Microcontroladores estándar en el desarrollo de sistemas de lógica difusa
- Autores
- Bouza, Arístides; Alimenti, Omar
- Año de publicación
- 1997
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Un Sistema de Lógica Difusa (SLD) permite manejar datos numéricos y conocimientos lingüísticos en forma simultánea mediante una matemática unificada. Los grandes avances tecnológicos han dado lugar al desarrollo de diferentes alternativas para la implementación de un SLD tales como el empleo de microcontroladores estándar con soporte de software para Lógica Difusa, coprocesadores “fuzzy” dedicados, procesadores RISC con soporte “fuzzy” y hardware orientado (ASIC). Todo esto, ha ocasionado que las aplicaciones de control empleando Lógica Difusa, hayan alcanzado un gran desarrollo en la actualidad. En este trabajo se desarrollan los conceptos básicos para implementar un Sistema de Lógicas Difusas (“kernel difuso”) que optimiza la relación complejidad computacional vs. funcionalidad de los procesos de inferencia. Este kernel utiliza una base de conocimientos que relaciona directamente la entrada y salida “crisp”. Esto, permite que plataformas naturamente limitadas aborden la solución de problemas más complejos. Por último se describe una aplicación práctica que demuestra las cualidades del método.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo. Tratamiento de señales
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Inferencia
Parallel processing
Distributed
antecedente
consecuente
Signal processing
fuzzificación
zona transicional
kernel difuso
centroide - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23881
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Un Sistema de Lógica Difusa (SLD) permite manejar datos numéricos y conocimientos lingüísticos en forma simultánea mediante una matemática unificada. Los grandes avances tecnológicos han dado lugar al desarrollo de diferentes alternativas para la implementación de un SLD tales como el empleo de microcontroladores estándar con soporte de software para Lógica Difusa, coprocesadores “fuzzy” dedicados, procesadores RISC con soporte “fuzzy” y hardware orientado (ASIC). Todo esto, ha ocasionado que las aplicaciones de control empleando Lógica Difusa, hayan alcanzado un gran desarrollo en la actualidad. En este trabajo se desarrollan los conceptos básicos para implementar un Sistema de Lógicas Difusas (“kernel difuso”) que optimiza la relación complejidad computacional vs. funcionalidad de los procesos de inferencia. Este kernel utiliza una base de conocimientos que relaciona directamente la entrada y salida “crisp”. Esto, permite que plataformas naturamente limitadas aborden la solución de problemas más complejos. Por último se describe una aplicación práctica que demuestra las cualidades del método. Eje: Procesamiento distribuido y paralelo. Tratamiento de señales Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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Un Sistema de Lógica Difusa (SLD) permite manejar datos numéricos y conocimientos lingüísticos en forma simultánea mediante una matemática unificada. Los grandes avances tecnológicos han dado lugar al desarrollo de diferentes alternativas para la implementación de un SLD tales como el empleo de microcontroladores estándar con soporte de software para Lógica Difusa, coprocesadores “fuzzy” dedicados, procesadores RISC con soporte “fuzzy” y hardware orientado (ASIC). Todo esto, ha ocasionado que las aplicaciones de control empleando Lógica Difusa, hayan alcanzado un gran desarrollo en la actualidad. En este trabajo se desarrollan los conceptos básicos para implementar un Sistema de Lógicas Difusas (“kernel difuso”) que optimiza la relación complejidad computacional vs. funcionalidad de los procesos de inferencia. Este kernel utiliza una base de conocimientos que relaciona directamente la entrada y salida “crisp”. Esto, permite que plataformas naturamente limitadas aborden la solución de problemas más complejos. Por último se describe una aplicación práctica que demuestra las cualidades del método. |
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