Modelamiento difuso con técnicas de Clustering

dc.contributor.authorGonzález Chaparro, Diana Marcelaspa
dc.contributor.authorBarato Quintero, Sergiospa
dc.date2008-11-30
dc.date.accessioned2019-09-19T21:38:32Z
dc.date.available2019-09-19T21:38:32Z
dc.descriptionEn este documento se presentan técnicas para derivar modelos difusos Takagi-Sugeno-Kang (TSK) de sistemas complejos, no lineales y semidesconocidos a partir de métodos de clustering (agrupamiento). Se utilizan tres algoritmos: GustafsonKessel (GK), Maximum Likelihood Estimation (MLE) y una modificación a la versión simplificada del algoritmo de Maximum Likelihood. Estos son evaluados en condiciones de presencia ruido. De los resultados de las simulaciones se demostró que el algoritmo menos vulnerable ante ruido es el GK. Adicionalmente, se encontró que en condiciones de poco ruido la generación de submodelos lineales eficientemente se obtuvo con el algoritmo MLE modificado.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.identifierhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/2858
dc.identifier10.14483/23448393.2858
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/19723
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldasen-US
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/2858/4158
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/2858/4159
dc.sourceIngeniería; Vol 8 No 1 (2003): January - June; 86-94en-US
dc.sourceIngeniería; Vol. 8 Núm. 1 (2003): Enero - Junio; 86-94es-ES
dc.source2344-8393
dc.source0121-750X
dc.subjectclustering difusoes-ES
dc.subjectcentroses-ES
dc.subjectfunción objetivoes-ES
dc.subjectmatriz de particiónes-ES
dc.subjectmodelo difuso TSK.es-ES
dc.subjectclustering difusoes-ES
dc.subjectcentroses-ES
dc.subjectfunci&oacutees-ES
dc.subjectn objetivoes-ES
dc.subjectmatriz de partici&oacutees-ES
dc.subjectnes-ES
dc.subjectmodelo difuso TSK.es-ES
dc.titleModelamiento difuso con técnicas de Clusteringes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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