| dc.contributor | JOSE ALEJANDRO DIAZ MENDEZ | |
| dc.contributor | CARLOS ALBERTO REYES GARCIA | |
| dc.creator | JUAN LOPEZ HERNANDEZ | |
| dc.date | 2008-06 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-25T16:21:38Z | |
| dc.date.available | 2023-07-25T16:21:38Z | |
| dc.identifier | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/490 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7805708 | |
| dc.description | Engineering, Computational, Physical and Biological Sciences are using sophisticated methods of the Computational Intelligence (CI) for the solution of complex problems. The
increase associated with the dialogue and inter-connectivity between intelligent technologies has led to the consolidation of computational intelligence practices and their achievements: the Intelligent Systems Hybrids (HIS). The HIS can have different structures, which have an impact on the efficiency and accuracy with which it solves the problem, which is why it is important to optimize to an electronic level the design of the architecture. The objective of the present work is to develop an alternative to those problems which require completion of an electronic HIS, likewise addresses the problem that exists to make these physical implementations. The design in current mode of an Evolutive-Fuzzy System is shown, who in turn uses the chaos as support in the evolutionary process of adaptation. The designed system has the feature to process signals in continuous time, just as the parameters that define their behavior are continuous time programmable. The learning system was designed based on the basic Evolutive-Strategies algorithm which requires random signal generators as a source of possible solutions. It is here where he uses the chaos theory to design noise generators and to obtain the required random signals. The chaotic circuits were designed using iterated logistic maps. Since both the evolutionary algorithm as the chaotic system, are iterative systems, were designed circuits that process signals in analog and discreet mode to control the flow of processing. Thus, evolutive-fuzzy systems were designed able to adapt online to find the required solution. | |
| dc.description | La ingeniería, ciencias computacionales y las ciencias físicas y biológicas están utilizando métodos sofisticados de la Inteligencia Computacional (IC) para la solución de problemas complejos. El incremento asociado al diálogo y a la interconexión entre las tecnologías inteligentes ha llevado a la consolidación de la inteligencia computacional y sus ealizaciones prácticas: los Sistemas Inteligentes Híbridos (SIH). Los SIH pueden tener diferentes estructuras, las cuales tienen impacto en la eficiencia y exactitud con la que se resuelve el problema, por esta razón a nivel electrónico es importante optimizar el diseño de la arquitectura. El objetivo del presente trabajo es desarrollar una alternativa a aquellos problemas que requieran una realización electrónica de un SIH, de igual forma se aborda la
problemática que existe al realizar estas implementaciones físicas. Se muestra el diseño en modo de corriente de un sistema Difuso-Evolutivo, quien a su vez hace uso del caos como
apoyo en el proceso de adaptación evolutiva. El sistema difuso diseñado tiene la característica de poder procesar señales en tiempo continuo, de igual forma los parámetros que definen su comportamiento son programables en tiempo continuo. El sistema de aprendizaje fue diseñado con base en el algoritmo básico de las Estrategias Evolutivas donde se requiere de generadores de señales aleatorias como fuente de posibles soluciones. Es aquí donde se hace uso de la teoría del caos para diseñar generadores de ruido y poder obtener las señales aleatorias requeridas. Los circuitos caóticos se diseñaron haciendo uso de mapas logísticos iterativos. Dado que tanto el algoritmo evolutivo como el sistema caótico, son sistemas iterativos, se diseñaron circuitos que procesarán señales analógicas en modo discreto y poder controlar el flujo del procesamiento. De esta forma, se diseñaron sistemas difusos evolutivos capaces de adaptarse en línea para encontrar la solución requerida. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| dc.relation | citation:López-Hernández J | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Sistemas difusos/Fuzzy systems | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Algoritmos evolutivos/Evolutionary algorithms | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Circuitos analógicos/Analogue circuits | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/22 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/2203 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/330793 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/330793 | |
| dc.title | Diseño de sistemas inteligentes híbridos VLSI con base en técnicas difuso-evolutivas | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.audience | students | |
| dc.audience | researchers | |
| dc.audience | generalPublic | |
