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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: HIERARCHICAL NEURO-FUZZY BSP-MAMDANI MODEL Autor: ROSINI ANTONIO MONTEIRO BEZERRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
RICARDO TANSCHEIT - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 3129
Catalogação: 04/11/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3129@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3129@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3129
Resumo:
Título: HIERARCHICAL NEURO-FUZZY BSP-MAMDANI MODEL Autor: ROSINI ANTONIO MONTEIRO BEZERRA
RICARDO TANSCHEIT - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 3129
Catalogação: 04/11/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3129@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3129@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3129
Resumo:
This paper investigates the use of Binary Space
Partitioning (BSP) Hierarchical Neuro-Fuzzy Systems for
applications in pattern classification, forecast, control
systems and obtaining of fuzzy rules. The goal is to create
a BSP Hierarchical Neuro-Fuzzy Model of the Mamdani type
from the BSP Hierarchical Neuro-Fuzzy Class (NFHB-Class)
which is able to create its own structure automatically and
obtain knowledge from a data base through fuzzy rule,
interpreted linguistically, that explain the data structure.
This paper is made up of four main parts: study of the main
Hierarchical Systems; analysis of the BSP Hierarchical
Neuro-Fuzzy Class System, definition and implementation of
the NFHB-Mamdani model, and case studies. A bibliographical
survey is made in the study of the main Hierarchical
Systems. The main Neuro-Fuzzy Models used in control
systems - Falcon and Nefcon -are also investigated.
In the NFHB-Class System, the learning of the structure is
verified, as well as, the recursive partitioning, the
possibility of having a greater number of inputs in
comparison to other Neuro-Fuzzy systems and recursive fuzzy
rules. The NFHB-Class System is a model developed
specifically for pattern classification, since it has
various outputs, it is not possible to use it in control
application and forecast. To make up for this deficiency, a
new unique output model is developed. In the third part, a
new BSP Hierarchical Neuro-Fuzzy model is defined with
fuzzy consequents (NFHB-Mamdani), whose implementation uses
the NFHB-Class architecture for the learning, test, and
validation phase, yet with the different consequents,
modifying the definition strategy of the consequents of the
rules. Aside from its use in pattern classification,
forecast, and control, the NFHB-Mamdani system is capable of
obtaining knowledge from a data base in the form of rules
of the type IF THEN. Two typical data base for application
in classification are used in the case studies: Wine and
Iris. Electric charge series of six different Brazilian
companies are used for forecasting: Copel, Cemig, Light,
Cerj, Eletropaulo and Furnas. Finally, to test the
performance of the system in control, a third order plant
is used as a process to be controlled. The obtained results
for classification, in most cases, are better than the best
results found by other models and algorithms to which they
were compared. For forecast of electric charges, the
obtained results are always among the best supplied by
other models to which they were compared. Concerning its
application in control, the NFHB-Mamdani model is able to
control, reasonably, the process used for test.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |