Diseño e implementación de software para la detección y eliminación de inconsistencias en bases de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud de la base de conocimiento
El trabajo de investigación propuesto en esta tesis corresponde al módulo de validación de la base de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud. Este módulo permite mejorar la calidad del conocimiento del sistema experto difuso, disminuir la complejidad computacional...
- Autores:
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Urueta Vivanco, Lisbeth Isabel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
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- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Systems engineering
Computer science
Diffuse systems
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Fuzzy system validator (Computer program)
Investigations
Analysis
Algorithm
Fuzzy rule classification
Ingeniería de sistemas
Ciencias de la computación
Sistemas difusos
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Agentes inteligentes (Programa para computador)
Validador de sistemas difusos (Programa para computador)
Investigaciones
Análisis
Lógica y razonamiento
Algoritmo
Clasificación de reglas difusas
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El trabajo de investigación propuesto en esta tesis corresponde al módulo de validación de la base de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud. Este módulo permite mejorar la calidad del conocimiento del sistema experto difuso, disminuir la complejidad computacional del mismo y facilitar la supervisión, adaptación y/o modificación estructural, en el caso de modelos borrosos aplicados a procesos con dinámicas variables o no lineales |
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Urueta Vivanco, Lisbeth Isabel (2006). Diseño e implementación de software para la detección y eliminación de inconsistencias en bases de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud de la base de conocimiento. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESM Aström, K. (1995). Hybryd systems. (Notes Colloquium of the EHCM Network: Application of Nonlinear and Adaptative Control to Physical Systems. Rome) Berenji, H., y Khedkar, P. (1992). Learning and tuning fuzzy logic controllers through reinforcements. ITNN, 3(5), 724-740. Aström, K., J., A. y Arzén, K.-E. (1986). Expert control. Automática, 22(3), 227-286. Dubois, D, Prado, H(1980) Fuzzy Sets in Approximate Reasoning: A Personal View. Academic Press. New York Dubois, D., Prade, H. (1998). Soft computing, fuzzy logic and artificial intelligence. Soft Computing 2. 7-11 Hájek, P. (1998). Metamathematics of Fuzzy Logic. Kluwer Academic Publisher. Dordrecht, The Netherlands. Hájek, P. (1998). Metamathematics of Fuzzy Logic. Kluwer Academic Publisher. Dordrecht, The Netherlands. Hillera, J. y V. Martínez (2000). Redes Neuronales Artificiales, Alfaomega, México. Jantzen, J. (1998) The Self Organising Fuzzy Controller. Technical University of Denmark, Department of Automation. Tech. report no 98-H 869 (soc). Jiménez, S y Roman, E.(2000).Agentes Inteligentes. Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias, Escuela de Computación. ISSN 13166239 Knapp, T. y Iserman, R. (1990). Supervision and coordination of parameteradaptive controllers. In Proc. automat. Control conf. (pp. 1632-1637) Kosko. B. (1992). Neural networks and fuzzy systems. A dynamical systems approach to machine intelligence. Englewoods Cliff, New Jersey: Prentice Hall Lin, C.-T. y Lee, G. (1991). Neural network-based fuzzy logic control and decision system. IEEE transactions on Computers – Special Issue on Artificial Neural Networks, 40(12), 1320-1336. Lukasiewickz, J. (1920). Logike trojwartoscieweg. Ruch. Filosofiece, 169 Morari, M. y Zafirou, E. (1989). Robust process control. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall Olivas V, J.A. La Lógica Borrosa y sus Aplicaciones Passino, K.M. and S. Yurkovich (1998). Fuzzy Control. Addison Wesley Logman, Inc., California Pedrycz, W. (1991). Neurocomputations in relational systems. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 26(4), 627-636 Procyk, T. y E. H. Mamdani, (1978), a linguistic self-organizing process controller, Automatica 15. !5:30. Zadeh, L. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353 Zadeh, L. (1973). Outline of a new approach to the analysis of complex system and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 3. 28-44 |
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Contreras Montes, Juan Antoniod75f0a90-021a-4ef6-9598-6dda756f81f9Urueta Vivanco, Lisbeth Isabelc19223d0-909e-474d-bbda-8e042b98d263https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000159328Instituto Tecnológico de Monterrey (ITM)2020-06-26T21:32:18Z2020-06-26T21:32:18Z2006-05-02http://hdl.handle.net/20.500.12749/3321instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABEl trabajo de investigación propuesto en esta tesis corresponde al módulo de validación de la base de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud. Este módulo permite mejorar la calidad del conocimiento del sistema experto difuso, disminuir la complejidad computacional del mismo y facilitar la supervisión, adaptación y/o modificación estructural, en el caso de modelos borrosos aplicados a procesos con dinámicas variables o no linealesInstituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESMINTRODUCCION 1. ANTECEDENTES EN LA DETECCIÓN Y ELIMINACIÓN DE ANOMALÍAS EN BASES DE REGLAS. 14 1.1 ESTADO DEL ARTE 14 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 17 1.2.1 DELIMITACION DEL PROBLEMA 17 1.3 JUSTIFICACION DEL PROBLEMA 19 1.4 HIPOTESIS 19 1.5 OBJETIVOS 20 1.5.1 General 20 1.5.2 Específicos 20 1.6 RESULTADOS ESPERADOS 21 2. PRINCIPIOS DE LOGICA Y RAZONAMIENTO. 22 2.1 LOGICA E IMPLICACIONES 24 2.1.1 Lógica de Proposiciones 24 2.1.2 La Lógica Clásica y sus Tipos de Implicación. 26 2.1.3 La Lógica de Predicados 27 2.1.4 Lógica Multivaluadas y sus implicaciones. 28 2.1.5 Lógica Difusa 28 2.1.5.1 Funciones de Implicación Difusas 30 2.2 TÉCNICA DE RAZONAMIENTO 31 2.2.1 Razonamiento en Condiciones de Incertidumbre 31 2.2.1.1 Razonamiento Probabilístico 31 2.2.1 Razonamiento Inexacto 34 3. ALGORITMOS PARA DETECCIÓN Y ELIMINACIÓN DE CONTRADICCIONES E INCONSISTENCIAS EN BASES DE REGLAS CON ANTECEDENTES Y CONSECUENTES DIFUSOS DETECCIÓN DE ANOMALIAS EN BASES DE REGLAS. 36 3.1 ANOMALIAS 36 3.1.1 Dominancia de los conjuntos grandes 37 3.1.2 Reglas Contradictorias 37 3.1.3 Reglas Redundantes y Subsumidas 38 3.1.4 Incompletitud 39 3.2 ALGORITMOS PARA DETECCION DE ANOMALIAS EN SISTEMAS BORROSOS HEURISTICOS 40 3.2.1 Contradicción 40 3.2.2 Redundancia 40 3.2.3 Incompletitud 41 3.3 ERROR DE INFERENCIA 42 3.4 OBTENCION DE UN MODELO DIFUSO A PARTIR DE DATOS DE ENTRADA Y SALIDA 43 3.4.1 Detección de las Clases 44 3.4.2 Generación de las Reglas 45 3.4.3 Generación de la Partición de Antecedentes 45 3.4.4 Método de Inferencia 47 3.5 RESULTADOS 48 4. DISEÑO DE LA APLICACION SOFTWARE PARA DETECCION, ELIMINACION DE ANOMALIAS EN BASES DE REGLAS DE SISTEMAS DIFUSOS 53 4.1 MODELADO REQUISITOS. CASOS DE USO 54 4.1.1 Descripción de los Actores 55 4.1.2 Descripción de los Casos de uso 55 4.2 MODELADO DE INTERFACES 64 5. CONCLUSIONES 70 6. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 71 7. BIBLIOGRAFIA 73 ANEXOSMaestríaThe research work proposed in this thesis corresponds to the validation module of the fuzzy systems rule base and insertion of rules in case of incompleteness. This module allows improving the quality of knowledge of the fuzzy expert system, reducing its computational complexity and facilitating supervision, adaptation and / or structural modification, in the case of fuzzy models applied to processes with variable or non-linear dynamics.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaDiseño e implementación de software para la detección y eliminación de inconsistencias en bases de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud de la base de conocimientoDesign and implementation of software for the detection and elimination of inconsistencies in fuzzy system rule bases and insertion of rules in case of incomplete knowledge baseMagíster en Ciencias ComputacionalesBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Ciencias Computacionalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMSystems engineeringComputer scienceDiffuse systemsExpert systems (Computers)Smart agent (Computer program)Fuzzy system validator (Computer program)InvestigationsAnalysisAlgorithmFuzzy rule classificationIngeniería de sistemasCiencias de la computaciónSistemas difusosSistemas expertos (Computadores)Agentes inteligentes (Programa para computador)Validador de sistemas difusos (Programa para computador)InvestigacionesAnálisisLógica y razonamientoAlgoritmoClasificación de reglas difusasUrueta Vivanco, Lisbeth Isabel (2006). Diseño e implementación de software para la detección y eliminación de inconsistencias en bases de reglas de sistemas difusos e inserción de reglas en caso de incompletitud de la base de conocimiento. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESMAström, K. (1995). Hybryd systems. (Notes Colloquium of the EHCM Network: Application of Nonlinear and Adaptative Control to Physical Systems. Rome)Berenji, H., y Khedkar, P. (1992). Learning and tuning fuzzy logic controllers through reinforcements. ITNN, 3(5), 724-740.Aström, K., J., A. y Arzén, K.-E. (1986). Expert control. Automática, 22(3), 227-286.Dubois, D, Prado, H(1980) Fuzzy Sets in Approximate Reasoning: A Personal View. Academic Press. New YorkDubois, D., Prade, H. (1998). Soft computing, fuzzy logic and artificial intelligence. Soft Computing 2. 7-11Hájek, P. (1998). Metamathematics of Fuzzy Logic. Kluwer Academic Publisher. 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IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 3. 28-44ORIGINAL2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdfTesisapplication/pdf481364https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/3321/1/2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf9a9f19b8881089fd99647a8ef31c0240MD51open access2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdfGuía de instalaciónapplication/pdf490175https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/3321/2/2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdfec612a5c20c245edaab6bce23fc3f121MD52open access2006_Instalador_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.zip2006_Instalador_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.zipInstaladorapplication/octet-stream952823https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/3321/3/2006_Instalador_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.zip6f7d68b8e835622d17803ab051fc4c79MD53open accessTHUMBNAIL2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpg2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5126https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/3321/4/2006_Tesis_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpg88da7882c084ec28048a62fd293be66bMD54open access2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpg2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5828https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/3321/5/2006_Guia_Lisbeth_Isabel_Urreta_Vivanco.pdf.jpgb3ede30341cba7ce846fd1d5d0de4e6fMD55open access20.500.12749/3321oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/33212023-07-27 12:36:40.373open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co |