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Gutiérrez Segura, Flabio Alfonso
Hidalgo Mendoza, Ellis Rodney
2017-11-16T19:22:10Z
2017-11-16T19:22:10Z
2017
Formato APA
https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/1123
El presente trabajo se implementaron métodos de construcción de funciones de pertenencia para conjuntos difusos a partir de datos, de acuerdo a los tipos de datos, se utilizó técnicas matemáticas como interpolación polinomial y regresión por mínimos cuadrados; asimismo se empleó técnicas de inteligencia artificial como algoritmos genéticos y redes neuronales, para la implementación de los métodos se utilizan diferentes softwares como Java y Visual Basic. En el Capítulo I se abordaron algunos conceptos fundamentales de lógica difusa. En el Capítulo II describió las formas y características generales de una función de pertenencia. En el Capítulo III, se analizó diferentes métodos de construcción de funciones de pertenencia mediante métodos directos. En el Capítulo IV se implementaron programas de ordenador para mostrar ejemplos de aplicación de cómo construir de funciones de pertenencia partir de datos empleando técnicas matemáticas y de inteligencia artificial.
Tesis
application/pdf
spa
Universidad Nacional de Piura
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Universidad Nacional de Piura / UNP
Conjuntos difusos
Funciones de pertenencia
algoritmos genéticos
redes neuronales
interpolación
regresión
Construcción de conjuntos difusos a partir de datos
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Universidad Nacional de Piura
Maestría en Matemática Aplicada
Maestría
Magíster en Matemática Aplicada
Perú
Matemáticas Aplicadas
Programa de Maestría en Matemática Aplicada
Pública



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