Aprendizaje Del Sistema Difuso

Aprendizaje del Sistema Difuso Descripción: En la actualidad el sistema difuso se basa únicamente en los datos de las calles que existen en la BD, sin embargo algunas veces los resultados obtenidos presentan un margen de error el cual el sistema es incapaz de aprender de dichos errores. Objetivo: Lograr que el sistema difuso aprenda (retroalimentación) de tal manera que mejore considerablemente los resultados obtenidos. (En la inteligencia artificial se conoce como Aprendizaje por refuerzo, salvo que en este caso no se considerará incentivos sino resultado directo [1]) Para ello será necesario agregar reglas insertadas por un usuario experto de tal manera que el sistema difuso logre aprender dichas reglas y en una próxima ejecución considerarlas. Tiempo estimado: El proceso de adaptar el sistema difuso al conjunto de reglas tomará aproximadamente 3 semanas como se detalla a continuación: Semana 1: revisión de clases y objetos que intervendrán en la modificación del aprendizaje, así como también las ventanas que se rediseñarán, así como se rediseñará la BD para que soporte el aprendizaje. Semana 2: modificación e implementación del aprendizaje, para ello será necesario hacer un mantenimiento de reglas. Semana 3: Pruebas y detección de errores. Costo El costo es de 500 nuevos soles.

[1] http://www.cs.us.es/~delia/sia/html98-99/pag-alumnos/web10/indice.html