{"id":87910,"date":"2018-03-10T00:12:46","date_gmt":"2018-03-10T00:12:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aprendizaje-de-las-particiones-difusas-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bcisticas\/"},"modified":"2018-03-10T00:12:46","modified_gmt":"2018-03-10T00:12:46","slug":"aprendizaje-de-las-particiones-difusas-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bcisticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/aprendizaje-de-las-particiones-difusas-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bcisticas\/","title":{"rendered":"Aprendizaje de las particiones difusas para sistemas basados en reglas linguisticas"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pedro Villar Castro <\/strong><\/h2>\n<p>Los sistemas basados en reglas difusas (sbrds) constituyen una herramienta para el modelado de sistemas. En el denominado \u00abmodelado linguistico\u00bb, el requerimiento prioritario del modelo obtenido es la interpretabilidad del mismo, y se realiza mediante los sistemas basados en reglas difusas descriptivos (sbrdds). En dichos sistemas la base de conocimiento est\u00e1 compuesta por una colecci\u00f3n de reglas que constituyen de la base de reglas linguisticas (brl), y por la base de datos (bd), que contiene la definici\u00f3n de los conjuntos difusos asociados a los t\u00e9rminos ling\u00ed\u00bcisticos empleados en las reglas. Cuando no se dispone de un \u00abexperto\u00bb que defina la base de conocimiento, son necesarios m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para la derivaci\u00f3n de la misma utilizando informaci\u00f3n num\u00e9rica sobre el problema a resolver. La  mayor\u00eda de esos m\u00e9todos se han centrado en el aprendizaje de la brl, utilizando una bd previamente definida. Debido a que el comportamiento del sbrdd es muy sensible a la definici\u00f3n de la bd, tambien se han estudiado m\u00e9todos de ajuste de la bd \u00aba posteriori\u00bb una vez aprendida la brl. En esos procesos no se modifica el n\u00famero de etiquetas (granularidad) de cada variable.  en esta tesis se pretende demostrar la influencia del nivel de granularidad en el comportamiento de los sbrdds, adem\u00e1s de proponer una serie de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico de la base de conocimiento mediante la derivaci\u00f3n \u00aba priori\u00bb, de la bd, que pueden usarse en combinaci\u00f3n con cualquier algoritmo de generaci\u00f3n de la brl. Los m\u00e9todos son los siguientes:  -un m\u00e9todo de aprendizaje del nivel de granularidad adecuado para cada variable ling\u00ed\u00bc\u00edstica basado en la tecnica de \u00abrecocido simulado\u00bb(\u00absimulated annealing\u00bb).  -un metodo de aprendizaje del nivel de granularidad y funciones de pertenencia para cada variable ling\u00ed\u00bc\u00edstica utilizando un \u00abalgoritmo gen\u00e9tico\u00bb, que implementan un ajuste \u00ablocal\u00bb de cada una de las etiquetas.  -un metod<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aprendizaje de las particiones difusas para sistemas basados en reglas linguisticas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aprendizaje de las particiones difusas para sistemas basados en reglas linguisticas <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pedro Villar Castro <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Vigo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/12\/2000<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francisco Herrera Triguero<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: sen\u00e9n Barro ameneiro <\/li>\n<li>Juan  Francisco Huete guadix (vocal)<\/li>\n<li>Mar\u00eda Jos\u00e9 Del Jes\u00fas d\u00edaz (vocal)<\/li>\n<li>luciano S\u00e1nchez ramos (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pedro Villar Castro Los sistemas basados en reglas difusas (sbrds) constituyen una herramienta para el modelado de 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