dc.creatorTapia Molina, Toribio
dc.creatorMerma Aroni, José Luis
dc.date.accessioned2019-06-19T01:11:19Z
dc.date.accessioned2023-06-05T14:20:06Z
dc.date.available2019-06-19T01:11:19Z
dc.date.available2023-06-05T14:20:06Z
dc.date.created2019-06-19T01:11:19Z
dc.date.issued2018
dc.identifierhttp://repositorio.utea.edu.pe/handle/utea/167
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6636950
dc.description.abstractEl concepto de lógica difusa es muy común utilizarlo en la vida diaria, está asociado con la manera en que las personas perciben el medio ambiente, desde diferentes perspectivas teniendo cada uno un concepto distinto respecto a un objeto en estudio. A nivel internacional, el uso de la interpolación Chebyshev como una función de membresía en lógica difusa es limitado por las siguientes causas: Su uso es limitada a algunas aplicaciones como por ejemplo a la teoría de aproximación de funciones y así mismo en el desarrollo de filtros electrónicos como son FM y AM según el libro de procesamiento de señales analógico y digitales (Ashok Ambardar) y el peiper Polinomio de Chebyshev (Ramon Abascal). De acuerdo al libro Minería de datos basado en sistemas inteligentes (Britos Hossian), los softwares están implementados con funciones de membresía definidas para redes neuronales y lógica difusa en vista que las funciones de membresía trapezoidales, sigmoidal y gaussiana están definidas en los programas como MatLab, Java y entre otros lenguajes de programación.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de los Andes
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.sourceUniversidad Tecnológica de los Andes
dc.sourceRepositorio Institucional - UTEA
dc.subjectChebyshev
dc.subjectLógica difusa
dc.subjectRedes neuronales
dc.titleInterpolación Chebyshev como función membresía en lógica difusa Abancay 2017
dc.typeinfo:pe-repo/semantics/software


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