Aplicación de técnicas neuro-difusas basadas en topología simplicial a la monitorización del proceso de producción de penicilina
- Araúzo Bravo, Marcos J.
- Juan López Coronado Director
- José Manuel Cano Izquierdo Director
Universidad de defensa: Universidad Politécnica de Cartagena
Fecha de defensa: 29 de junio de 2001
Tipo: Tesis
Resumen
Con el objetivo de construir identificadores de sistemas multivariables no lineales bajo condiciones de incertidumbre, y aplicarlos a la monitorización del proceso de producción de penicilina, se ha diseñado un nuevo sistema neurodifuso: FLAS (Fuzzy Linear Adaptive System), basado en una interpretación de los conjuntos borrosos inspirada en la topología simplicial, que extrae conocimiento de ejemplos procedentes del mundo real, codificándolo mediante técnicas de conglomeración inspiradas en las redes neuronales, cuantificándolo mediante técnicas de conglomeración inspiradas en las redes neuronales, cuantificándolo mediante lógica difusa y estructurándolo mediante topología simplicial, Comportándose como un sistema adaptativo de estimación de funciones con incertidumbre que modela éstas mediante elementos multilineales a trozos ajustando sus parámetros mediante aprendizaje. Su diseño y aplicación al proceso de producción de penicilina se ha basado en lo siguientes elemento: Para adaptar la cuantificación del conocimiento realizada por la lógica difusa a geometrías más flexibles, se ha propuesto una nueva formulación de los conjuntos difusos mediante topología simplicial, utilizando conjuntos cuyos soportes son politopos convexos y sus funciones de pertenencia son las coordenadas baricéntricas. Para filtrar la incertidumbre de las muestras se ha desarrollado un algoritmo de conglomeración hiperelipsoidal con aprendizaje distribuido. Se ha desarrollado el "Algoritmo del Simplex Andante" como generalización multidimensional de la "Estrategia del Triángulo Andante" agilizándo el proceso de disparo de reglas. Se ha desarrollado un nuevo algoritmo incremental de triangulación conforme y otro de Delaunay. Se ha demostrado la capacidad de aproximación universal de FLAS y obtenido cotas del error de estimación con y sin incerticumbre. Se ha desarrollado de un algoritmo de extrapolación con continuidad basado en l