Aplicaciones de La Lógica Difusa

 

APLICACIONES DE LA LÓGICA DIFUSA 1. CONTR CONTROLADO OLADOR R DIFUSO ADA ADAPT PTA ATIV TIVO O

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Existen numerosas versiones de controladores que emplean lógica difusa, una de las ventajas de los Controladores Difusos es que pueden diseñarse aunque no se tenga un modelo matemático exacto de la Planta a controlar, gracias a que están basados en reglas. in embar embargo go,, se senci ncilla lla!! el no tener tener un model modelo o matem matemát ático ico de la Planta Planta implica no poder reali"ar simulaciones sobre la misma, de tal manera que los ajustes del controlador deben reali"arse en l#nea. Esto $a promovido la aparición de controladores controladores autoajustables, que cuentan con alg%n algoritmo que les permite evaluar su desempeño, & de acuerdo con cierto criterio ajustar su diseño. Cuando un Controlador Difuso cuenta con un algoritmo de autoajuste, se dice que es un Controlador Difuso 'daptativo.

2. IDENT IDENTIFICA IFICADOR DOR D DE E IMÁ IMÁGENES GENES AÉRE AÉREAS AS [2] El problema aqu# planteado es el siguiente! e tienen tres imágenes a(reas de la misma "ona) las imágenes se $an captado empleando cámaras a blanco & negro, de tal forma que muestran en cada pixel un cierto nivel de gris *nivel de luminancia+) las tres fotograf#as no son iguales, porque cada una de ellas se $a tomado anteponiendo a la cámara un ltro que sólo permite captar una franja de colores *unas ciertas longitudes de onda+, & los ltros para cada fotograf#a $an sido diferentes. En estas imágenes se $a captado un área extensa con "onas que se pueden clasicar as#! - onas de r#o. - onas de construcciones $umanas. - onas dedicadas a la l a agricultura. - onas boscosas. El problema consiste en diseñar un algoritmo que, conociendo los niveles de luminancia para un cierto pixel en las tres fotograf#as, decida a cuál de las "onas anteriores corresponde ese pixel. /o existe una %nica combinación de luminancias que identique a cada una de las "onas, & por tanto no se conoce el conjunto de todas las combinaciones de luminancias posibles asociadas a cada "ona. /ótese /ótes e que el probl problema ema puede puede re repla plante ntear arse se en t(rmin t(rminos os de Conju Conjunto ntos s Difusos! e puede denir como 0niverso de Discurso el conjunto de todas las combinaciones posibles de luminancias, con lo cual la tarea consiste en

 

encontrar cuatro Conjuntos Difusos denidos sobre dic$o universo, cada uno de los cuales debe representar a una de las "onas de las imágenes. 1Cómo encontrar esos conjuntos2 e propone la utili"ación de un algoritmo de agrupamiento difuso, dic$o algoritmo se conoce como el agrupamiento ''fuzzy c-means3, c-means3, en el que dado un 0niverso de Discurso 4, se dene una cpartición como una colección de c Conjuntos Difusos denidos sobre 4, & con sus funciones de pertenencia.

3. BAS BASE E DE D DA ATOS D DIFU IFUSA SA [3] e distinguen dos tipos de t(cnicas difusas en las 5ases de Datos! • •

5ases de Datos Difusas.  6  6(cnicas (cnicas Difusas Difusas para la recuperación recuperación de la informació información. n.

En la primera de estas t(cnicas el concepto de Conjunto Difuso se incorpora en la estructura misma de la 5ase de Datos, mientras que en la segunda se emplea en las estrategias de recuperación de la información. 0n ejemplo de las t(cnicas del primer tipo es la 5%squeda Difusa, tiene dos componentes una 5ase de Datos tradicional, & una denición Difusa de las variables cuanticables. Propone evaluar la función de pertenencia de cada registro a cada uno de los los valo valorres ling ling7# 7#st stico icos s in invo volu lucr crad ados os en la cons consult ulta, a, & entr entreg egar ar como como resultado de la b%squeda un conjunto difuso con funciones de pertenencia obtenidas mediante la utili"ación de operadores '/D, 89 :/86 difusos) son el m#nimo para el '/D, el máximo para el 89 & el complemento para el /86.

4. PSICOL PSICOLOGÍA OGÍA COGN COGNOCITIV OCITIVA: A: RECONOC RECONOCIMIENTO IMIENTO DE PALABRAS [4] Este caso no emplea los algoritmos asociados a la ;ógica Difusa, sino el concepto mismo de los Conjuntos Difusos, & resalta que la importancia de la ;ógica Difusa radica en la noción de Conjuntos con fronteras no exactas, lo que implica gradualidad en los cambios. Este Es te ejemp jemplo lo cons consis iste te en la den denic ició ión n de un exper xperim imen ento to para para el reconocimiento de palabras, que es uno de los temas abordados por la Psicolog#a Cognoscitiva. Cognoscitiva. ;a pregunta que se desea contestar es! ¿Qué efectos tiene el contexto de una un a fr fra ase en el re reco cono noci cim mient iento o de pala palabr bra as? s?,, exi existen sten dos re respues spuestas tas opuestas, sustentadas cada una por dos teor#as diferentes! • •

;a teor#a del modelo