Integración de operadores de implicación y métodos de defuzzificación en sistemas basados en reglas difusas: implementación, análisis y caracterización

• Autores: Antonio Peregrín Rubio
• Directores de la Tesis: Francisco Herrera Triguero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2000
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Delgado Calvo-Flores (presid.) , Juan Luis Castro Peña (secret.) , María Teresa de Pedro Lucio (voc.) , Antonio Skarmeta Gómez (voc.) , Ricardo García Rosa (voc.)
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• Resumen

  • 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