A comparison between a two feedback control loop and a reinforcement learning algorithm for compliant low-cost series elastic actuators

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A Domain Independent Framework for Developing Knowledge Based Computer Generated Forces

Computer Generated Forces (CGFs) are important players in Distributed Interactive Simulation (DIS) exercises. A problem with CGFs is that they do not exhibit sufficient human behaviors to make their use effective. The SOAR approach has yielded a human cognitive model that can be applied to CGFs, but this is extremely complex. The product of the research reported in this thesis is a much less complex behavioral framework for a CGF that is easy to validate, revise, and maintain. To support this, an existing, domain independent CGF architecture is discussed and applied to an experimental CGF. Techniques for modeling the knowledge and behaviors of any CGF via semantic nets are presented. A process for transforming the semantic nets into fuzzy controllers is outlined, and pertinent issues regarding fuzzy controllers are discussed. Lastly, a method for making time critical decisions via fuzzy logic is presented

Approximate Reasoning in Hydrogeological Modeling

The accurate determination of hydraulic conductivity is an important element of successful groundwater flow and transport modeling. However, the exhaustive measurement of this hydrogeological parameter is quite costly and, as a result, unrealistic. Alternatively, relationships between hydraulic conductivity and other hydrogeological variables less costly to measure have been used to estimate this crucial variable whenever needed. Until this point, however, the majority of these relationships have been assumed to be crisp and precise, contrary to what intuition dictates. The research presented herein addresses the imprecision inherent in hydraulic conductivity estimation, framing this process in a fuzzy logic framework. Because traditional hydrogeological practices are not suited to handle fuzzy data, various approaches to incorporating fuzzy data at different steps in the groundwater modeling process have been previously developed. Such approaches have been both redundant and contrary at times, including multiple approaches proposed for both fuzzy kriging and groundwater modeling. This research proposes a consistent rubric for the handling of fuzzy data throughout the entire groundwater modeling process. This entails the estimation of fuzzy data from alternative hydrogeological parameters, the sampling of realizations from fuzzy hydraulic conductivity data, including, most importantly, the appropriate aggregation of expert-provided fuzzy hydraulic conductivity estimates with traditionally-derived hydraulic conductivity measurements, and utilization of this information in the numerical simulation of groundwater flow and transport

Raciocínio baseado em casos: uma abordagem fuzzy para diagnóstico nutricional

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro TecnológicoRaciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma técnica da Inteligência Artificial (IA), recentemente desenvolvida, para amenizar a elaboração de regras existentes em sistemas especialistas que modelam a cognição humana para resolver problemas. O RBC pode ser usado em circunstâncias específicas tais como para a determinação de um Diagnóstico Nutricional e Prescrição Dietética. Em muitos aspectos, é basicamente diferente de outras maiores abordagens da IA. Por acreditar que a matemática clássica sozinha não contempla todos os aspectos das escolhas desenvolvidas pela mente humana é que sentimos a necessidade de uma ferramenta mais flexível, onde possamos ter respostas em graus de cinza. É hábil para utilizar um específico conhecimento de experiências prévias, problemas com situações concretas (casos) e repetir o ato humano de relembrar prévios episódios resolvendo um dado problema por reconhecimento de outras afinidades. Para isso, integramos a metodologia do RBC e o modelo da Lógica Difusa no desenvolvimento deste sistema. Diagnóstico Nutricional e Prescrições Dietéticas são muito complexos, descrevendo estas considerações em parâmetros Fuzzy, como obesidade, comportamento individual, idade e tendências genéticas. O objetivo deste estudo, foi desenvolver um sistema inteligente que satisfizesse as necessidades de um especialista nutricionista ao determinar um Diagnóstico Nutricional e fornecer uma Prescrição Dietética a um indivíduo, utilizando-se ferramentas rápidas e próximas a cognição humana. A base de casos deste sistema, foi obtida através de um estudo realizado na instituição Pell Heart Survey Regional Municipality of Pell em 1997, na província de Ontário, Canadá. Esta pesquisa foi caracterizada como um estudo de casos, transversal e qualitativo. O objetivo da Instituição Peel neste estudo, foi determinar o estado nutricional desta população assim como diagnosticar doenças crônico degenerativas não transmissíveis. A Instituição Pell coletou o tamanho de uma amostra de 2000 sujeitos, foram aleatoriamente selecionados em uma população adulta entre 18 e 59 anos de idade, de ambos os sexos. Os riscos nutricionais desta população foram determinados pelas variáveis de índices de massa corporal (IMC), avaliação dietética, necessidades energéticas totais (NET), o nível de atividade física, pressão arterial, colesterol sangüíneo, história familiar, tabagismo, sexo e idade. Pegou-se as amostras da Pell e fez-se um tratamento e análise dos dados. Aplicou-se o modelo fuzzy para valorar os atributos e a metodologia do Raciocínio Baseado em Casos, utilizou-se para compor os casos reais e suas devidas soluções, na base de casos. Constituiu-se um conjunto de protótipos para facilitar a aquisição dos casos, agilizando a recuperação dos mesmos, diminuindo-se a necessidade de adaptação. A ferramenta utilizada para testar os pesos, foi a shell Esteem 1.4 da Esteem Software e o programa estatístico utilizado foi SPSS, versão 8.0. O tamanho da amostra foi adequada. Verificou-se a sustentabilidade da capacidade do modelo tendo em vista a importância do aprendizado com a experiência. A validação do modelo fuzzy e do RBC chegou próximo a 100

Basic issues on fuzzy rules and their application to fuzzy control

International audienceFuzzy logic controllers have encountered an extraordinary success in a great variety of industrial applications in the last few years, especially in Japan. The principle of fuzzy controllers, first outlined by Zadeh[31] and then successfully experimented by Mamdani and Assilian[20], consists of synthesizing a control law for a system from fuzzy rules, usually provided by experts, which state the action(s) to do in typical situations, in contrast with the standard approach to automatic control which requires a model of the system to control. Each rule more or less applies to a fuzzy class of situations and an interpolation operation is performed between the conclusion parts of the selected rules, on the basis of the degrees of compatibility between the condition parts of these rules and the current situation encountered by the system. The reader is referred to Mamdani[19], Sugeno[24] for introductions and to Lee[16] and Berenji[5] for surveys. The basic methodology of fuzzy logic controllers was empirically developed in the late seventies and early eighties and has not changed much since. Recently, a revival of rather theoretically-oriented studies has been observed in order to build a strong methodology for fuzzy logic controllers. Thus the analytical comparison between a fuzzy controller and a proportional-integral controller[30], the limit behavior of fuzzy controllers[6], the stability of fuzzy controllers[27], [26], adaptive techniques for fuzzy controllers, e.g. [22]; [1]; [13], and the use of neural network methods for learning fuzzy rules and implementation issues[17] [28] have been discussed. In this paper we concentrate our methodological study on issues related to the modelling of the set of fuzzy rules and the associated interpolation techniques and we point out several directions for further research