Sistemas Neuro Difusos

Universidad Nacional Experimental Politécnica

“Antonio José de Sucre”

Vicerrectorado Barquisimeto

Dirección de Investigación y Postgrado















Introducción a los sistemas genéticos difuso























Autor: Gerardo Torres

Cédula: 16404408







Junio, 2012Introducción a los sistemas genéticos difuso



Soft Computing (Computación Flexible)



El Soft computing o computación flexible es un término empleado en informática que engloba diversas técnicas empleadas para solucionar problemas que manejan información incompleta, con incertidumbre e inexacta.



El Soft Computing se convirtió en una rama formal de la informática a principios de los años90. Las primeras aproximaciones informáticas sólo podían modelar y analizar con precisión sistemas relativamente simples.



Los sistemas más complejos que aparecían en biología,  medicina,  humanidades,  administración de empresas, y en otros campos resultaban inmanejables con los métodos analíticos y matemáticos convencionales. Debemos decir que la simplicidad y la complejidad de lossistemas son relativas, y muchos modelos matemáticos convencionales han sido al mismo tiempo desafiantes y muy productivos.


Como técnicas de Soft computing se incluyen:

▪ Redes neuronales
▪ Sistemas difusos
▪ Computación bio-inspirada:
▪ Algoritmos evolutivos
▪ Optimización de colonias de hormigas
▪ Inteligencia de enjambre
▪ Ideas sobre probabilidad:
▪ Redesbayesianas
▪ Teoría del Caos

Generalmente, las técnicas de soft computing se asemejan más a los procesos biológicos que a las técnicas matemáticas tradicionales, que se basan principalmente en sistemas formales lógicos, tales como Lógica proposicional y lógica de predicados, o basados en análisis numérico asistido por ordenador (como en el método de los elementos finitos). Las técnicas de Softcomputing intentan complementarse unas a otras.


A diferencia de las técnicas de hard computing, que buscan la exactitud y la verdad total, las técnicas de soft computing explotan la tolerancia de la imprecisión, la verdad parcial y la incertidumbre para un problema específico. Otra diferencia que contrasta aparece al considerar que el razonamiento inductivo juega un papel más destacado en softcomputing que en hard computing.



“Básicamente, Soft Computing no es un cuerpo homogéneo de conceptos y técnicas. Más bien es una mezcla de distintos métodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos. En este sentido, el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisión y la incertidumbre, para conseguir manejabilidad, robustez ysoluciones de bajo costo. Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Lógica Fuzzy, la Neurocomputación y el Razonamiento Probabilístico, incluyendo este último a los Algoritmos Genéticos, las Redes de Creencia, los Sistemas Caóticos y algunas partes de la Teoría de Aprendizaje. En esa asociación de Lógica Fuzzy, Neurocomputación y Razonamiento Probabilístico, la Lógica Fuzzy se ocupaprincipalmente de la imprecisión y el Razonamiento Aproximado; la Neurocomputación del aprendizaje, y el Razonamiento Probabilístico de la incertidumbre y la propagación de las creencias”

[pic]

Figura 1. Hibridación en el Soft Computing.



Redes Neuronales y Lógica Difusa



Las redes neuronales son sistemas que se basan en la estructura de las redes de neuronas del cerebro humano,donde hay entradas llamadas dendritas (Input) y una salida denominada axón (Output), la transmisión de información se lleva a cabo a través del axón y las dendritas por medio de la sinapsis. Las señales que son enviadas a través de las dendritas, son modificadas de acuerdo a la fuerza de la conexión sináptica, denominado peso sináptico. Lo anteriormente descrito permite a medida que más señales...