Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos

Autores
Cena, Marcelo Guillermo; Kavka, Carlos; Zhong Quian, Fu; Geng Feng, Wu
Año de publicación
1997
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se presenta un modelo para la generación de controladores difusos basado en una combinación de redes neuronales y algoritmos genéticos. Un modelo de algoritmo genético denominado evolución simbiótica permite la construcción de las reglas difusas y la generación de los conjuntos difusos utilizados como consecuentes en las reglas. Luego un modelo de red neuronal es utilizado para el ajuste de las reglas difusas obtenidas. El modelo fue validado empíricamente con un problema clásico en el ámbito de sistemas de control: el péndulo invertido.
Eje: Workshop sobre Aspectos Teoricos de la Inteligencia Artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sistemas difusos
Neural nets
Redes neuronales
Evolución simbiótica
Controladores difusos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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