Nonparametric regression analysis of uncertain and imprecise data using belief functions

AbstractThis paper introduces a new approach to regression analysis based on a fuzzy extension of belief function theory. For a given input vector x, the method provides a prediction regarding the value of the output variable y, in the form of a fuzzy belief assignment (FBA), defined as a collection of fuzzy sets of values with associated masses of belief. The output FBA is computed using a nonparametric, instance-based approach: training samples in the neighborhood of x are considered as sources of partial information on the response variable; the pieces of evidence are discounted as a function of their distance to x, and pooled using Dempster’s rule of combination. The method can cope with heterogeneous training data, including numbers, intervals, fuzzy numbers, and, more generally, fuzzy belief assignments, a convenient formalism for modeling unreliable and imprecise information provided by experts or multi-sensor systems. The performances of the method are compared to those of standard regression techniques using several simulated data sets

Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico

Esta tesis aborda el diagnóstico de fallos en sistemas industriales por técnicas de Inteligencia Artificial, tratando en particular el razonamiento borroso y posibilístico. Inicialmente, se presentan los problemas a resolver en el diagnóstico de sistemas y después se plantean estrategias para abordarlos a partir de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, en donde destacamos los métodos relacionales borrosos que serán la base para nuestra aportación principal. También se han estudiado los sistemas expertos basados en lógica borrosa y que usan tablas de decisión, los sistemas expertos que combinan lógica borrosa con probabilidad y los sistemas de diagnóstico basados en redes Bayesianas. Se experimenta con varias técnicas de diagnóstico descritas en el estado del arte, haciendo combinaciones entre ellas. Una vez experimentadas y evaluadas las anteriores técnicas, vistos los inconvenientes que surgían, se decidió implementar una nueva metodología que diera una mejor solución al problema del diagnóstico. Esta metodología es el diagnóstico posibilístico borroso visto como un problema de optimización lineal. La metodología convierte los enunciados lingüísticos, que componen una base de reglas de un sistema experto borroso, en un conjunto de ecuaciones lineales a través de técnicas relacionales. Luego, estas ecuaciones se utilizan con algoritmos de programación lineal. Algunas modificaciones requieren programación cuadrática. Los resultados obtenidos en esta última aportación en una aplicación de análisis de aceites fueron satisfactorios, presentando al usuario una salida de diagnóstico fácil de interpretar, suficientemente exacta y teniendo en cuenta la incertidumbre en reglas y medidas.Ramírez Valenzuela, JC. (2007). Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1922Palanci

Arquitectura e inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos: Aplicación a un proceso de microfabricación

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura: 25 de mayo de 201