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This topic contains 5 replies, has 2 voices, and was last updated by hubertsay27 hubertsay27 3 years, 2 months ago.

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  • #1031
    hubertsay27
    hubertsay27
    Participant

    Como calcula FuzzyLite los Parametros del consecuente de las reglas Takagi Sugeno 🙁 If x1 is A1 and · · · and xk is Ak
    then y=P0+Pi*Xi+…. +Pk*xk ) me refiero especificamente a los (Pi) del consecuente …..

    #1032
    Juan Rada-Vilela
    Juan Rada-Vilela
    Keymaster

    Los pesos Pi que mencionas corresponden a un término de tipo Linear, y no son calculados por fuzzylite sino determinados por el usuario. Revisa los ejemplos de Takagi-Sugeno.

    #1034
    hubertsay27
    hubertsay27
    Participant

    En mi trabajo de tesis ya decidí utilizar su biblioteca para desarrollar un servicio de inferencia pero creo que este parámetro debería facilitárselo al usuario ya que se calcula por métodos matemáticos engorrosos hasta ciertos puntos extensos dependiendo de la cantidad de reglas y variables lingüísticas que tenga el sistema. ¿Usted no cree que fuera más funcional la biblioteca si este parámetro fuera calculado por ejemplo con Mínimos Cuadrados? Ya que le estaría ahorrando el tiempo de estudio, comprensión y puesta en práctica de uno de estos métodos a los usuarios. Por favor si tiene algún método implementado para este tipo de cálculo me lo pudiera hacer llegar…?

    #1035
    Juan Rada-Vilela
    Juan Rada-Vilela
    Keymaster

    Ya entiendo lo que buscas, pero eso es parte de la optimización de un controlador difuso, y este módulo aun no está disponible en fuzzylite. Luego de terminar la versión 5.0, exploraré métodos para la optimización de controladores difusos. Por ahora, no tengo ningún método para hacer este tipo de cálculos.

    #1038
    hubertsay27
    hubertsay27
    Participant

    En eso exactamente pienso basar mi trabajo en la optimización de las premisas y el consecuente … Muchas gracias por su cooperación.

    #1106
    hubertsay27
    hubertsay27
    Participant

    He desarrollo de un componente que permite estimar los parámetros de la función del consecuente del modelo borroso Takagi-Sugeno a través de una muestra de datos (arff) por el método de Mínimos cuadrados y ajusta los conjuntos borrosos con esta misma muestra de datos mediante el algoritmo de Fuzzy K-Means quisiera ayudar al desarrollo de la biblioteca por lo que le ofrezco el trabajo realizado .Quiero poner mi trabajo a su disposición y saber que piensa al respecto .Muchas gracias.

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