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UNIDAD  1 1.3 PANORAMA GENERAL DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES
Unidad 1 <ul><ul><ul><li>1.3.1  Comparación de los sistemas difusos y neuronales. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>1.3....
1.3.1 Comparación de los sistemas difusos y neuronales.   <ul><li>La  ventaja básica  de los sistemas de lógica difusa con...
... <ul><li>La ventaja básica de los sistemas de lógica difusa respecto a los sistemas expertos basados en lógica convenci...
Redes Neuronales  Y  Lógica Difusa <ul><li>En la actualidad, existe una gran cantidad de propuestas de combinación de la  ...
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... <ul><ul><ul><li>El almacenamiento y evaluación con redes de las reglas utilizadas en sistemas de control difusos. </li...
Congresos: <ul><li>La combinación de redes neuronales y lógica difusa es un campo en plena investigación. Algunos de los c...
... <ul><ul><ul><li>International Joint Workshop on Fuzzy Logic  and Neural Networks; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>...
1.3.2   Aplicaciones: problemas a ser resueltos con la combinación de RNA y LD. <ul><li>NEURONAS DIFUSAS  Y  APRENDIZAJE D...
Sistemas Difusos Neuronales Para El Reconocimiento De Patrones <ul><li>1.- Clasificación difusa neuronal. </li></ul><ul><l...
Aplicaciones De ANFIS <ul><li>Categorías : </li></ul><ul><ul><li>Reconocimiento de patrones.-. </li></ul></ul><ul><ul><ul>...
Categorías: <ul><ul><li>Sistema de Identificación No lineal.- </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Modelado de hornos. </li></ul...
Sistemas Difusos (FS),  Redes Neuronales (NN),  Algoritmos Genéticos (GA),  Teoría De Control Convencional, Y AI  Simbólic...
Tabla Comparativa G = Bueno;  SG = Escasamente bueno;  SB = Escasamente malo; B = Malo.
UNIDAD  2 CONCEPTOS Y FUNDAMENTOS DE LÓGICA DIFUSA
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PANORAMA GENERAL DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES

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  1. 1. UNIDAD 1 1.3 PANORAMA GENERAL DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES
  2. 2. Unidad 1 <ul><ul><ul><li>1.3.1 Comparación de los sistemas difusos y neuronales. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>1.3.2 Aplicaciones: problemas a ser resueltos con la combinación de RNA y LD. </li></ul></ul></ul>
  3. 3. 1.3.1 Comparación de los sistemas difusos y neuronales. <ul><li>La ventaja básica de los sistemas de lógica difusa con respecto a los neuronales es que permiten utilizar la experiencia humana como condiciones iniciales para la interpolación entrada / salida. </li></ul>
  4. 4. ... <ul><li>La ventaja básica de los sistemas de lógica difusa respecto a los sistemas expertos basados en lógica convencional es que dada la transición gradual entre los valores verdaderos y falsos la interpolación es más suave. </li></ul>
  5. 5. Redes Neuronales Y Lógica Difusa <ul><li>En la actualidad, existe una gran cantidad de propuestas de combinación de la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales y del procesamiento de información imprecisa de la lógica difusa . Esta combinación suele referirse a aspectos como: </li></ul>
  6. 6. ... <ul><ul><ul><li>La utilización de neuronas difusas, cuyo funcionamiento se describe en función de operadores difusos (producto y suma), en lugar de aritméticos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>La adaptación difusa de algoritmos de aprendizaje de redes conocidas, como el Perceptrón (con o sin capas ocultas). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>La simulación con redes neuronales de sistemas expertos dinámicos que integran opiniones difusas de varios especialistas. </li></ul></ul></ul>
  7. 7. ... <ul><ul><ul><li>El almacenamiento y evaluación con redes de las reglas utilizadas en sistemas de control difusos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>La generación utilizando redes competitivas de estas reglas. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>La generación y adaptación de funciones de pertenencia a conjuntos difusos mediante redes; Etc. </li></ul></ul></ul>
  8. 8. Congresos: <ul><li>La combinación de redes neuronales y lógica difusa es un campo en plena investigación. Algunos de los congresos, que se celebran cada año o cada dos años son: </li></ul><ul><ul><ul><li>International Conference on Fuzzy Logic, Neural Networks and Soft Computing; </li></ul></ul></ul>
  9. 9. ... <ul><ul><ul><li>International Joint Workshop on Fuzzy Logic and Neural Networks; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>IEEE International Conference on Fuzzy Sets (ICFS); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies (EUFIT), </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>International Workshop on artificial Neural Networks (IWANN); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Etc. </li></ul></ul></ul>
  10. 10. 1.3.2 Aplicaciones: problemas a ser resueltos con la combinación de RNA y LD. <ul><li>NEURONAS DIFUSAS Y APRENDIZAJE DIFUSO </li></ul><ul><ul><ul><li>Entre la lógica difusa y las redes neuronales pueden establecerse una relación bidireccional, ya que es posible, por ejemplo, utilizar redes para optimizar ciertos parámetros de los sistemas difusos, pero también se puede aplicar la lógica difusa para modelar un nuevo tipo de neurona especializada en el procesamiento de información de este tipo. </li></ul></ul></ul>
  11. 11. Sistemas Difusos Neuronales Para El Reconocimiento De Patrones <ul><li>1.- Clasificación difusa neuronal. </li></ul><ul><li>2.- Agrupamiento difuso neuronal. </li></ul><ul><li>3.- Modelos difusos neuronales para el procesamiento de imagines. </li></ul><ul><li>4.- Soluciones inteligentes para aplicaciones especificas: </li></ul><ul><ul><li>Analizador de señal neurodifuso para lavadoras. </li></ul></ul>
  12. 12. Aplicaciones De ANFIS <ul><li>Categorías : </li></ul><ul><ul><li>Reconocimiento de patrones.-. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Reconocimiento de caracteres impresos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Robótica.-. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Cinemática inversa. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Regresión no lineal.-. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Predicción de las millas por galón (MPG) en un automóvil. </li></ul></ul></ul>
  13. 13. Categorías: <ul><ul><li>Sistema de Identificación No lineal.- </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Modelado de hornos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Procesamiento de Señales Avanzado.- </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ecualizador de canal y cancelación de ruido. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Control Automático.- </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>El sistema del péndulo invertido. </li></ul></ul></ul>
  14. 14. Sistemas Difusos (FS), Redes Neuronales (NN), Algoritmos Genéticos (GA), Teoría De Control Convencional, Y AI Simbólica Comparación
  15. 15. Tabla Comparativa G = Bueno; SG = Escasamente bueno; SB = Escasamente malo; B = Malo.
  16. 16. UNIDAD 2 CONCEPTOS Y FUNDAMENTOS DE LÓGICA DIFUSA
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