Integración de operadores de implicación y métodos de defuzzificación en sistemas basados en reglas difusasimplementación, análisis y caracterización

  1. Peregrín Rubio, Antonio
Supervised by:
  1. Francisco Herrera Triguero Director

Defence university: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 05 September 2000

Committee:
  1. Miguel Delgado Calvo-Flores Chair
  2. Juan Luis Castro Peña Secretary
  3. María Teresa de Pedro Lucio Committee member
  4. Antonio Skarmeta Gómez Committee member
  5. Ricardo García Rosa Committee member

Type: Thesis

Teseo: 75525 DIALNET

Abstract

Los sistemas basados en reglas difusas de tipo Mamdani comprenden dos tareas de diseño: la base de conocimiento o información relativa al problema, y el proceso de inferencia, La tesis se centra en el diseño del proceso de inferencia que comprende la decisión relativa al operador de conjunción, el operador de implicación y el método de defuzzificación. El objetivo es dar luz en cuanto a qué opciones de diseño elegir en cuanto a esos operadores. En la tesis se realiza un estudio de integración de operadores encontrando cuáles son los de más relevancia, es decir, el operador de implicación y el método de defuzzificación. En el estudio de integración práctico se observa el buen comportamiento medio de los operadores de implicación de la familia de las t-normas frente al mal comportamiento medio de los operadores de implicación de la familia de las funciones de implicación difusas empleadas con un amplio grupo de métodos de defuzzificación y en varias aplicaciones del modelado. Se estudia el origen de dicho comportamiento medio y se extraen tres propiedades básicas que debe cumplir un operador de implicación para presentar un buen comportamiento medio. Adicionalmente se verifica que algunos métodos de defuzzificaciónpermiten obtener buen comportamiento en aplicaciones de modelado difuso a opradores de implicación que no presentan buen comportamiento medio, lo cual lleva a un estudio que encuentra las características de los métodos de difuzzificación que subsana el no cumplimiento de alguna de las propiedades básicas encontradas previamente para que un operador de implicación muestre buen comportamiento medio. En definitiva, se llega a la conclusión de que la elección del método de defuzzificación no es independiente del operador de implicación sino que depende directamente de él. Finalmente se estudia un extenso grupo de métodos de defuzzificación propuestos en la literatura y se comprueba que muy poco