Redes Neuronales Basadas En Sistemas Difusos

UNIDAD 4 Redes Neuronales Basadas En Sistemas Difusos.

Neuronas D ifusa G eneralizadas y Redes ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object]

Entradas S inápticas ,[object Object],[object Object]

Entradas Dendríticas ,[object Object],[object Object]

Valores Agregados ,[object Object]

Salida De La Neurona ,[object Object]

Negación Difusa ,[object Object],[object Object],Donde:

Funciones De Agregación Y Activación En Neuronas Difusas ,[object Object]

Neurona Difusa ,[object Object]

Función De Activación Lineal ,[object Object],[object Object]

Neuronas Difusas Con AND Y OR ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],AND x 1 x 2 x n y j w 1 w 2 w n

[object Object],OR x 1 x 2 x n y j w 1 w 2 w n

Neuronas AND y OR Con Umbral ,[object Object],[object Object]

Redes Neuronales Difusas Multicapa ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Red Homogénea T AND T AND T AND T AND x 1 x 2 x n T AND S (OR) y y 1 y 2 y m

Aprendizaje y adaptación de una red neuronal difusa Proceso de Aprendizaje

Proceso de Aprendizaje ,[object Object],[object Object]

[object Object],Donde es el cambio de la superficie de la relación difusa dada como una función F[ . ] del error e(k): w ij (k+1) = w ij (k) + w ij (k)

[object Object],Q =  [y(x k ) – t k ] 2 N K=1

Representación de Datos en Sistemas Híbridos (NeuroDifusos) Representación de variables

Representación Difusa de variables que son entradas y salidas de RNA. ,[object Object]

Secuencia de Eventos ,[object Object],[object Object]

Codificación Difusa “uno-de-n” de entradas a una RNA ,[object Object],[object Object]

Control Difuso en el algoritmo de aprendizaje de Retropropagación ,[object Object]

Algunas aplicaciones en la Ingeniería ,[object Object]

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