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Sistemas com aprendizado utilizando lógica nebulosa.

Este trabalho apresenta um método para obtenção e simplificação de uma base de regras nebulosas. O método proposto para a extração de regras nebulosas é oriundo da combinação eficiente de diferentes técnicas relatadas independentemente na literatura. Inicialmente, são gerados agrupamentos de entrada e agrupamentos de saída correspondentes. Em seguida são definidas, de forma recursiva, regras nebulosas para classificação de padrões. Cada regra é associada a uma hipercaixa que define a região de existência de uma classe e/ou inibe a classificação do dado nos casos em que duas ou mais hipercaixas se superpõem (situação onde um ou mais dados podem pertencer a mais de uma região) evitando assim que sejam geradas regras conflitantes. Então, é discutido um mecanismo de redução do conjunto de regras com base nas superposições de classes, para a simplificação do conjunto de regras gerado, onde serão gerados os graus de pertinência para os dados de entrada. O método é ilustrado através de um exemplo no qual são determinadas regras para um controlador nebuloso para um sistema de controle de atitude utilizando atuadores com restrições de tempo de chaveamento e atrasos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:482
Date25 June 2007
CreatorsFabiano Maximiano Guedes
ContributorsKarl Heinz Kienitz
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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