REVISTA DYNA NEW TECHNOLOGIES

Palabras clave:

lógica borrosa, clarificación, funciones de pertenencia, métodos computacionales, error cuadrático medio, fuzzy logic, clarification, membership functions, computational methods, mean square error

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Este artículo presenta un modelo de clarificación en el sentido borroso, considerando que la función de pertenencia es invertible con respecto al estado del sistema y definiéndola como proceso de identificación sobre la respuesta acotada del sistema visto como caja negra. En este caso la herramienta necesaria es el vector unitario basado en los valores de la función de pertenencia. Específicamente, se considera en él a la diferencia de los valores absolutos entre el valor del estado y su media, en vez de la desigualdad del triángulo; permitiendo así la clarificación dado que se conoce la función de pertenencia. Dentro de las simulaciones en Matlab® se observa que la convergencia entre la señal deseada y la clarificada se da en casi todos los puntos, describiendo ilustrativamente cómo se va desarrollando el proceso de clarificación; comparándose los resultados con los obtenidos por el método del centroide. En el funcional de error de las secuencias, convergen a una región que decrece a cero a través del tiempo.

Palabras Clave: lógica borrosa, clarificación, funciones de pertenencia, métodos computacionales, error cuadrático medio