Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Multidimensional membership functions in T-S fuzzy models for the modelling and identification of nonlinear systems using genetic algorithms
Año:2018
Áreas de investigación
  • Sistema no-lineales,
  • Control difuso,
  • Sistemas multivariables,
  • Modelado de sistemas,
  • Control inteligente
Datos
Descripción
En este artículo de investigación se propone un método nuevo para el modelado borroso basado en funciones de pertenencia multidimensionales. Se emplea un algoritmo genético para el ajuste de las funciones de pertenencia multidimensionales y el método de Takagi-Sugeno para el modelado y la identificación del sistema no lineal. Se muestra que, comparado con el método tradicional de la inferencia borrosa de funciones de pertenencia monodimensionales, el método propuesto permite una mejor identificación mediante un menor número de reglas borrosas.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Applied Soft Computing
ISSN
1568-4946
Factor de impacto JCR
3,907
Información de impacto
Datos JCR del año 2017
Volumen
DOI
Número de revista
Desde la página
607
Hasta la página
615
Mes
NOVIEMBRE
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de Automática y Robótica (CAR). Centro Mixto UPM-CSIC
  • Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial