Sistemas com aprendizado utilizando lÃgica nebulosa.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Este trabalho apresenta um mÃtodo para obtenÃÃo e simplificaÃÃo de uma base de regras nebulosas. O mÃtodo proposto para a extraÃÃo de regras nebulosas à oriundo da combinaÃÃo eficiente de diferentes tÃcnicas relatadas independentemente na literatura. Inicialmente, sÃo gerados agrupamentos de entrada e agrupamentos de saÃda correspondentes. Em seguida sÃo definidas, de forma recursiva, regras nebulosas para classificaÃÃo de padrÃes. Cada regra à associada a uma hipercaixa que define a regiÃo de existÃncia de uma classe e/ou inibe a classificaÃÃo do dado nos casos em que duas ou mais hipercaixas se superpÃem (situaÃÃo onde um ou mais dados podem pertencer a mais de uma regiÃo) evitando assim que sejam geradas regras conflitantes. EntÃo, à discutido um mecanismo de reduÃÃo do conjunto de regras com base nas superposiÃÃes de classes, para a simplificaÃÃo do conjunto de regras gerado, onde serÃo gerados os graus de pertinÃncia para os dados de entrada. O mÃtodo à ilustrado atravÃs de um exemplo no qual sÃo determinadas regras para um controlador nebuloso para um sistema de controle de atitude utilizando atuadores com restriÃÃes de tempo de chaveamento e atrasos.

ASSUNTO(S)

controladores identificaÃÃo de parÃmetros lÃgica nebulosa aprendizagem sistemas nebulosos

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