Manejo de incertidumbre por medio de Sistemas de Lógica Difusa tipo 2 para la modelación de sistemas no lineales-Edición Única
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Abstract
Esta tesis propone una metodología que permite manejar la incertidumbre en sistemas no lineales por medio de Lógica Difusa (LD) tipo 2 —la cual es una extensión de la LD convencional—. Bajo esta metodología se hicieron diversos experimentos de pronóstico de la serie de tiempo caótica Mackey-Glass cuando es corrompida por un ruido adicional.
La serie de tiempo en cuestión ha sido muy utilizada por diversas técnicas, especialmente por Redes Neuronales y Lógica Difusa (original), pero la gran mayoría hacían pronósticos donde no se tenía presente la incertidumbre en este sistema no lineal debida al ruido. Cabe mencionar que aquí sólo se hicieron experimentos bajo un marco de LD, tanto convencional como de tipo 2, por lo que sólo se muestra una comparación entre estas dos técnicas.
La tesis propone también una extensión al método de diseño directo convencional, pero utilizando ahora conjuntos difusos tipo 2 de intervalo en vez de conjuntos difusos convencionales.
Asimismo, en este trabajo se hicieron otros pronósticos de la serie Mackey-Glass, utilizando los sistemas ya entrenados con la serie con ruido, sólo que en este caso el ruido estaba presente desde sus condiciones iniciales, y se verificó que los sistemas eran robustos a estos cambios.
Los resultados obtenidos pueden ser extendidos a problemas de otras áreas que presenten incertidumbre, tales como: diagnóstico médico, control de procesos industriales complejos, inversiones financieras, etc.