Modelación de sistemas de inferencia basados en la técnica de la tabla de repertorio borroso. Un estudio experimental

Abstract

Los Sistemas de Inferencia Borrosa permiten modelar procesos complejos donde su característica principal es la incertidumbre o la imprecisión de los valores. Este tipo de sistemas emplea colecciones de reglas “Si-Entonces” que utilizan etiquetas lingüísticas para representar conceptos que no pueden tener un análisis cuantitativo preciso. En este artículo se presenta una herramienta para el desarrollo de Sistemas de Inferencia Borrosa empleando la Tabla de Repertorio Borroso, una técnica originada en el área de la Psicología para la representación del conocimiento que incorpora aspectos de la Lógica Borrosa. Dado un conjunto de ejemplos, un conjunto de dominios borrosos y sus etiquetas lingüísticas, la herramienta genera un modelo de clasificación borrosa multinivel, es decir reglas borrosas. Estos Sistemas de Inferencia Borrosa son del tipo MISO (multiple-in, simple-out), es decir, conjuntos de reglas borrosas con varias variables de entrada y una variable de salida. La herramienta permite al usuario desarrollar, evaluar y utilizar las reglas borrosas que modelan un proceso. Se presenta un caso de estudio que valida la técnica y la herramienta desarrollada. Los resultados obtenidos permiten corroborar la efectividad de la herramienta para la modelación de sistemas utilizando la técnica de la Tabla de Repertorio Borroso.