UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA FACULTAD ... - Profe Saul

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144Wang, Li-Xin & Mendel, Jerry. “Fuzzy Basis Functions, Universal Approximation, angOrthogonal Least-Squares Learning” en IEEE Transactions on Neural Networks,Vol 3, No 5, Septiembre 1992, pp 807-814Wang, Li-Xin & Mendel, Jerry. “Generating Fuzzy Rules by Learning from Examples” enProceedings of the IEEE 1991 International Symposium on Intelligent Control 13-15 August, Arlington, Virginia, U.S.A. pp 263-268Yamakawa, T. “A Fuzzy Inference Engine in Nonlinear Analog mode andits applications to a fuzzy logic control” en IEEE Transactions on NeuralNetworks, Mayo 1993.
145TABLA <strong>DE</strong> CONTENIDO0. introducción ________________________________________________________ 11. conceptos básicos ____________________________________________________ 31.1. Conjuntos Difusos y Lógica Difusa _______________________________________31.1.1. T-Normas _______________________________________________________________ 41.1.2. S-Normas _______________________________________________________________ 41.1.3. Complemento ________________________________ ____________________________ 51.1.4. Modificadores____________________________________________________________ 51.1.5. Relación ________________________________ ________________________________ 61.1.6. Composición de Relaciones y Conjuntos _______________________________________ 61.1.7. Implicación ________________________________ ______________________________ 71.1.7.1. Implicación IF-THEN ________________________________________________ 71.1.7.2. Implicación AND ___________________________________________________ 71.2. Estructura de un Sistema de Lógica Difusa ________________________________71.2.1. Variables Lingüísticas______________________________________________________ 81.2.1.1. Nombre de la Variable________________________________________________ 81.2.1.2. Universo de Discurso_________________________________________________ 81.2.1.3. Valores Lingüísticos _________________________________________________ 81.2.2. Difusor ________________________________________________________________ _ 91.2.3. Base de Reglas ___________________________________________________________ 91.2.4. Motor de Inferencia ______________________________________________________ 101.2.5. Concresor ______________________________________________________________ 121.3. Entrenamiento de Sistemas de Lógica Difusa mediante Tablas_______________121.3.1. Algoritmo de entrenamiento con los Universos Fijos_____________________________ 141.3.2. Algoritmo de entrenamiento con los Universos Variables _________________________ 142. unfuzzy - análisis del software _________________________________________ 162.1. Propósito del programa _______________________________________________162.1.1. Diseño de Sistemas de Lógica Difusa_________________________________________ 162.1.2. Simulación y Análisis de Sistemas de Lógica Difusa_____________________________ 182.1.3. Implementación de Sistemas de Lógica Difusa _________________________________ 192.2. Análisis del software__________________________________________________192.2.1. Módulo del Problema _____________________________________________________ 202.2.1.1. Universo de Entrada ________________________________________________ 212.2.1.2. Universo de Salida__________________________________________________ 222.2.1.3. Máquina de Inferencia _______________________________________________ 222.2.1.4. Bloque de Concreción _______________________________________________ 232.2.2. Módulo de Consulta ______________________________________________________ 232.2.3. Módulo de Edición _______________________________________________________ 243. UNFUZZY - diseño del software _______________________________________ 263.1. Clases Semánticas____________________________________________________263.1.1. Clase ConjuntoDifuso y derivadas ___________________________________________ 263.1.2. Clase Difusor y derivadas __________________________________________________ 293.1.3. Clase Norma y derivadas __________________________________________________ 303.1.4. Clase Implicacion y derivadas ______________________________________________ 313.1.5. Clase Variable___________________________________________________________ 333.1.6. Clase Universo __________________________________________________________ 34
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10. INTRODUCCIÓNEste texto corresp
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31. CONCEPTOS BÁSICOSEn el context
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Una S-Norma es una función denotad
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71.1.7. ImplicaciónLa implicación
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91.2.2. DifusorFigura 1.3 Valores L
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Entrada y Salida, así como la de l
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El botón Definir Variable invoca e
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Diálogo Definición Rápida de Reg
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del Consecuente; hay también dos r
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errores debidos a que algunas funci
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