Entorno de desarrollo Xfuzzy 3


Etapa de ajuste

Los procesos de identificación y ajuste constituyen habitualmente las tareas más complejas en el diseño de sistemas difusos. El comportamiento de un sistema depende de la estructura lógica de sus bases de reglas y de las funciones de pertenencia de sus variables lingüísticas. El proceso de identificación tiene por objetivo determinar la estructura del sistema, mientras que el proceso de ajuste suele dirigirse normalmente a modificar los diferentes parámetros de las funciones de pertenencia que aparecen en la definición del sistema. Ya que el número de casos que deben ser considerados para extraer las reglas y el número de parámetros que deben ser modificados simultáneamente suele ser elevado, un proceso de identificación o ajuste manual resultaría claramente incómodo por lo que se requiere el uso de técnicas automáticas.

El entorno Xfuzzy 3 incluye cuatro herramientas para esta etapa de diseño: xfdm y xftsp son herramientas de adquisición de conocimiento. La primera permite obtener la estructura de sistemas de inferencia utilizados como aproximadores o clasificadores difusos, mientras que la segunda está especialmente enfocada a la predicción de series temporales. xfsl es una herramienta de ajuste de parámetros basada en el uso de algoritmos de aprendizaje supervisado. En las técnicas de aprendizaje supervisado el comportamiento deseado del sistema es descrito mediante un conjunto de patrones de entrenamiento (y de test). El aprendizaje supervisado intenta minimizar una función de error que evalúa la diferencia entre el comportamiento actual del sistema y el comportamiento deseado definido mediante el conjunto de patrones de entrada/salida. Por último, xfsp es una herramienta de simplificación que permite reducir el número de funciones de pertenencia y compactar las bases de reglas de un sistema difuso para facilitar su implementación software o hardware e incrementar su interpretabilidad lingüística.

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