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Controlador Neurodifuso Adaptativo

Asocia la información de entrada con el ejemplar más parecido de los almacenados “conocidos” por la red y devuelve la respuesta al mundo exterior.
Se puedeusar un Aprendizaje por No supervisado por patron, que tiene la característica de aprender asociaciones entre los patrones (los reconoce), viendo su grado de familiaridad o similitud, y puede obtenerejemplares representantes. Con esto puede hacer un mapa topográfico de características de entradas.
Con esto si se le presenta un patrón A puede responder con un patrón B.
Este autoaprendizaje damás peso a las correlaciones entre dos valores activos.
Las neuronas pueden manejar valores analógicos en sus entradas y salidas, es decir valores reales continuos, si es así , las funciones deactivación de las neuronas serán también continuas , del tipo lineal o sigmoidal.
Como la red neuronal aprende con ese mapa topográfico, los patrones y los valores de salida , el sistema difuso se planteacomo una red neuronal ,y se diseña de acuerdo con la capacidad de aprendizaje.
La red neuronal se aplica directamente en el diseño de funciones de pertenencia multidimensional y no lineal, queparticiones un espacio de entrada (proceso de razonamiento difuso).
Control de procesos mediante Controlador Neurodifuso Adaptativo

Se usara en controles de procesos multifases complejos, de fluidosdinámicos y reactivos.
Se necesitara de una técnica de medida global para el control eficiente del sistema.
El sistema neurodifuso debe aprender cuales son los estados óptimos del proceso,a partir de lainformación facilitada por un experto.
Se obtendrá para posible estado un pequeño número de características que lo definen, las diferencias entre estas características definirán las entradas alsistema.
La implementación mediante una red neuronal provoca que el sistema pueda aprender a partir del entorno y ganar en robustez, ajustando los pesos de la red frente a interferencias externas....