resuelvan problemas complejos, consideren múltiples perspectivas, y desarrollen sus propios juicios. También recomienda que los profesores usen ejemplos avanzados, debates, simulaciones y tareas escritas para desafiar a los estudiantes a pensar de nuevas maneras. Finalmente, explica que el pensamiento crítico,
Los sistemas expertos son programas de inteligencia artificial que simulan el conocimiento de un experto humano en un dominio específico. Se componen de una base de conocimientos, una base de hechos, un motor de inferencia, una interfaz de usuario y un subsistema de explicación. Existen varios tipos como los basados en reglas, casos o redes bayesianas. Presentan ventajas como la velocidad y reproducibilidad pero también desventajas como la dificultad de extraer el conocimiento experto.
Este documento presenta una exposición sobre el razonamiento crítico realizada por tres estudiantes. Explica conceptos como el razonamiento, las premisas y conclusiones, y el pensamiento crítico. Describe las características de un pensador crítico como la mente abierta y el escepticismo sano. También cubre el proceso cognitivo y cómo desarrollar habilidades de razonamiento crítico.
El documento resume las contribuciones de Galileo y Newton a la física clásica y los problemas que no podía resolver, luego explica cómo surgió la mecánica cuántica a principios del siglo XX para comprender el mundo microscópico, donde las nociones clásicas no se aplican y es el comportamiento colectivo de entes microscópicos lo que se manifiesta a nivel macroscópico.
El documento describe conceptos básicos de lógica proposicional como proposiciones atómicas y moleculares, la lógica simbólica y sus símbolos, las tablas de verdad, y las relaciones lógicas entre proposiciones. Explica que las proposiciones atómicas son las unidades mínimas y las moleculares están compuestas por estas. La lógica simbólica formaliza el lenguaje lógico mediante procesos de abstracción e interpretación usando símbolos como variables y constantes.
Este documento resume los conceptos básicos de la lógica y los argumentos. Explica que la lógica se ocupa de distinguir los argumentos correctos de los incorrectos analizando las premisas y la conclusión. También describe dos tipos principales de argumentos - deductivos e inductivos - y cómo la lógica puede ayudar a las personas a pensar de manera independiente evaluando sus propias opiniones y decisiones.
Este documento explica cómo reconocer y analizar argumentos lógicos. Define un argumento como un conjunto de premisas que se usan para apoyar una conclusión. Proporciona indicadores comunes de premisas y conclusiones y da ejemplos de argumentos deductivos e inductivos. Explica que la lógica se ocupa de distinguir los argumentos correctos de los incorrectos mediante el análisis del lenguaje y las relaciones entre premisas y conclusiones.
Este documento resume los conceptos clave de la administración del conocimiento. Explica que la administración del conocimiento implica transferir conocimiento entre miembros de una organización para que pueda ser utilizado como un recurso. Luego describe algunos sistemas y técnicas utilizadas como sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial, sistemas de trabajo del conocimiento, y técnicas inteligentes como redes neuronales e inteligencia artificial. Finalmente, concluye que la administración del conocimiento protege los activos intelectuales de una organiz
Este documento describe estrategias para motivar el pensamiento reflexivo y crítico en estudiantes universitarios. Sugiere crear ambientes de respeto, confianza y retroalimentación donde los estudiantes resuelvan problemas complejos, consideren múltiples perspectivas, y desarrollen sus propios juicios. También recomienda que los profesores usen ejemplos avanzados, debates, simulaciones y tareas escritas para desafiar a los estudiantes a pensar de nuevas maneras. Finalmente, explica que el pensamiento crítico,
Los sistemas expertos son programas de inteligencia artificial que simulan el conocimiento de un experto humano en un dominio específico. Se componen de una base de conocimientos, una base de hechos, un motor de inferencia, una interfaz de usuario y un subsistema de explicación. Existen varios tipos como los basados en reglas, casos o redes bayesianas. Presentan ventajas como la velocidad y reproducibilidad pero también desventajas como la dificultad de extraer el conocimiento experto.
Este documento presenta una exposición sobre el razonamiento crítico realizada por tres estudiantes. Explica conceptos como el razonamiento, las premisas y conclusiones, y el pensamiento crítico. Describe las características de un pensador crítico como la mente abierta y el escepticismo sano. También cubre el proceso cognitivo y cómo desarrollar habilidades de razonamiento crítico.
El documento resume las contribuciones de Galileo y Newton a la física clásica y los problemas que no podía resolver, luego explica cómo surgió la mecánica cuántica a principios del siglo XX para comprender el mundo microscópico, donde las nociones clásicas no se aplican y es el comportamiento colectivo de entes microscópicos lo que se manifiesta a nivel macroscópico.
El documento describe conceptos básicos de lógica proposicional como proposiciones atómicas y moleculares, la lógica simbólica y sus símbolos, las tablas de verdad, y las relaciones lógicas entre proposiciones. Explica que las proposiciones atómicas son las unidades mínimas y las moleculares están compuestas por estas. La lógica simbólica formaliza el lenguaje lógico mediante procesos de abstracción e interpretación usando símbolos como variables y constantes.
El documento describe las relaciones entre la lógica y otras ciencias como la psicología, gramática y matemática. Explica que la lógica estudia el pensamiento formulado, mientras que la psicología estudia los procesos mentales. También señala que la lógica y la gramática trabajan juntas para analizar la corrección de las oraciones. Además, la lógica se considera una parte de las matemáticas que aplica el estudio lógico a otras áreas matemáticas.
Conceptualización de pensamiento y razonamientoclamywolf20
Este documento presenta definiciones y conceptos sobre el pensamiento y el razonamiento de acuerdo a varias fuentes. Define el pensamiento como la actividad mental asociada con el procesamiento y comprensión de información, y como la creación de la mente a través de la actividad intelectual. Define el razonamiento como el proceso mental de analizar ideas e información para relacionarlas y obtener una conclusión, así como el conjunto de actividades mentales de conectar ideas siguiendo ciertas reglas. Finalmente, presenta un cuadro comparando brevemente el pens
Este documento presenta conceptos clave de lógica informal como elementos del lenguaje, definiciones de términos lógicos como silogismo y entimema, y tipos de oraciones y argumentos. También describe falacias comunes y cómo presentar efectivamente argumentos y refutar los de los oponentes.
La lógica es una ciencia rigurosa y exacta cuyo objeto de estudio son los pensamientos y sus formas mentales. La lógica analiza las formas del pensamiento para facilitar un razonamiento correcto y veraz.
Logica y argumentacion (undecimo clase #1)Oscar Arcila
El documento presenta una introducción a la lógica y la argumentación filosófica. Explica que la lógica estudia la inferencia válida, mientras que la argumentación filosófica implica ofrecer razones para apoyar una conclusión. Luego define conceptos como argumento, premisa, conclusión y tipos de argumentos deductivos e inductivos, concluyendo con una introducción a los silogismos categóricos y cómo evaluar su validez.
Este documento describe la razón y los tipos de razonamiento humano. Explica que la razón permite identificar, comparar y clasificar conceptos, así como deducir nuevos conceptos. Describe el razonamiento deductivo e inductivo, señalando que el inductivo es la base de la investigación científica. Finalmente, explica que el pensamiento es la actividad mental de crear ideas y que la lógica guía el pensamiento humano en diversas áreas como los deportes, las matemáticas y la ciencia.
Filosofía, lógica, teoría del conocimiento y epistemologíaEdith GC
Este documento describe conceptos clave de lógica y epistemología. Explica que la lógica estudia el razonamiento correcto, la epistemología estudia los fundamentos del conocimiento científico, y la teoría del conocimiento estudia el saber en general. También discute que el conocimiento y el pensamiento se dan a través del lenguaje, y que la lógica y la epistemología asumen la importancia del lenguaje en la construcción del conocimiento.
Relaciones de la lógica con otras cienciasMarco Salas
La lógica se relaciona con diversas ciencias como la filosofía, la computación, la epistemología, la ontología, las matemáticas y la psicología. Estudia la forma del razonamiento y determina si un argumento es válido, mientras que estas otras ciencias aplican los principios de la lógica a áreas como la revisión de programas, el pensamiento científico, la estructura del ser, las relaciones entre números, y los procesos y resultados del pensamiento, respectivamente. La lógica también se relaciona
Este documento presenta sugerencias para promover el pensamiento reflexivo en estudiantes universitarios. Propone crear ambientes de aprendizaje que motiven a los estudiantes a emitir juicios más reflexivos mediante estrategias como el uso de problemas mal estructurados, la consideración de múltiples perspectivas, y dar oportunidades para que los estudiantes defiendan sus propios juicios e ideas. El objetivo es ayudar a los estudiantes a interrogar sus suposiciones sobre el conocimiento y formular juicios mejor fundamentados.
Este documento presenta información sobre las teorías del conocimiento. Brevemente describe diferentes tipos de conocimiento como el conocimiento simplista, empírico, científico y filosófico. También discute posiciones sobre la posibilidad del conocimiento como el dogmatismo, escepticismo y relativismo. Finalmente, analiza el origen del conocimiento desde las perspectivas racionalista y empirista.
Este documento resume la evolución histórica del pensamiento lógico y la lógica. Explica que la lógica comenzó como una herramienta de razonamiento en la antigua Grecia y la India, y fue formalizada por Aristóteles. Durante la Edad Media, la lógica se estudió como dialéctica y los filósofos árabes contribuyeron a su desarrollo. En la Edad Moderna, la lógica se transformó en una ciencia formal. El documento también describe conceptos como el pensamiento lateral, las
El documento trata sobre los diferentes tipos de lenguaje, incluyendo el lenguaje natural y los lenguajes formales. Explica que los lenguajes formales como las matemáticas y la lógica se construyen para evitar problemas como la ambigüedad y la paradoja que pueden ocurrir en el lenguaje natural. También describe las características de los lenguajes formales como el uso de símbolos en lugar de palabras y reglas sintácticas para la construcción de enunciados.
La lógica es la ciencia que estudia las formas y estructuras del pensamiento. Investiga las leyes y procedimientos del razonamiento para distinguir entre verdades y falsedades. Su objeto de estudio incluye ideas, juicios y razonamientos como formas mentales, así como los propios pensamientos.
El documento presenta una clase sobre lógica. Explica brevemente el concepto de lógica, su evolución histórica y algunos de los pensadores más importantes asociados con el desarrollo de esta disciplina, incluyendo a Aristóteles, Descartes, Boole y Gödel. Además, divide la historia de la lógica en cuatro revoluciones principales: la revolución matemática, la revolución científica, la revolución formal y la revolución digital.
Presentación realizada por grupo de estudiantes de Quinto Semestre de Ciencias Sociales - Universidad Central del Ecuador - Semestre Septiembre 2012 - Febrero 2013
Este documento presenta un resumen de la teoría del conocimiento de Johan Hessen. Explica que la teoría del conocimiento estudia el pensamiento verdadero y se ubica dentro de la filosofía como una teoría de la concepción del universo. También analiza las diferentes posiciones sobre el origen del conocimiento, como el racionalismo, el empirismo y el intelectualismo, y examina cuestiones como la relación entre sujeto y objeto, las formas del conocimiento y el criterio de verdad.
El documento presenta una introducción a la teoría del conocimiento. Se divide en dos partes principales: la teoría general del conocimiento (gnoseología), que estudia la naturaleza y orígenes del conocimiento humano, y la teoría especial del conocimiento (epistemología), que se enfoca en el conocimiento científico. Dentro de la gnoseología, se describen conceptos como sujeto cognoscente, objeto cognoscible, representación mental, y diferentes teorías sobre la esencia del conocimiento como el realismo e idealismo.
Este documento describe diferentes herramientas de soporte para la supervisión industrial, incluyendo sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica la estructura básica, ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, y describe las aplicaciones, ventajas y elementos básicos de las redes neuronales. También define el ciclo del razonamiento basado en casos. Finalmente, discute cómo estas herramientas pueden usarse para diagnosticar fallas y tomar decisiones en un sistema de supervisión y control automatizado.
Este documento describe un sistema experto desarrollado para la detección y control de plagas en cultivos de tara. El sistema experto, llamado SKADEDJUR 1.0, ayuda a los agricultores a diagnosticar plagas observando los síntomas y recomienda planes de tratamiento. El documento explica los componentes clave de los sistemas expertos y cómo éstos pueden ser útiles en la agricultura, identificando plagas y controlándolas.
Este documento describe los sistemas de control distribuido, incluyendo la evolución de la automatización industrial desde los sistemas mecánicos hasta los sistemas de control programables actuales. También describe las estructuras de control centralizado y distribuido, y las características de las redes industriales de comunicación. Finalmente, analiza varios ejemplos específicos de redes de comunicación para sistemas de control distribuido industriales.
Este documento presenta una introducción a conceptos clave de inteligencia artificial como algoritmos genéticos, redes neuronales, lógica borrosa, sistemas multiagentes y sistemas expertos. Se definen estos tópicos y se describen sus aplicaciones. Adicionalmente, se provee un índice de contenido detallado para cada unidad.
Este documento presenta una investigación sobre el desarrollo de una aplicación híbrida para el aprendizaje del ensamblaje de computadoras personales utilizando rutas de aprendizaje, microaprendizaje y gamificación. La aplicación busca incrementar el conocimiento, la motivación y la satisfacción de los usuarios, así como reducir el tiempo de aprendizaje. La investigación evalúa el impacto de la aplicación a través de pruebas estadísticas.
El documento describe las relaciones entre la lógica y otras ciencias como la psicología, gramática y matemática. Explica que la lógica estudia el pensamiento formulado, mientras que la psicología estudia los procesos mentales. También señala que la lógica y la gramática trabajan juntas para analizar la corrección de las oraciones. Además, la lógica se considera una parte de las matemáticas que aplica el estudio lógico a otras áreas matemáticas.
Conceptualización de pensamiento y razonamientoclamywolf20
Este documento presenta definiciones y conceptos sobre el pensamiento y el razonamiento de acuerdo a varias fuentes. Define el pensamiento como la actividad mental asociada con el procesamiento y comprensión de información, y como la creación de la mente a través de la actividad intelectual. Define el razonamiento como el proceso mental de analizar ideas e información para relacionarlas y obtener una conclusión, así como el conjunto de actividades mentales de conectar ideas siguiendo ciertas reglas. Finalmente, presenta un cuadro comparando brevemente el pens
Este documento presenta conceptos clave de lógica informal como elementos del lenguaje, definiciones de términos lógicos como silogismo y entimema, y tipos de oraciones y argumentos. También describe falacias comunes y cómo presentar efectivamente argumentos y refutar los de los oponentes.
La lógica es una ciencia rigurosa y exacta cuyo objeto de estudio son los pensamientos y sus formas mentales. La lógica analiza las formas del pensamiento para facilitar un razonamiento correcto y veraz.
Logica y argumentacion (undecimo clase #1)Oscar Arcila
El documento presenta una introducción a la lógica y la argumentación filosófica. Explica que la lógica estudia la inferencia válida, mientras que la argumentación filosófica implica ofrecer razones para apoyar una conclusión. Luego define conceptos como argumento, premisa, conclusión y tipos de argumentos deductivos e inductivos, concluyendo con una introducción a los silogismos categóricos y cómo evaluar su validez.
Este documento describe la razón y los tipos de razonamiento humano. Explica que la razón permite identificar, comparar y clasificar conceptos, así como deducir nuevos conceptos. Describe el razonamiento deductivo e inductivo, señalando que el inductivo es la base de la investigación científica. Finalmente, explica que el pensamiento es la actividad mental de crear ideas y que la lógica guía el pensamiento humano en diversas áreas como los deportes, las matemáticas y la ciencia.
Filosofía, lógica, teoría del conocimiento y epistemologíaEdith GC
Este documento describe conceptos clave de lógica y epistemología. Explica que la lógica estudia el razonamiento correcto, la epistemología estudia los fundamentos del conocimiento científico, y la teoría del conocimiento estudia el saber en general. También discute que el conocimiento y el pensamiento se dan a través del lenguaje, y que la lógica y la epistemología asumen la importancia del lenguaje en la construcción del conocimiento.
Relaciones de la lógica con otras cienciasMarco Salas
La lógica se relaciona con diversas ciencias como la filosofía, la computación, la epistemología, la ontología, las matemáticas y la psicología. Estudia la forma del razonamiento y determina si un argumento es válido, mientras que estas otras ciencias aplican los principios de la lógica a áreas como la revisión de programas, el pensamiento científico, la estructura del ser, las relaciones entre números, y los procesos y resultados del pensamiento, respectivamente. La lógica también se relaciona
Este documento presenta sugerencias para promover el pensamiento reflexivo en estudiantes universitarios. Propone crear ambientes de aprendizaje que motiven a los estudiantes a emitir juicios más reflexivos mediante estrategias como el uso de problemas mal estructurados, la consideración de múltiples perspectivas, y dar oportunidades para que los estudiantes defiendan sus propios juicios e ideas. El objetivo es ayudar a los estudiantes a interrogar sus suposiciones sobre el conocimiento y formular juicios mejor fundamentados.
Este documento presenta información sobre las teorías del conocimiento. Brevemente describe diferentes tipos de conocimiento como el conocimiento simplista, empírico, científico y filosófico. También discute posiciones sobre la posibilidad del conocimiento como el dogmatismo, escepticismo y relativismo. Finalmente, analiza el origen del conocimiento desde las perspectivas racionalista y empirista.
Este documento resume la evolución histórica del pensamiento lógico y la lógica. Explica que la lógica comenzó como una herramienta de razonamiento en la antigua Grecia y la India, y fue formalizada por Aristóteles. Durante la Edad Media, la lógica se estudió como dialéctica y los filósofos árabes contribuyeron a su desarrollo. En la Edad Moderna, la lógica se transformó en una ciencia formal. El documento también describe conceptos como el pensamiento lateral, las
El documento trata sobre los diferentes tipos de lenguaje, incluyendo el lenguaje natural y los lenguajes formales. Explica que los lenguajes formales como las matemáticas y la lógica se construyen para evitar problemas como la ambigüedad y la paradoja que pueden ocurrir en el lenguaje natural. También describe las características de los lenguajes formales como el uso de símbolos en lugar de palabras y reglas sintácticas para la construcción de enunciados.
La lógica es la ciencia que estudia las formas y estructuras del pensamiento. Investiga las leyes y procedimientos del razonamiento para distinguir entre verdades y falsedades. Su objeto de estudio incluye ideas, juicios y razonamientos como formas mentales, así como los propios pensamientos.
El documento presenta una clase sobre lógica. Explica brevemente el concepto de lógica, su evolución histórica y algunos de los pensadores más importantes asociados con el desarrollo de esta disciplina, incluyendo a Aristóteles, Descartes, Boole y Gödel. Además, divide la historia de la lógica en cuatro revoluciones principales: la revolución matemática, la revolución científica, la revolución formal y la revolución digital.
Presentación realizada por grupo de estudiantes de Quinto Semestre de Ciencias Sociales - Universidad Central del Ecuador - Semestre Septiembre 2012 - Febrero 2013
Este documento presenta un resumen de la teoría del conocimiento de Johan Hessen. Explica que la teoría del conocimiento estudia el pensamiento verdadero y se ubica dentro de la filosofía como una teoría de la concepción del universo. También analiza las diferentes posiciones sobre el origen del conocimiento, como el racionalismo, el empirismo y el intelectualismo, y examina cuestiones como la relación entre sujeto y objeto, las formas del conocimiento y el criterio de verdad.
El documento presenta una introducción a la teoría del conocimiento. Se divide en dos partes principales: la teoría general del conocimiento (gnoseología), que estudia la naturaleza y orígenes del conocimiento humano, y la teoría especial del conocimiento (epistemología), que se enfoca en el conocimiento científico. Dentro de la gnoseología, se describen conceptos como sujeto cognoscente, objeto cognoscible, representación mental, y diferentes teorías sobre la esencia del conocimiento como el realismo e idealismo.
Este documento describe diferentes herramientas de soporte para la supervisión industrial, incluyendo sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica la estructura básica, ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, y describe las aplicaciones, ventajas y elementos básicos de las redes neuronales. También define el ciclo del razonamiento basado en casos. Finalmente, discute cómo estas herramientas pueden usarse para diagnosticar fallas y tomar decisiones en un sistema de supervisión y control automatizado.
Este documento describe un sistema experto desarrollado para la detección y control de plagas en cultivos de tara. El sistema experto, llamado SKADEDJUR 1.0, ayuda a los agricultores a diagnosticar plagas observando los síntomas y recomienda planes de tratamiento. El documento explica los componentes clave de los sistemas expertos y cómo éstos pueden ser útiles en la agricultura, identificando plagas y controlándolas.
Este documento describe los sistemas de control distribuido, incluyendo la evolución de la automatización industrial desde los sistemas mecánicos hasta los sistemas de control programables actuales. También describe las estructuras de control centralizado y distribuido, y las características de las redes industriales de comunicación. Finalmente, analiza varios ejemplos específicos de redes de comunicación para sistemas de control distribuido industriales.
Este documento presenta una introducción a conceptos clave de inteligencia artificial como algoritmos genéticos, redes neuronales, lógica borrosa, sistemas multiagentes y sistemas expertos. Se definen estos tópicos y se describen sus aplicaciones. Adicionalmente, se provee un índice de contenido detallado para cada unidad.
Este documento presenta una investigación sobre el desarrollo de una aplicación híbrida para el aprendizaje del ensamblaje de computadoras personales utilizando rutas de aprendizaje, microaprendizaje y gamificación. La aplicación busca incrementar el conocimiento, la motivación y la satisfacción de los usuarios, así como reducir el tiempo de aprendizaje. La investigación evalúa el impacto de la aplicación a través de pruebas estadísticas.
Este documento presenta una metodología para evaluar la implantación de un sistema RFID en el proceso de gestión de inventarios dentro del sector de servicios. Propone definir los costos fijos y variables de implantar o no RFID, identificar los beneficios de esta tecnología e integrarlos en una estructura WBS. Luego, aplica esta metodología a un caso real de una lavandería para calcular el ROI e identificar el tiempo de recuperación de la inversión de implementar RFID. Finalmente, entrega recomendaciones para esta empresa.
Este documento describe diferentes herramientas de inteligencia artificial que pueden usarse para la supervisión y diagnóstico de procesos industriales, incluyendo sistemas expertos, redes neuronales y razonamiento basado en casos. Explica la estructura básica de los sistemas expertos y sus ventajas y limitaciones. También describe cómo funcionan las redes neuronales artificiales y el ciclo del razonamiento basado en casos. El documento concluye que estas herramientas de IA pueden usarse tanto en la etapa de diagnóstico como en la
Este documento presenta una introducción a la lógica difusa. Explica que la lógica difusa surgió para emular la capacidad humana de tomar decisiones a partir de datos expresados de forma vaga. Define la lógica difusa como una extensión de la lógica multivaluada relacionada con la teoría de conjuntos difusos. Describe algunas aplicaciones comerciales de la lógica difusa como lavadoras inteligentes y sistemas de control de procesos industriales.
Tecnologias orientadas a la movilidad, valoracion y tendenciasSinergia Labs
Este documento describe la caracterización y los ámbitos de utilización de las tecnologías móviles. En primer lugar, analiza el origen y evolución de los dispositivos móviles como teléfonos, smartphones, tabletas y ordenadores portátiles. A continuación, examina aplicaciones orientadas a la movilidad como redes sociales, cloud computing, códigos QR, servicios de localización, realidad aumentada y NFC. Por último, estudia los ámbitos de uso de las tecnologías móviles en empresas y ciudadanos, incluyendo e
La lógica difusa permite representar matemáticamente la incertidumbre y la vaguedad mediante valores parciales de pertenencia. Fue creada por Lofti Zadeh en la década de 1970 y se usa ampliamente en sistemas de control e inteligencia artificial debido a que puede modelar conocimiento experto de forma sistemática. Algunas aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras fotográficas y electrodomésticos.
Indicadores de desempeño para gestión de infraestructura hospitalaria.pdfssuser082b6d
Este documento presenta una propuesta de indicadores de desempeño para la gestión de
infraestructura hospitalaria mediante el enfoque de Facility Management en Colombia. El autor
realiza una revisión de la literatura sobre gestión de activos, Facility Management e indicadores de
desempeño. Luego, propone un proceso de gestión tecnológica para identificar, seleccionar y
adaptar indicadores. Finalmente, el autor desarrolla una lista de indicadores financieros, físicos, de
seguridad, funcionalidad, experiencia de usuario, med
Este documento presenta un resumen de la tesis de maestría de René Jiménez Madrigal titulada "Diseño de un controlador lógico difuso, aplicado al control de posición de un servomotor de C.D., usando un algoritmo genético". El objetivo de la tesis es sintonizar un controlador basado en lógica difusa para controlar la posición de un servomotor experimental mediante un algoritmo genético simple. El documento describe el problema de control planteado y el marco teórico sobre lógica difusa, controladores
Este documento presenta los conceptos básicos de la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones utiliza métodos analíticos para apoyar la toma de decisiones identificando las mejores acciones posibles. Luego describe las cinco fases típicas de un estudio de investigación de operaciones: 1) formulación del problema, 2) construcción del modelo, 3) solución del modelo, 4) validación del modelo, y 5) implementación de resultados. Finalmente, discute algunas aplicaciones comunes como problemas de inventario, programación lineal, asign
Este documento presenta el informe final de la segunda práctica pre-profesional realizada por Francisco Flores Murrieta en la Oficina General de Coordinación y Servicios Académicos de la Universidad Nacional de Ucayali. El proyecto consistió en el desarrollo de un sistema informático para la gestión de matrícula y registro de notas de los alumnos de posgrado. El informe describe el proceso de desarrollo del software mediante la metodología Ágil Unificada, incluyendo la planificación, requerimientos, arqu
Este documento define los sistemas expertos, describe sus aplicaciones principales en gestión empresarial y contabilidad, y resume las ventajas, limitaciones y la arquitectura básica de estos sistemas. También resume brevemente la historia de los sistemas expertos desde su inicio en la década de 1960 hasta su popularización en la década de 1980.
El documento resume la historia y conceptos clave de la lógica difusa. Detalla eventos importantes desde 1965 hasta la actualidad, como el desarrollo del primer controlador difuso en 1974 y su aplicación en sistemas de transporte en Japón en 1987. También describe las características, ventajas, desventajas y aplicaciones comunes de la lógica difusa, como el control de procesos y dispositivos inteligentes.
Este documento presenta un diagnóstico basado en un análisis de riesgos cuantitativo del centro de cómputo de la empresa Distribuidora Boliviana de Bebidas. Incluye una descripción de la empresa y sus procesos tecnológicos, un marco teórico sobre análisis de riesgos, y el desarrollo del proyecto que identifica activos, amenazas, vulnerabilidades y controles. Finaliza con propuestas de políticas y un plan de implementación para mejorar la seguridad de la información.
Manual de usuario segunda practica teoria de lenguajesJuan Perez
Este manual describe una aplicación que permite a los usuarios clasificar diferentes tipos de gramáticas e identificar sus conjuntos anulables, primeros, siguientes y de selección. La aplicación requiere un sistema operativo compatible con Java, al menos 128MB de RAM y 1MB de espacio libre. Los usuarios ingresan una gramática en un cuadro y luego presionan "analizar" para ver la clasificación y conjuntos correspondientes a la derecha. El manual concluye que la aplicación cumple con los requisitos pedidos de manera sencilla y efectiva para el usuario.
Tesis indicadores de gestión banco venezuelacarlosbravoro
El problema que se plantea es que actualmente no existe un sistema de medición que permita evaluar la eficiencia, eficacia y economía de la gestión de la Unidad de Recursos Humanos del Banco Central de Venezuela - Subsede Maracaibo. Esto dificulta determinar si se están alcanzando los objetivos y metas planificadas en dicha unidad.
1.2. Objetivos de la Investigación
1.2.1. Objetivo General
Proponer indicadores para evaluar la eficiencia, eficacia y economía de la gestión de la Unidad de Recursos
Similar a Sistema Basado en Conocimiento - Logica Difusa (20)
Este documento presenta un análisis sobre el uso de escenarios de riesgos de TI en la gestión de riesgos empresariales. Explica que los escenarios son una herramienta útil para identificar riesgos y prepararse para lo inesperado. Describe el proceso de desarrollo de escenarios, incluyendo factores como objetivos de negocio, factores de riesgo y componentes de los escenarios. Finalmente, concluye que los escenarios ayudan a pensar de manera más amplia sobre posibles resultados y descubrir
Este documento presenta la información sobre un sistema de control difuso, incluyendo una lista de integrantes, antecedentes de la lógica y control difusos, operaciones con conjuntos difusos, definición de variables, fuzificación de variables de entrada, base de conocimiento, sistema de inferencia usando el método de Mamdani, y método de defuzificación del centroide.
Este documento presenta información sobre Alberto Mendoza de los Santos, un consultor independiente de TI, riesgos y cumplimiento que ha estado involucrado en el desarrollo de marcos como COBIT. Explica cómo los escenarios de riesgo pueden usarse para identificar riesgos relevantes y cómo desarrollarlos y analizarlos, incluyendo factores como actores, eventos y activos. Finalmente, destaca los beneficios de los escenarios para ampliar el pensamiento y descubrir futuros inevitables.
El documento anuncia un torneo de fútbol que se llevará a cabo en el campo deportivo de la Casa de la Juventud, con un costo de inscripción de 20 soles por equipo de 12 jugadores. El primer puesto recibirá 250 soles, un trofeo y un kit deportivo, y el segundo puesto recibirá 150 soles y diplomas. Se requieren 2 fotos tamaño carnet, copia de DNI o partida de nacimiento por jugador. Para más información contactar a la Subgerencia de Juventud.
Este documento trata sobre los sistemas operativos. 1) Explica que un sistema operativo es el software que administra el hardware del computador y permite la comunicación entre el usuario y la máquina. 2) Discute las dos funciones principales de un sistema operativo: ser una máquina extendida y administrar los recursos del sistema. 3) Detalla las partes clave de un sistema operativo incluyendo el manejo de procesos, memoria, archivos, dispositivos de entrada/salida, redes y comandos.
Este documento describe las principales tecnologías de módulos de memoria RAM, incluyendo SIMM, DIMM, DDR, RIMM, DDR2 y DDR3. Detalla las características clave de cada tecnología como el ancho de bus de datos, la frecuencia, la capacidad de almacenamiento y los tipos de PC en los que se utilizaron. También indica la cantidad mínima de memoria RAM requerida en MB para diferentes arquitecturas de PC como 286/386, 386DX/486 y Pentium en adelante.
El documento explica el proceso de atención a interrupciones en un sistema operativo. Brevemente, cuando ocurre una interrupción hardware o software, el CPU detiene la secuencia de instrucciones actual y salta a una rutina de servicio de interrupción (ISR). La ISR atiende la solicitud del dispositivo que causó la interrupción. Luego, el CPU restaura el estado anterior y retoma la secuencia de instrucciones original.
El documento presenta una introducción al modelo matemático de Lotka-Volterra para describir la dinámica de poblaciones de presas y depredadores. Explica que el modelo fue desarrollado originalmente por Volterra para estudiar oscilaciones en las relaciones entre especies. Describe las ecuaciones que representan el crecimiento de ambas poblaciones en función del tiempo, considerando factores como la tasa de crecimiento de las presas en ausencia de depredadores y la tasa de disminución de los depredadores sin presas.
Este documento presenta un modelo de sistema de ecuaciones diferenciales homogéneas de primer orden utilizando dinámica de sistemas. Define las variables del modelo, como las coordenadas del plano cartesiano y los coeficientes de la ecuación diferencial. Implementa el modelo en el software Stella para graficar la solución dinámica. Finalmente, describe la estructura matemática del modelo de Lotka-Volterra como ejemplo de este tipo de ecuaciones.
El documento presenta información sobre la producción de alcohol mediante levaduras. Explica que las levaduras son organismos unicelulares que fermentan azúcares produciendo alcohol, dióxido de carbono y calor. Detalla las condiciones necesarias para la fermentación como humedad, alimento para las levaduras (azúcares), temperatura y oxígeno. También describe los diferentes tipos de levaduras comercializadas como levadura fresca, en polvo y sus usos.
Este documento presenta un resumen reflexivo sobre los abusos de derechos humanos cometidos en nombre de la libertad. Señala que figuras nefastas han oprimido a los pueblos que dicen defender, usando diferencias como la raza o religión para justificar sus acciones. Concluye que no se necesita violencia, dinero o poder para lograr propósitos justos.
Este documento presenta un modelo de oferta y demanda para explicar la determinación del precio de equilibrio en un mercado. Brevemente describe: 1) La teoría de la oferta y la demanda, incluyendo las leyes de la oferta y la demanda y cómo se fija el precio de equilibrio; 2) Un ejemplo de oferta y demanda en una economía simplificada de 6 personas que interactúan en el mercado de habitaciones; 3) Cómo las curvas de oferta y demanda discretas pueden derivarse de los datos de este ejemplo.
El documento describe el proceso de arranque de un sistema operativo. Se inicia con la BIOS realizando comprobaciones del hardware. Luego carga el gestor de arranque (MBR, GRUB, etc.) que muestra las opciones de sistema operativo. Una vez elegido, carga el núcleo junto con controladores, monta particiones y ejecuta procesos iniciales como init para configurar el sistema y servicios.
Este documento presenta cuatro modelos de la relación huésped-parásito desarrollados por diferentes autores. Cada modelo incluye la formulación del problema, definición de objetivos y variables, diagrama y ecuaciones en Stella. Los modelos analizan las dinámicas de poblaciones entre huéspedes y parásitos a lo largo del tiempo.
Este documento describe la segmentación de memoria en sistemas operativos. La segmentación divide el programa y sus datos en segmentos lógicos de diferentes tamaños en lugar de una memoria lineal. Cada dirección lógica contiene un número de segmento y un desplazamiento. Una tabla de segmentos mapea las direcciones lógicas a direcciones físicas mediante la base y el tamaño de cada segmento. La segmentación facilita la protección y compartición de memoria entre procesos.
El documento proporciona una descripción de las funciones disponibles en el software Stella 9.2, organizadas en 8 capítulos. Cubre funciones básicas como pulso, rampa y paso, funciones matemáticas, trigonométricas, lógicas, estadísticas, financieras y especiales. Cada función se describe brevemente con su sintaxis y ejemplos de uso. El documento tiene como objetivo enseñar el uso adecuado de las diversas herramientas de modelado y simulación disponibles en Stella.
El documento habla sobre la administración de memoria en sistemas operativos. Explica la jerarquía de memoria y las diferentes formas de organizar la memoria, incluyendo memoria contigua con una o múltiples particiones y particiones fijas. También discute la gestión de memoria en sistemas monoprogramados versus sistemas multiprogramados.
Este documento describe los principios básicos de la administración del sistema de entrada y salida en los sistemas operativos. Explica que los dispositivos de E/S se clasifican en dispositivos de bloques y dispositivos de caracteres. También describe las funciones de los controladores de dispositivos, incluida la comunicación con la CPU y los dispositivos, y el almacenamiento temporal de datos. Por último, explica cómo los sistemas de E/S utilizan el acceso directo a la memoria (DMA) para transferir datos de forma eficiente entre la memoria
El documento presenta información sobre el Valor Actual Neto (VAN), incluyendo su definición como un método para determinar el valor presente de los flujos de efectivo de un proyecto de inversión usando una tasa de descuento, la fórmula para calcular el VAN, y ejemplos de cómo se usa para comparar proyectos de inversión alternativos y determinar cuál tiene el VAN más alto. También discute conceptos como rentas fijas, rentas crecientes, y cómo comparar proyectos con vidas útiles iguales o diferentes.
Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
Power point, diseñado por estudiantes de ciclo 1 arquitectura de plataformas, esta con la finalidad de dar a conocer el componente hardware llamado tarjeta de video..
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Sistema Basado en Conocimiento - Logica Difusa
1. UNIVERSIDADCÉSARVALLEJO
DETRUJILLO
FACULTADDEINGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
TAREA ACADÉMICA
“SBC Difuso”
Curso:
Lenguaje Basado en Conocimiento
Docente:
Ing. Jorge David Bravo Escalante
Integrantes:
CALLE FIGUEROA, José Luis
CHAVEZ BRICEÑO, Elvis
CONTRERAS ULLOA, Shirley
GONZÁLEZ TORRES, Cristian Gastón
LOYOLA DÍAZ, JhonAlexander
PIMENTEL CHUCHÓN, Nidia
VALENCIA VARAS, Karen Alexis
VILLEGAS SANCHEZ, Emili
Ciclo: VIII - “A”
TRUJILLO – PERÚ
2010
2. ÍNDICE GENERAL
Pág.
ÍNDICE GENERAL ....................................................................................................................................... ii
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................................................. iii
1.1 Introducción ............................................................................................................................................. 4
1.2 Control y Lógica Difusa .......................................................................................................................... 5
1.2.1 Antecedentes del Control Difuso ............................................................................................. 5
1.2.2 Lógica Difusa ............................................................................................................................... 5
1.2.3 Control Difuso ............................................................................................................................ 8
1.3 Operaciones con Conjunto Difuso ....................................................................................................... 9
1.4 Desarrollador del Controlador Difuso ................................................................................................. 9
1.4.1 Definición de Variables ............................................................................................................ 10
1.4.2 Cauterización de los Espacios de Entrada y Salida.............................................................. 10
1.4.3 Fuzificación de las variables de entrada ................................................................................. 13
1.4.4 Base de Conocimiento.............................................................................................................. 15
1.4.5 Sistema de Inferencia ................................................................................................................ 17
1.4.6 Método de Inferencia ............................................................................................................... 17
1.4.7 Método de Defuzificación ....................................................................................................... 19
1.5 Bibliografía .............................................................................................................................................. 20
ii
3. ÍNDICE DE FIGURAS
FIGURA N° 1: CONJUNTOS DIFUSOS.............................................................................................................. 6
FIGURA N° 2: FUNCIÓN DE MEMBRESÍA ..................................................................................................... 7
FIGURA N° 3: FÓRMULAS PARA EL CÁLCULO DE MEMBRESÍAS EN UN CLÚSTER TRIANGULAR ......... 7
FIGURA N° 4: ESTRUCTURA DE UN CONTROLADOR DIFUSO ................................................................... 8
FIGURA N° 5: CLUSTERIAZACIÓN DE “REACCIÓN” ................................................................................ 11
FIGURA N° 6: SIGNIFICADO DE “REACCIÒN”........................................................................................... 11
FIGURA N° 7: CLUSTERIZACIÓN DE “DISTANCIA” .................................................................................. 12
FIGURA N° 8: CLUSTERIZACIÒN DE “FUERZA”........................................................................................ 13
FIGURA N° 9: CLUSTERIZACIÒN DE “ALTURA”........................................................................................ 13
FIGURA N° 10: VALOR DE ENTRADA PARA FUZIFICAR ........................................................................... 14
FIGURA N° 11: FUNCIONAMIENTO DEL FUZIFICADOR ........................................................................... 14
FIGURA N° 12: MÉTODO DE INFERENCIA MÁXIMO-MÍNIMO (MANDAMI).......................................... 19
FIGURA N° 13: POLÍGONO ............................................................................................................................ 19
FIGURA N° 14: MÉTODO DEL CENTROIDE................................................................................................ 19
FIGURA N° 15: ECUACIÓN ............................................................................................................................ 20
iii
4. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
1.1 Introducción
Al control difuso tiene la capacidad de tomar decisiones y en base a ellas regir al
mecanismo. Comenzaremos haciendo una breve introducción a la lógica difusa y
el control difuso. Posteriormente daremos una explicación de lo que es el
desarrollo en cuanto a la estructura del controlador.
El control difuso o FC, por sus siglas en inglés “Fuzzy Control” es considerado
como la aplicación más importante de la teoría de lógica difusa. La lógica difusa
es una técnica diseñada para emitir el comportamiento humano(los humanos
razonan eficientemente con definiciones difusas o vagas). Esta técnica fue
concebida para capturar información vaga e imprecisa. La lógica difusa trata de
crear aproximaciones matemáticas para la resolución de ciertos tipos de
problemas y producir resultados exactos a partir de datos imprecisos, por lo cual
es particular útil en aplicaciones electrónicas.
Los controles difusos son típicamente utilizados cuando el proceso a controlar es
muy complejo, no-lineal y su modelo matemático no es fácil a obtener. Por lo
que se hace uso de la información(o experiencia) disponible acerca de la planta a
controlar, dicha experiencia se puede conjugar mediante un conjunto de reglas de
control, las cuales expresen la información de forma resumida.
Entre las ventajas de los controladores, radica en que son menos sensibles a
cambios de parámetros o perturbaciones, esto es, comparando los controles
convencionales con el control difuso se encuentra que es más robusto que el
tradicional PID.
Además, tiene la ventaja de que sus parámetros pueden actualizarse de manera
sencilla si los puntos de operación de la planta cambia. En muchos casos,
inclusive un operador no especializado en control puede generar la base de reglas
de control, esto se debe a que no es fácil de generar las reglas de la base de
conocimientos, ya que las reglas emplean variables lingüísticas en vez de variables
numéricas.
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5. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
1.2 Control y Lógica Difusa
En nuestros días una alternativa muy útil en la realización de control sobre un
sistema es el control difuso. Dicha alternativa permite, mediante el conocimiento
experto de una o varias personas, generar una base de conocimiento que dará al
sistema la capacidad de tomar decisiones sobre ciertas acciones que se presenten en
su funcionamiento. Este apartado pretende hacer una muy breve introducción al
control difuso.
1.2.1 Antecedentes del Control Difuso
Las bases de la lógica difusa fueron presentadas alrededor de 1956 por
LoftiZadeh, profesor de la Universidad de California en Berkley.
Contraviniendo los conceptos de la lógica difusa, donde se marca
únicamente un elemento como perteneciente o no a un conjunto, propone
el concepto de pertenencia parcial a conjuntos que denomino difusos. En
1974, el británico EbrahimMandami, demuestra la aplicabilidad de la lógica
difusa en el campo del control. Desarrolla el primer sistema de control
difuso práctico, la regulación de un motor de vapor.
El profesor Zadeh habla de que la gente no maneja modelos matemáticos o
información cuantitativa cuando ejecuta tareas del medio que lo rodea,
realizando control altamente adaptable. Por ejemplo al caminar por la calle
sin chocar contra los objetos y personas, o estacionar un automóvil o jugar
a balancear un péndulo invertido (escoba). Si los controladores
convencionales pudieran aceptar entradas con ruido e imprecisas, podrían
trabajarse de una manera más eficiente y quizá implementarse más
fácilmente.
1.2.2 Lógica Difusa
La denominada lógica difusa permite a los sistemas tratar con información
que no es exacta; es decir, dicha información contiene un alto grado de
imprecisión, contrario a la lógica tradicional que trabaja con información
definida y precisa. Como ejemplo de información que maneja la lógica
difusa tenemos: estatura media, temperatura alta,etc., que en términos
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6. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
difusos son realmente imprecisos. La teoría de conjuntos difusos parte de la
similitud con los conjuntos clásicos en los cuales se tiene una función de
pertenencia de 0 ó 1. En los conjuntos difusos se tiene la característica de
que la función de pertenencia puede adquirir valores en el rango de 0 a 1.
Es así como se introduce el concepto de conjunto difuso, el cual se
encuentra asociado con un determinado valor lingüístico que está definido
por una etiqueta, palabra o adjetivo (ver Figura N°1).
Así se define una función de pertenencia de una variable para cada conjunto
difuso, en la que se indica el grado en que se encuentra incluida en el
concepto de representado por la etiqueta. De esta manera los conjuntos
difusos pueden agrupar objetos por el valor de una cierta magnitud; como
por ejemplo, las personas pueden ser agrupadas por su altura como pueden
verse en la figura citada en el párrafo anterior.
Figura N° 1: Conjuntos difusos
Además puede observarse claramente que la transición del valor conjunto
entre el cero y el uno es gradual y no cambia instantáneamente entre como
el caso de la lógica clásica. El concepto de función de membresía en un
conjunto difuso se ilustra en el ejemplo a continuación:
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7. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
Figura N° 2: Función de Membresía
Donde, según la figura, la función de membresía o pertenecía de un
elemento x en el conjunto difuso triangular (A) está dado por:
Figura N° 3: Fórmulas para el cálculo de membresías en un clúster triangular
De esta manera, existen otras formas de conjuntos difusos, como son
trapezoidales, tipo campanade Gauss, tipo S, etc. Para todos ellos, el
concepto de función de membresía es el mismo; es decir, el tener un grado
de pertenencia entre 0 y 1. Así, a grande rasgos, este es el concepto básico
de la lógica difusa, sus conjuntos difusos.
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8. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
1.2.3 Control Difuso
La principal aplicación actual de la lógica difusa son los sistemas de control
difuso, que utilizan las expresiones difusas para formular las reglas que
controlaran dichos sistemas. Como la lógica difusa sugiere un cierto grado
de pertenencia para un dato que se presente dentro de los conjuntos
difusos, permite a un controlador difuso tomar diferentes grados de acción
en un sistema. En los sistemas de control debe tomarse en cuenta el
conocimiento experto de una o varias personas para la realización de la base
de conocimiento sobre la cual se basaría la toma de decisiones.
El control difuso puede aplicarse en innumerables sistemas, tanto sencillos,
como brazos articulados u vehículos automáticos,en los cuales los modelos
matemáticos son muy complejos; así, empleando técnicas de razonamiento
aproximado es posible controlar sistemas superiores cuando el entorno no
se conoce de forma precisa. Dicha característica permite mayor flexibilidad
que el control clásico en el que para la realización de un controlador se
requiere de un alto grado de cálculo matemático. Así, al desarrollar un
controlador difuso es posible prescindir de la rigidez matemática y
transmitir el raciocinio humano hacia un sistema.
La estructura normalmente utiliza en un controlador difuso puede verse en
la figura que a continuación se muestra:
Figura N° 4: Estructura de un controlador difuso
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9. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
En la que se puede ver un primer bloque llamado fuzificador en el que los
datos de entrada son procesados para calcular el grado de membresía que
tendrán dentro del controlador. Posteriormente se tiene el dispositivo de
inferencia que junto con la base de conocimiento realizan la toma de
decisiones que dictaran la forma en que actuara el sistema. El método de
inferencia se basa en el grado de pertenencia de los datos de entrada en los
conjuntos difusos de los espacios correspondientes, siempre que estas se
den, para tomar una decisión en el espacio de salida. El conjunto de reglas,
que son la base de conocimiento, es del tipo antecedente- consecuente; es
decir: si…entonces…, y existen distintos métodos de llevarla a cabo
(mínimo -máximo, máximo-producto, etc.). La última etapa que se tiene
dentro del controlador es el defuzificador, que es quien realiza el procesado
con el fin de adecuar los valores difusos obtenidos de la inferencia en
valores no difusos útiles para el proceso que se ha de controlar, como
ejemplos tenemos el método del centro de área, de la máxima pertenencia,
etc. De esta manera obtenemos un panorama general de cómo se estructura
un controlador difuso.
1.3 Operaciones con Conjunto Difuso
Las tres operaciones básicas de los conjuntos difusos: unión, intersección y el
complemento, fueron definidos por Zadeh.
Union:AoB A∪B ⇒µA∪B= max {µA(x),µB(x)}
Intersección: A y B ⇒A∩B⇒ µA∩B=min {µA(x), µB(x)}
Complemento: Ā⇒⌐A⇒µA= 1-µA(x)
Producto Cartesiano: µA1x…xAn(x1, x2, x3)=min{µA1(x1),…,µAn(xn)}
1.4 Desarrollador del Controlador Difuso
En esta sección se describe el procedimiento que se siguió para estructurar el
controlador difuso.
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10. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
1.4.1 Definición de Variables
Comenzamos definiendo la variables de salida del sistema, sobre la base de
ellas se estructura las de entrada. Las salidas están dadas directamente por el
planteamiento de las funciones del mecanismo. El sistema golpea la bola de
billar a distinta altura (posición en el eje Y) y con distinta fuerza; esto nos da
como variables de salida la fuerza de golpeo y la altura. Para definir las
entradas, tiene que plantearse qué tipo de variables se controlan en el juego,
aplicando las variables de salida del mecanismo. Es decir, que puede hacer
un jugador si sólo pudiera golpear la bola a lo largo de su eje perpendicular a
la mesa y con distinta fuerza. Se definen entonces dos variables de entrada.
La primera es distancia, por ella entendemos la distancia que debe viajar la
bola que se golpea con el taco para lograr obtener la carambola. La segunda
es reacción, por ella entendemos a lo que hará la bola que fue golpeada, al
tener su primer choque con la otra bola. La división de estas variables, se
realiza en el siguiente apartado.
1.4.2 Cauterización de los Espacios de Entrada y Salida
Se dividieron, tanto los espacios de entrada como los de salida, en cinco
clústers triangulares. El número obedece a las etiquetas lingüísticas para las
variables, estas etiquetas fueron asignadas de acuerdo a las posibilidades del
juego de carambola y se definen más adelante. La forma de los clústers
obedece a que fue a nuestro juicio la más indicada, ya que se va a realizar la
implementación en un micro controlador y los conjuntos triangulares
presentan mayor facilidad en su representación , manejo y evaluación y son
eficientes para realizar un controlador. Las variables finalmente tienen un
rango de 0 a 252 con una partición equidistante; esto es conveniente, ya que
se utilizó una resolución para los espacios en el micro controlador de 8 bits.
Es importante señalar que en el proceso se variaron estos rangos y
divisiones, así como que el programa implementado en hardware está
diseñado para realizar estos cambios sin alterar su funcionamiento.
La partición de los espacios de entrada se llevó a cabo de la siguiente
manera. Para el caso de la reacción, las etiquetas lingüísticas son los efectos
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11. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
posibles:”regresa mucho”, “regresa poco”, “detenerse”, “avanza mucho”,
como se ver en la figura N° 5
Figura N° 5: Clusteriazación de “Reacción”
Para una mejor ilustración del significado de estas etiquetas, se presenta la
figura Nº6y su explicación:
Figura N° 6: Significado de “Reacciòn”
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12. FACULTAD DE INGENIERÍA
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La reacción de “detenerse”, significa que la bola tiradora el golpear l otra,
detendrá su movimiento, como sabemos en el billar, este tiro es solo posible
en una colisión de frente; por ello, no nos referimos directamente el hacer
alto, sino al no tener efecto. Para el resto de los efectos, podemos observar
en la figura, que los significados de “regresa” y “avanza” son obvios,
limitándonos a describir el “mucho” o “poco” del que hablamos.
Concretamente, estos adjetivos hacen referencia a la cantidad de efecto que
tiene la bola tiradora, no hay que confundir con la distancia, que es dada por
la otra variable de entrada. Por ejemplo, al decir “avanza mucho”, significa
que la bola, después de golpear a la otra, tendera a avanzar inmediatamente
después de cambiar su trayectoria producto de la colisión y si nos
refiriéramos a “avanzar poco”, la bola tardaría mas en desviarse hacia
delante de su trayectoria normal después de la colisión.
En el caso de distancia se divide en: “muy cerca”, “cerca”, “medio”, “lejos”
y “muy lejos”. En la figura, podemos ver esta partición.
Figura N° 7: Clusterización de “Distancia”
La partición de los espacios de salida quedo como se describe a
continuación. Pata la variable de fuerza: “muy despacio”,
“despacio”,”medio”, “fuerte” y “muy fuerte”.
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13. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
Figura N° 8: Clusterizaciòn de “Fuerza”
Para la variable de altura: “muy abajo”, “poco abajo”, “poco arriba” y “muy
arriba”.
Figura N° 9: Clusterizaciòn de “Altura”
1.4.3 Fuzificación de las variables de entrada
Las entradas al controlador difuso son valores discretos en el rango
mencionado (de 0 a 252). Con cada una de las variables de entrada, el valor
recibido al controlador es comparado con su respectivo espacio, así
obtendremos la informaciónde a que clúster pertenece. Posteriormente, se
calcula la membresía del valor de cada entrada en cada uno de los
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14. FACULTAD DE INGENIERÍA
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clústersque tenga pertenencia. En la figura 10 observamos este concepto de
manera grafica, únicamente como ejemplo a lo anterior, la línea roja
representa la variable y la parte sombreada, representa el grado de
pertenencia a cada clúster.
Figura N° 10: Valor de entrada para fuzificar
En el diagrama a bloques (Figura N°11) puede apreciarse el funcionamiento
del fuzificador.
Figura N° 11: Funcionamiento del fuzificador
Recibido un valor de entrada para “Distancia” y uno para “Reacción”,
devuelve el grado de pertenencia de cada uno a su respectivo espacio, en los
clústers que abarquen al valor. Debido a la partición simétrica de los
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15. FACULTAD DE INGENIERÍA
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espacios, la variable sólo pueda pertenecer a uno o dos clústers, resultado en
una o dos funciones de pertenecía por espacio únicamente.
1.4.4 Base de Conocimiento
Contiene el conocimiento asociado al dominio de la aplicación y los
objetivos del control. Dicha base está formada por una base de datos y un
conjunto de reglas difusas de control.
La base de conocimiento debe cumplir con dos objetivos fundamentales el
primero es proveer las definiciones necesarias para definir las reglas
lingüísticas de control y la manipulación de información difusa en un
control difuso, y la segunda almacena los objetivos y políticas de control
(como experto en el dominio).
Esta sección describe la parte central del controlador difuso, nos referimos
a la base de conocimiento, punto de partida para la generación del conjunto
de regalas sobre las que rige la inferencia. Se describen los términos usados
y se muestra la base en forma de matriz de asociación difusa.
Para el desarrollo de la base de conocimiento, fue necesario hacer una
investigación de campo. Esta nos permitió confirmar los conocimientos
empíricos para lograr tener un respaldo adecuado y que el controlador se
basará en la mejor información posible. Se desarrollaron dos bases de
conocimiento distintas, ya que al tener dos salidas es necesario un
controlador por cada una, aún cuando dependan de las mismas entradas.
Definimos:
En las entradas:
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16. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
En las salidas:
Las matrices se muestran en las tablas:
Las matrices son una forma sencilla de ver las reglas. De esta observación,
podemos concluir claramente que en el caso correspondiente a la “Altura”,
la variable “Distancia”, no tiene influencia en los consecuentes, ya que las
diferentes consecuencias son las reglas únicamente por la variable “Efecto”.
De esta forma elaborada la base de reglas que son aplicadas al controlador y
permiten de los diferentes tipos de tiros.
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17. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
1.4.5 Sistema de Inferencia
Bloque mediante el cual los mecanismos de inferencia relacionan los
conjuntos difusos de entrada y salida, y representa a las reglas que definen el
sistema. Las entradas a este bloque son conjuntos difusos (grados de
pertenencia) y las salidas también conjuntos difusos, asociados a la variable
de salida.
1.4.6 Método de Inferencia
Existen diferentes métodos de inferencia dentro de la literatura de control
difuso, dentro de los más comúnmente usados están los Mamdani, Lusing y
Takagi-Sugeno-Kang.
El método que se empleará para la inferencia será el Mamdani, dada la
facilidad que presenta para su implementación, también es conocido como
el método de “mínimo”-“máximo”, en donde, dicho método consiste en
que cada pertenencia de cada conjunto debe ser comparada con cada
pertenencia de los demás conjuntos de las variables de entrada, y al
comparar, se debe guardar el valor mínimo de la pertenencia entre ellos y se
debe colocar en el conjunto del universo de salida que indica la regla.
A continuación se ejemplifica el proceso de inferencia:
Valores de entrada: el fusificador entrega los valores de las membresías
para los diferentes clústers de cada espacio de entrada.
µA1(x)=0.7, valor de membresía de la variable x en la entrada A, clústers 1.
µA2(x)=0.3, valor de membresía de la variable x en la entrada A, clústers 2.
0, para el resto de los clúster del espacio A.
µB1(y)=0.4, valor de membresía de la variable y en la entrada B, clústers 1.
µB2(y)=0.6, valor de membresía de la variable y en la entrada B, clústers 2.
0, para el resto de los clústers del espacio B.
Aplicación de la regla: las pertenencias que existen se aplican sobre la base
de conocimiento para saber en qué clústers del espacio de salida se produce
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18. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
el consecuente de cierta combinación de antecedentes descritos en dichas
reglas.
Leyendo las reglas como: si hay una membrecía e el clúster “n” del espacio
“X” y en el clúster “m” del espacio “Y”, entonces se da en el clúster “z” del
espacio de salida “c”.
Membresía de salida: el valor de la membresía que se hereda al clúster de
salida en cada regla cumplida, es el valor mínimo de las membresías de los
clústers de los espacios de entrada que se involucran en la regla.
µC3 (z)= 0.6, valor de membresía de la variable z en la salida C, clústers 3.
µC5 (z)= 0.3, valor de membresía de la variable z en la salida C, clústers 5.
Formación del polígono: después de aplicar todas las reglas, se pueden
tener varios valores de membresía para un mismo clústers del espacio de
salida, si es que varias reglas heredaron en él. Además es necesario formar el
polígono de salida que refleja el valor de las membresías a lo largo de los
clústers del espacio de salida. Para obtener el producto final del proceso de
inferencia, se hace un barrido por cada clústers, tomando siempre el valor
máximo de membresía que presenta cualquier regla. Entre clústers se debe
tomar el valor de membresía al mayor de cada uno.
En la figura se muestra de forma grafica como el método de inferencia
Mandami logra la formación del polígono de salida.
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19. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
Figura N° 12: Método de inferencia máximo-mínimo (Mandami)
1.4.7 Método de Defuzificación
El último bloque del proceso de control difuso es el de defuzificacion, para
ello se emplea el método del centroide o centro de área. Dado el polígono
de la (figura 15) generado del proceso de inferencia se debe calcular el
centro fr gravedad, para esto existe la ecuación.
Figura N° 13: Polígono
En donde z*, es el centroide.
Figura N° 14: Método del centroide
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20. FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
O bien, par el caso de sistemas discretos, se calcula el centroidedincretizado
con la Ecuación:
Figura N° 15: Ecuación
1.5 Bibliografía
- http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lep/hernandez_b_ii/capitulo4.p
df
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Loyola, Pimentel, Valencia & Villegas