Tesis:
Extending the expressiveness of fuzzy logic languages.
- Autor: PABLOS CERUELO, Víctor
- Título: Extending the expressiveness of fuzzy logic languages.
- Fecha: 2015
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S DE INGENIEROS INFORMÁTICOS
- Departamentos: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS E INGENIERIA DE SOFTWARE
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/37873/
- Director/a 1º: MUÑOZ HERNANDEZ, Susana
- Resumen: En el trabajo que aquí presentamos se incluye la base teórica (sintaxis y semán- tica) y una implementación de un framework para codificar el razonamiento de la representacion difusa o borrosa del mundo (tal y como nosotros, seres humanos, entendemos éste). El interés en la realizacion de éste trabajo parte de dos fuentes: eliminar la complejidad existente cuando se reliza una implementación con un lenguaje de programación de los llamados de proposito general y proporcionar una herramienta lo suficientemente inteligente para dar respuestas de forma con- structiva a consultas difusas o borrosas. El framework, RFuzzy, permite codificar reglas y consultas en una sintaxis muy cercana al lenguaje natural usado por los seres humanos para expresar sus pensamientos, pero es bastante más que eso. Permite representar conceptos muy interesantes, como fuzzificaciones (funciones usadas para convertir con- ceptos no difusos en difusos), valores por defecto (que se usan para devolver resultados un poco menos válidos que los que devolveriamos si tuviesemos la informacion necesaria para calcular los más válidos), similaridad entre atributos (característica que utilizamos para buscar aquellos individuos en la base de datos con una caracteristica similar a la buscada), sinonimos o antonimos y, además, nos permite extender el numero de conectivas y modificadores (incluyendo modificadores de negación) que podemos usar en las reglas y consultas. La personalización de la definicion de conceptos difusos (muy util para lidiar con el caracter subjetivo de los conceptos borrosos, donde nos encontramos con que cualificar a alguien de “alto” depende de la altura de la persona que cualifica) es otra de las facilidades incluida. Además, RFuzzy implementa la semantica multi-adjunta. El interés en esta reside en que introduce la posibilidad de obtener la credibilidad de una regla a partir de un conjunto de datos y una regla dada y no solo el grado de satisfacion de una regla a partir de el universo modelado en nuestro programa. De esa forma podemos obtener automaticamente la credibilidad de una regla para una determinada situacion. Aún cuando la contribución teórica de la tesis es interesante en si misma, especialmente la inclusion del modificador de negacion, sus multiples usos practicos lo son también. Entre los diferentes usos que se han dado al frame- work destacamos el reconocimiento de emociones, el control de robots, el control granular en computacion paralela/distribuída y las busquedas difusas o borrosas en bases de datos.