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SISTEMAS EXPERTOS Y LÓGICA DIFUSA - Coggle Diagram
SISTEMAS EXPERTOS Y LÓGICA DIFUSA
Sistemas expertos
Inteligencia artificial clásica
Replicar el conocimiento humano
Máquina que actúa como lo haría un humano experto
¿Cómo funciona?
No aprende ni mejora con la experiencia
Habilidades
Al agregar reglas
Conocimiento
Al agregar hechos
Diseñados para ofrecer las habilidades de expertos a los no expertos
Pasos para su desarrollo
Contar con conocimiento
Convertirlo en una serie de reglas
Trasladar las reglas a un ámbito informático
Comprobar el funcionamiento
Lógica difusa
Reglas lingüísticas vagas y descriptivas
Propias del ser humano
Difícilmente representables para una computadora
¿Qué es?
Permite trabajar a los sistemas con
información inexacta
Complejidad
Historia
1965
Lofti A. Zadhe propone el concepto
1974
Concepto general - Conjunto difuso y su función de pertenencia
2000
Variables lingüísticas y reglas if-then
Actualidad
Computación con palabras
Características
Principio de incompatibilidad
La descripción de un sistema complejo no puede realizarse de forma absolutamente precisa
Se requiere
Representación de la información imprecisa
Teoría de conjuntos difusos
Fuzzificación
Crisp
Valor discreto (1 o 0)
Fuzzy
grados de pertenencia
Un elemento forma parte de un conjunto con un determinado
grado de pertenencia
Variables difusas
Sus valores son palabras o sentencias
Sirve para representar elementos demasiado complejos
Control difuso
Inferencia difusa
Modelo de Mamdani
Fuzzificación de las variables de entrada
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Modelo de TSK
Disminuye el tiempo de inferencia, empleando una función matemática
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Proposiciones condicionales
Si-Entonces
Inferencia sobre información imprecisa
Regla composicional de inferencia
Recomendable para...
Problemas muy complejos
Sin un modelo matemático simple
Comportamiento no lineal
Conocimiento experto expresado
lingüísticamente