Esta Tesis trata el modelado de sistemas dinámicos. Se ha utilizado lógica difusa (también llamada lógica borrosa o Fuzzy Logic) para el modelado lingüístico (mediante variables lingüísticas) de sistemas dinámicas. Así se presenta un nuevo método de representación de sistemas dinámicos basado en estados y transiciones lingüísticas llamado cadenas difusas temporales (CDTs). Se ha desarrollado un algoritmo de inferencia sobre CDTs. También se han relacionado los modelos de reglas difusas con las CDTs, proponiendo un algoritmo de conversión de modelos difusos a CDTs. Se presentan dos algoritmos de inducción de CDTs utilizando una búsqueda ciega. El primero basado en modelos difusos, y el segundo es una inducción directa a CDTs a partir de un conjunto de ejemplos. Finalmente se han probado las CDTs sobre movimientos humanos: el primer caso es la marcha humana y el segundo es un movimiento deportivo, el lanzamiento de peso. Para el estudio de estos movimientos se presentan los modelos biomecánicos de ambos movimientos destacando los aspectos más interesantes de los mismos, y posteriormente se comprueba que las CDTs obtenidas reflejan dichos aspectos.
Así, las CDTs son una nueva línea de trabajo para el modelado de sistemas dinámico basada en el orden de los estados y transiciones lingüísticas que las componen, representan a los sistemas dinámicos cometiendo un error aceptable, y tienen un alto componente cualitativo gracias a la definicion de etiquetas lingüísticas a priori.
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