Título: Um método neurofuzzy para construção de modelos inferenciais
Autores: Arruda, L. V. R.; Nagai, Elaine Yassue
Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para construção de modelos fuzzy inferenciais baseada em redes neurais e agrupamento fuzzy. A partir de um conjunto de medidas de variáveis secundárias do sistema a ser modelado, um mapa de Kohonen é aplicado para selecionar a estrutura de um modelo fuzzy lingüístico. Em seguida, a ordem deste modelo é selecionada através dos quocientes de Lipschitz. O algoritmo fuzzy c-means é então aplicado aos dados selecionados, gerando um modelo inicial cuja base de regras é sobredimensionada. Em seguida, as funções de pertinência similares são agrupadas, e uma análise de consistência é realizada reduzindo a base de regras final do modelo fuzzy gerado. Esta metodologia tem sido aplicada na construção de sensores virtuais para medidas de inferência em processos de destilação.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-217
Artigo em PDF: CBRN2005_217.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_217.bib