Un entorno de desarrollo para sistemas de inferencia complejos basados en lógica difusa

  1. Moreno Velo, Francisco José
Dirigida por:
  1. Santiago Sánchez Solano Director/a
  2. Iluminada Baturone Castillo Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Sevilla

Año de defensa: 2002

Tribunal:
  1. Aníbal Ollero Baturone Presidente/a
  2. Óscar Cordón García Secretario/a
  3. Ángel Barriga Barros Vocal
  4. Davide Anguita Vocal
  5. Carlos Jesús Jiménez Fernández Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 96364 DIALNET lock_openIdus editor

Resumen

Los sistemas de inferencia basados en lógica difusa se utilizan en multitud de aplicaciones entre las que cabe citar los sistemas expertos (como sistemas de análisis financiero, de diagnóstico médico o de toma de decisiones), el reconocimiento de patrones (con múltiples aplicaciones en visión artificial y reconocimiento de voz, entre otras) o los sistemas de control (como sistemas de navegación de vehículos y de robots y todo tipo de controladores industriales). Esta Tesis presenta un entorno de desarrollo de sistemas difusos, llamado Xfuzzy 3.0, cuya características más importantes es su capacidad para diseñar difusos muy complejos. Con esta finalidad se ha definido un lenguaje de especificación formal, llamado XFL3, que contempla aspectos cmo la definición de sistemas jerárquicos (que facilita la descripción modular de los sistemas), el uso de modificaciones lingüísticos y operadores relacionales (que dan al lenguaje una alta expresividad para describir relaciones complejas de forma compacta) y la posibilidad de ampliar libremente el conjunto de funciones asociadas a cada operación a desarrollar en el proceso de inferencia. El entorno está formado por un amplio conjunto de herramientas, dedicadas a faciliar las diferentes etapas de desarrollo de un sistema difuso: descripción, ajuste, verificación y síntesis. De especial interés resulta la herramienta de ajuste automático, que contiene un gran número de algoritmos de aprendizaje supervisado que pueden ser aplicados a los sistemas difusos con independencia de su grado de complejidad. El trabajo incluye un buen número de ejemplos de aplicación de estas herramientas. Entre ellos cabe destacar el de un sistema difuso para controlar el aparcamiento en batería de un vehículo autónomo, que se ha desarrollado desde la etapa de descripción inicial hasta su implantación con éxito sobre un vehículo eléctrico.