Implementación de Redes Neuro-Difusas Para Per Aplicadas en Problemas de Clasificación Y Modelización
Autor: José D. Martín
Se analiza el uso de redes neuro-difusas para solucionar problemas de clasificación y modelización. El objetivo es intentar combinar las cualidades de las redes neuronales y de la descripción de sistemas mediante Lógica Difusa. Las redes neuronales son conocidas por su alta capacidad de aprendizaje, lo que permite una adecuada generalización en el tipo de problemas comentado anteriormente. Su aplicación a problemas reales no ha dejado de crecer durante los últimos años. Por otro lado, la Lógica Difusa es una herramienta más novedosa, cuya propiedad más atractiva es la capacidad que posee de poder tratar con variables numéricas y variables lingüísticas simultáneamente. Las variables lingüísticas permiten un tratamiento del problema más comprensible y cercano al conocimiento intuitivo humano. Una de las principales ventajas de la combinación de estas disciplinas es la posibilidad de interpretar los resultados obtenidos por una red neuronal, pudiendo extraer conocimiento de ella. Clásicamente, las redes neuronales han sido conocidas como sistemas que podían proporcionar excelentes resultados pero que tenían el principal inconveniente de ser cajas negras, de...
