Nuevas propuestas en el ámbito de los operadores adaptativos para Sistemas Difusos Lingüísticos Evolutivos Multiobjetivo

Resumen

La presente investigación desarrolla nuevas propuestas de aprendizaje y ajuste en el ámbito de los operadores difusos adaptativos del Sistema de Inferencia y la Interfaz de Defuzzificación para Sistemas Difusos Lingüísticos Evolutivos Multiobjetivo. Para ello se presentan distintos algoritmos para el aprendizaje de Sistemas Basados en Reglas Difusas compactos y precisos que hace uso de ellos. Concretamente, se proponen modelos con buen equilibrio entre precisión e ¡nterpretabilidad, se avanza en el uso de medidas y diseño de índices que permitan cuantificar y optimizar mejor la ¡nterpretabilidad, y se proponen métodos para poder abordar el diseño de sistemas difusos partiendo de conjuntos de datos de alta dimensionalidad y/o tamaño.