| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573240 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Menéndez Domínguez, Víctor Hugo1 Romero Vázquez, Miguel Esteban2 Castellanos Bolaños, María Enriqueta3 Guerrero Sosa, Jared David Tadeo3 |
| Instituciones: | 1Facultad de Matemáticas, Universidad Autónoma de Yucatán Anillo Periférico Norte, Tablaje Cat. 13615, Colonia Chuburná Hidalgo Inn. Mérida, Yucatán, México. CP 9711, 2Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información, Universidad del Bío-Bío Avda. Andrés Bello 720, Casilla 447. Chillán, Provincia de Diguillín, Chile, 3Facultad de Matemáticas, Universidad Autónoma de Yucatán Anillo Periférico Norte, Tablaje Cat. 13615, Colonia Chuburná Hidalgo Inn. Mérida, Yucatán, México. CP 97119, |
| Año: | 2020 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 19-28 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | Fuzzy Inference Systems (FIS) allow modeling complex processes where their main characteristic is the uncertainty or imprecision of the values. This type of system employs collections of "If-Then" rules that use linguistic labels to represent concepts that cannot have a precise quantitative analysis. This article presents a tool for the development of Fuzzy Inference Systems using the Fuzzy Repertory Table, a technique originated in the area of Psychology for the representation of knowledge that incorporates aspects of Fuzzy Logic. Given a set of examples, a set of fuzzy domains and their linguistic labels, the tool generates a multilevel fuzzy classification model, that is, fuzzy rules. These Fuzzy Inference Systems are of the MISO type (multiple-in, simple-out), that is, sets of fuzzy rules with several input variables and one output variable. The tool allows the user to develop, evaluate and use the fuzzy rules that model a process. A case study is presented that validates the technique and the developed tool. The results obtained allow us to corroborate the effectiveness of the system modeling tool using the Fuzzy RepertoryTable technique. |
| Resumen en español | Los Sistemas de Inferencia Borrosa permiten modelar procesos complejos donde su característica principal es la incertidumbre o la imprecisión de los valores. Este tipo de sistemas emplea colecciones de reglas "Si-Entonces" que utilizan etiquetas lingüísticas para representar conceptos que no pueden tener un análisis cuantitativo preciso. En este artículo se presenta una herramienta para el desarrollo de Sistemas de Inferencia Borrosa empleando la Tabla de Repertorio Borroso, una técnica originada en el área de la Psicología para la representación del conocimiento que incorpora aspectos de la Lógica Borrosa. Dado un conjunto de ejemplos, un conjunto de dominios borrosos y sus etiquetas lingüísticas, la herramienta genera un modelo de clasificación borrosa multinivel, es decir reglas borrosas. Estos Sistemas de Inferencia Borrosa son del tipo MISO (multiple-in, simple-out), es decir, conjuntos de reglas borrosas con varias variables de entrada y una variable de salida. La herramienta permite al usuario desarrollar, evaluar y utilizar las reglas borrosas que modelan un proceso. Se presenta un caso de estudio que valida la técnica y la herramienta desarrollada. Los resultados obtenidos permiten corroborar la efectividad de la herramienta para la modelación de sistemas utilizando la técnica de la Tabla de Repertorio Borroso. |
| Palabras clave: | Reglas de Inferencia, lógica difusa, representación del conocimiento |
| Keyword: | inference rules, fuzzy logic, knowledge representation |
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