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Coleção Digital

Avançada


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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:
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.

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