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Disciplina asociada:Inteligencia Artificial |
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Escuela:
Por definir
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Departamento Académico:
Por definir
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Programas académicos: |
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Requisitos:No tiene. |
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Equivalencia:IA99175 |
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Intención del curso en el contexto general del plan de estudios: |
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Objetivo general de la Unidad de Formación: |
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| Introducción, matemáticas de sistemas difusos: conjuntos difusos y operaciones básicas, relaciones difusas y el principio de extensión, variables linguísticas y reglas tipo IF-THEN, lógica difusa y razonamiento aproximado. Propiedades de los sistemas difusos: base de reglas y máquinas de inferencia difusas, fuzificadores y desdifuzificadores, sistemas difusos como mapeadores no lineales, propiedades de los sistemas difusos como aproximadores universales . Diseño de los sistemas difusos en base a datos de entrada y salida, métodos de tabla de referencia, entrenamiento de gradiente, mínimos cuadrados recursivos y agrupamiento. | |||||
Técnica didáctica sugerida: |
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| No especificado | |||||
Bibliografía sugerida: |
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LIBROS DE TEXTO: * Lin, C. T. (Ching Tai), 1944-, Neural fuzzy systems : a neuro-fuzzy synergism to intelligent systems / Chin-Teng Lin, C.S. George Lee., Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall PTR, c1996., 132351692 * Li-Xin W, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, 1997, |
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Perfil del Profesor: |
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(141001)Doctorado en Ingeniería Eléctrica/Electrónica y Comunicaciones ; (110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica CIP: 141001, 110102 |
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Discipline:Artificial Intelligence |
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School:
Undefined
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Academic Department:
Undefined
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Programs: |
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Prerequisites:None. |
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Equivalences:IA99175 |
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Course intention within the general study plan context: |
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Course objective: |
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| Introduction, foundations of fuzzy systems: fuzzy sets and basic operations, fuzzy relations, extension principle, linguistic variables, and IF-THEN rules, fuzzy logic and approximate reasoning. Properties of fuzzy systems: fuzzy rule base and inference engine, fuzzifiers and defuzzyfiers, fuzzy systems as non-linear mappings, properties of fuzzy systems as universal approximators. Design of fuzzy systems based on input/output data, reference table methods, gradient training, recursive minimal squares, and grouping. | |||||
Teaching and learning tecniques: |
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| Not Specified | |||||
Suggested Bibliography: |
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TEXT BOOKS: * Lin, C. T. (Ching Tai), 1944-, Neural fuzzy systems : a neuro-fuzzy synergism to intelligent systems / Chin-Teng Lin, C.S. George Lee., Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall PTR, c1996., 132351692 * Li-Xin W, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, 1997, |
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Academic credentials required to teach the course: |
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(141001)Doctoral Degree in Electrical Engineering/ Electronics and Communications and (110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics CIP: 141001, 110102 |
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