Sistema neurodifuso con defuzificación basado en relaciones booleanas (DBR) aplicado a series de tiempo Mackey-Glass

• Morales Laguado, Lina Cristina ^[1] ; Espítia Cuchango, Helbert Eduardo ^[1] ; Soriano Mendez, José Jairo ^[1]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
• Localización: Visión electrónica, ISSN 1909-9746, ISSN-e 2248-4728, Vol. 3, Nº. 2, 2009, págs. 12-18
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Neuro-fuzzy system with defuzzification based in boolean relations (DBR) applied to time series Mackey-Glass
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta un sistema neurodifuso con defuzificación basaba en relaciones booleanas (DBR) para la predicción de la serie de tiempo caótica Mackey-Glass. Inicialmente, se explica el algoritmo de entrenamiento retropropagación y la utilización del DBR como método de defuzificación. Posteriormente, se modela la serie de tiempo con dieciséis reglas difusas Si-Entonces, usando la técnica descrita. Los resultados obtenidos muestran una reducción del tiempo de entrenamiento y cálculo computacional, en comparación con las redes neurodifusas convencionales.

  • English

    This paper presents a Neuro-Fuzzy system with defuzzification based on Boolean relations (DBR) for the prediction of Mackey-Glass chaotic time series. Initially, the Back-propagation training algorithm and use of DBR as a defuzzification method are explained. Later, time series is modeled with sixteen fuzzy If-Then rules, using the technique described. The results show a reduction in training time and computational calculations, compared with conventional Neuro-Fuzzy Networks.