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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ON INTERVAL TYPE-2 FUZZY LOGIC SYSTEM USING THE UPPER AND LOWER METHOD FOR SUPERVISED CLASSIFICATION PROBLEMS Autor: RENAN PIAZZAROLI FINOTTI AMARAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
IVAN FABIO MOTA DE MENEZES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 55169
Catalogação: 04/10/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
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=55169@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55169@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55169
Resumo:
Título: ON INTERVAL TYPE-2 FUZZY LOGIC SYSTEM USING THE UPPER AND LOWER METHOD FOR SUPERVISED CLASSIFICATION PROBLEMS Autor: RENAN PIAZZAROLI FINOTTI AMARAL
Nº do Conteudo: 55169
Catalogação: 04/10/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
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=55169@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55169@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55169
Resumo:
Fuzzy logic systems are machine learning techniques that can model
mathematically uncertainties. They are divided into type-1 fuzzy, and type-2
fuzzy logic systems. The type-1 fuzzy logic system has been widely applied to
solve several problems related to machine learning, such as control, classification,
clustering, prediction, among others. However, as it presents a better
mathematical modeling of uncertainties, the type-2 fuzzy logic system has
received much attention over the years. This modeling improvement is also
accompanied by an increase in mathematical and computational effort. Aiming
to reduce these issues to solve classification problems, this work presents
the development and comparison of two Gaussian membership functions for a
type-2 interval fuzzy logic system using the upper and lower method. Gaussian
membership functions with uncertainty in the mean and with uncertainty
in the standard deviation are used. Both fuzzy models covered in this work
are trained by algorithms based on first order information. Furthermore, this
work proposes the extension of interval type-2 fuzzy models to present multiple
outputs, significantly reducing the computational cost in solving multiclass
classification problems. Finally, aiming to contextualize the use of these models
in mechanical engineering applications, this work presents the solution of
a problem of fault detection in aircraft gas turbines.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |