Inclusión de un índice de estimación de incertidumbre, distribución y cohesión de datos en el modelamiento borroso

Este trabajo presenta una propuesta de estimación de la incertidumbre y la calidad de agrupamiento producidos en la identificación de modelos mediante Sistemas de Inferencia Bor r osa del tipo Takagi-Sugeno (SIB TS). Además, propone la integración de tales medidas como criterios evaluador es del modelo con base en la incertidumbre y la partición borrosa generados durante su obtención. Tal estimación hará que el modelo obtenido sea el de menor incremento en la incertidumbre frente a los datos originales del proceso. Además, permite evaluar la distribución y densidad de los datos en los conjuntos bor r osos obtenidos durante el modelamiento usando SIB TS. Los valor es de tal índice pueden ser usados como complemento al modelo final cuando este es usado en cualquier tarea basada en modelo (diseño, optimización, control, etc.). Esas tareas suponen un modelo con incertidumbre uniforme del modelo (que se asume baja), en todo el espacio del modelo. Usando el índice pr opuesto, se puede calcular un valor más realista de la incertidumbre del modelo en cualquier punto del espacio del modelo

Including an index for estimating uncertainty, distribution and cohesion of data in fuzzy modeling

RESUMEN: Este trabajo presenta una propuesta de estimación de la incertidumbre y la calidad de agrupamiento pr oducidos en la identificación de modelos mediante Sistemas de Inferencia Borrosa del tipo TakagiSugeno (SIB TS). Además, propone la integración de tales medidas como criterios evaluador es del modelo con base en la incertidumbre y la partición borrosa generados durante su obtención. Tal estimación hará que el modelo obtenido sea el de menor incremento en la incertidumbre frente a los datos originales del proceso. Además, permite evaluar la distribución y densidad de los datos en los conjuntos borrosos obtenidos durante el modelamiento usando SIB TS. Los valores de tal índice pueden ser usados como complemento al modelo final cuando este es usado en cualquier tarea basada en modelo (diseño, optimización, control, etc.). Esas tareas suponen un modelo con incertidumbre uniforme del modelo (que se asume baja), en todo el espacio del modelo. Usando el índice propuesto, se puede calcular un valor más realista de la incertidumbre del modelo en cualquier punto del espacio del modelo. Palabras Clave: Controladores Basados en Modelo, Identificación de Sistemas, Manejo de Incertidumbre, Modelamiento de Información Y Técnicas De Razonamiento, Sistema de Inferencia Borrosa Takagi­-Sugeno