Modelos Basados en Lógica Difusa

Asignatura

Ficha Técnica
Modalidad Electiva
Área Especialización
U.C: 3
Código 2120360000680

Justificación

En los últimos años, lo Modelos basados en Lógica Difusa (MLD) se han convertido en parte fundamental de la concepción, el diseño y el desarrollo de sistemas inteligentes en situaciones donde el problema objeto de estudio no puede o no resulta práctico modelarlo en términos convencionales (e.g. ecuaciones diferenciales o algebraicas). estos sistemas tratan de emular/simular, en términos conjunto de reglas lingüística, la ejecución de tareas asociadas con la inteligencia humana, tales como, comportamientos adaptativos, el reconocimiento, entre otras tareas. Un número creciente de problemas en variadas áreas de las ciencias e ingenierías que se encontraban sin soluciones satisfactorias usando estrategias de cómputo convencionales están siendo abordados con éxito a través del uso de estos modelos.

El conocimiento de: las posibilidades que ofrecen los MLD, los factores claves que afectan su desempeño y su apropiada manipulación, alternativas para la inducción de reglas a partir de ejemplos, y de herramientas computacionales apropiadas, es vital a los efectos de que el egresado este en condiciones de adelantar con éxito labores asociadas con la evaluación, el diseño y el desarrollo de sistemas inteligentes basados en estos modelos para la solución de problemas en las ciencias e ingenierías.

Objetivos del Curso

  • describir las posibilidades de modelado que ofrecen los Modelos basados en Lógica Difusa y los factores claves que pueden afectar su desempeño.
  • Presentar alternativas de modelado usando MLD (Sugeno, Mamdani y posición gradiente) y estrategias de inducción de reglas a partir de ejemplos en cada caso.
  • Desarrollar la habilidad de crear MLD de problemas complejos utilizando herramientas computacionales.
  • Utilizar la habilidad y experticia adquirida para el desarrollo de sistemas inteligentes basados en estas técnicas. Este último objetivo se considera en el contexto de la búsqueda de soluciones aproximadas a una variedad de problemas de análisis y diseño óptimo en ingeniería o áreas afines.

Prerequisitos

La exposición va dirigida a estudiantes graduados en ingeniería, computación, o disciplinas relacionadas que han aprobado los cursos: Técnicas de Programación, Matemáticas para la Computación, que desean profundizar en los conocimientos y herramientas necesarias para desarrollar sistemas inteligentes basados en modelos basados en Lógica Difusa.

Contenido Programático

Unidad 1: Introduccion

  • Definición abstracta de los problemas a ser resueltos de manera aproximada usando Modelos Basados en Lógica Difusa.
  • Antecedentes de las posibles soluciones a los problemas objetos de estudio.
  • Ejemplos de problemas de ingeniería que forman parte del dominio de problemas de interés.

Unidad 2: Modelos basados en logica difusa

  • Definiciones básicas.
  • Arquitectura de sistemas de reglas basados en LD.
  • Estrategias de fusificación.
  • Mecanismos de inferencia.
  • Métodos de defusificación.
  • Puntos fuertes y débiles de las SLD.
  • Análisis y discusión de casos de estudio.

Unidad 3: Induccion de reglas a partir de ejemplos (irpe)

  • Modelos tipo Sugeno y tipo Mamdani.
  • Evaluación de estrategias: identificación de estructuras y de parámetros para las premisas y consecuencias de las reglas y del número de reglas, puntos fuertes y limitaciones.
  • Codificación de estrategias.

Unidad 4: Aplicaciones

  • En esta sección se discuten posibles aplicaciones de MLD en la solución de problemas en el área de control de procesos, en el análisis de data compleja (predicción de series de tiempo, reconocimiento de patrones, clasificación de data) y en el área de modelos sustitutos y diseño óptimo de sistemas complejos de ingeniería.

Unidad 5: Presentacion de proyectos

  • Los estudiantes participantes presentan la solución aproximada de problemas de análisis y diseño óptimo en ingeniería o áreas afines usando Modelos basados en Lógica Difusa. Una lista de posibles proyectos finales es presentada a comienzo del semestre.

Metodología de la Enseñanza

Se realizarán exposiciones de clases teóricas por parte del profesor, presentaciones por parte de investigadores en el área y de los estudiantes participantes, etc.

Intensidad Horaria

La intensidad horaria es de 3 horas/semana durante 16 semanas (48 horas/semestre).

Bibliografía

No habrá un libro de texto único. Referencias para la cobertura de los diferentes tópicos son en su mayoría artículos de investigación y serán provistas por el instructor. Los programas de computación a ser usados a lo largo del curso se harán disponibles en el Instituto de Cálculo Aplicado de la Facultad de Ingeniería de LUZ.