Evolving participatory learning fuzzy modeling / Modelagem fuzzy funcional evolutiva participativa
AUTOR(ES)
Elton Mario de Lima
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008
RESUMO
Este trabalho propõe um modelo fuzzy funcional evolutivo que utiliza uma aplicação do aprendizado participativo para a construção de uma base de regras. O aprendizado participativo é um modelo de aprendizado baseado na noção de compatibilidade para a atualização do conhecimento do sistema. O aprendizado participativo pode ser traduzido em um algoritmo de agrupamento não supervisionado conhecido como agrupamento participativo. O algoritmo intitulado Aprendizado Participativo Evolutivo é proposto para construir um modelo fuzzy funcional evolutivo no qual as regras são obtidas a partir de um algoritmo de agrupamento não supervisionado. O algoritmo utiliza uma versão do agrupamento participativo para a determinação de uma base de regras correspondente ao modelo funcional do tipo Takagi-Sugeno evolutivo. A partir de uma noção generalizada, o modelo proposto é aplicado em problemas de previsão de séries temporais e os resultados são obtidos para a conhecida série Box-Jenkis, além da previsão de uma série de carga horária de energia elétrica. Os resultados são comparados com o modelo Takagi-Sugeno evolutivo que utiliza a noção de função potencial para agrupar os dados dinâmicamente e com duas abordagens baseadas em redes neurais. Os resultados mostram que o modelo proposto é eficiente e parcimonioso, abrindo potencial para aplicações e estudos futuros
ASSUNTO(S)
fuzzy clustering evolving intelligent systems previsão de series temporais fuzzy dynamic modeling real-time systems sistemas inteligentes algoritmos evolutivos fuzzy systems sistemas nebulosos time series prediction
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000436221Documentos Relacionados
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