Sistemas difusos Sistema:difuso

1. Introducción

Esta sección presenta conceptos que encontrará en diferentes algoritmos y paquetes. Permitirá abordar diversos temas en otros contextos, en particular el de los sistemas expertos. Estos sistemas parece que han pasado de moda más allá del mundo industrial, pero estamos convencidos de que pronto volverán a tener vigencia en las herramientas de los futuros data scientists.

El hecho de que los sistemas difusos (fuzzy systems) sean efectivos para reconocer patrones y aproximar funciones «complejas» proviene en parte de su capacidad para dar soporte a la codificación eficiente del conocimiento. fuzzy systems

Los sistemas difusos se apoyan en sistemas expertos basados en reglas (rule-based systems), que a menudo se ven como «SI sucede esto, ENTONCES pasa eso».

Como sugiere el término «fuzzy», estas reglas también se ven empañadas por la lógica difusa (incorporando la noción de conjuntos difusos, los fuzzy set, que abordaremos a continuación).

Un conjunto difuso se puede entender como la pareja formada por un conjunto «clásico» (en inglés crisp) y una función que opera sobre los elementos de este conjunto, que recibe sus valores de un intervalo determinado, normalmente [0,1]. Esta función cuantifica la probabilidad de una afirmación (de hecho, es el nivel de pertenencia al conjunto, una extensión de la noción de «función...

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