10 Aplicaciones de sistemas difusos

3287 palabras 14 páginas
UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL CARMEN

MATERIA:
Introducción a la Inteligencia Artificial

TEMA:
*Investigacion de 10 aplicaciones de sistemas difusos
*Aplicación hibrida de un sistema neuro difuso

Cd. Del Carmen, Camp; 10 de septiembre de 2010

Introducción

En el presente trabajo se darán a conocer diferentes aplicaciones con sistemas difusos entre ellos productos al consumidor, diagnostico medico entre otras.

La lógica difusa o fuzzy logic permite representar de forma matemática conceptos o conjuntos imprecisos, tales como días fríos, meses calurosos, personas altas, sueldos bajos, etc. Por tales ejemplos la lógica difusa se adapta mejor al mundo real, puede comprender y funcionar con expresiones, del tipo “hace mucho
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Configurar una función de medida de similitud.
2. Recorrer el Caso Base para encontrar k-nn.
3. Hacer predicciones basadas en una medida estándar de K-nn.

El paso 1 sólo se ejecuta una sola vez mientras que el paso 2 y tres se usan cada que se hace una predicción.

A WIND-1 se le probó con un conjunto de diferentes parámetros y medidos los efectos resultantes en la exactitud del pronóstico. Lo que se hizo fue meter casos pasados, dar todos sus características y dejar que WIND-1 diera un pronóstico, entonces se comparaban estos resultados con los que ya se tenían, y se medía su grado de exactitud.
Se pudo comprobar que el grado de exactitud crecía al momento de aumentar los atributos de comparación y pronosticación, esto en el primer conjunto de experimentos.
Se llegó a la conclusión de que al combinar el CBR y la lógica difusa, se puede llegar a obtener de una forma más rápida información y parámetros de comparación para poder hacer un pronóstico más exacto en menos tiempo. 3) EDIMED
Es una herramienta software para la realización de diagnósticos médicos, el cual puede formar parte del aprendizaje y evaluación de los estudiantes de Medicina.
El estudiante selecciona el tipo de enfermedad y dependiendo de los síntomas que el sistema tenga registrados más los síntomas que el paciente de dicho alumno le exponga, el sistema debería dar un diagnóstico apropiado según el tipo de enfermedad del paciente.

La figura 3 muestra la

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