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dc.creatorMartins, Jefferson Beethoven-
dc.date.accessioned2020-09-30T20:55:31Z-
dc.date.available2020-09-30T20:55:31Z-
dc.date.issued2020-07-17-
dc.identifier.citationMARTINS, Jefferson Beethoven. Novo Método de Identificação Fuzzy para Sistemas MISO e suas Aplicações. 2020. 127 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.3007.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29984-
dc.description.abstractSystem identification techniques are essential for the knowledge of natural phenomena and processes from different sources. The main purpose of this research has been to build, theoretically and computationally, an approach to deal with data systems with multiple inputs and an output. Two distinct and well-defined steps are present in the identification process used in this study: data clustering and a Takagi-Sugeno-Kang type inference. The main contribution of this research is the construction of the antecedents and the consequences of the inference system in which new methods are used. One way to validate this new methodology has been through simulations with different databases. The experiments involved comparisons with other consolidated techniques such as: Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs, Hammerstein-Wiener and Multilayer-Perceptron (artificial neural networks). The coding has been done without the use of toolboxes, except for the tests, it has been done with the Compare routine of the Matlab software, which uses an accuracy measure called Normalized Root Mean Square (English). As a result of the comparisons, there has been a gain in precision in the response and a decrease in the computational effort. As an application of the new technique, data prediction tests have been carried out, with promising results, in addition to structuring a new methodology for the interpretation of signals coming from medical examinations, such as electroencephalograms. Future works include the introduction of the type-2 fuzzy set theory, an extension of the fuzzy set theory, to the inference dynamic with the objective of making the performance of the proposed methodology even better.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectIdentificação Fuzzy de sistemas MISOpt_BR
dc.subjectFuzzy identification of MISO systemspt_BR
dc.subjectClusterização Fuzzypt_BR
dc.subjectFuzzy clusteringpt_BR
dc.subjectPrediçãopt_BR
dc.subjectPredictionpt_BR
dc.titleNovo Método de Identificação Fuzzy para Sistemas MISO e suas Aplicaçõespt_BR
dc.title.alternativeA New Fuzzy Identification Method for MISO Systems and their Applicationspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-co1Bertone, Ana Maria Amarillo-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0632921389061617pt_BR
dc.contributor.advisor1Yamanaka, Keiji-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9893612181758615pt_BR
dc.contributor.referee1Jafelice, Rosana Sueli da Motta-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4014114406515905pt_BR
dc.contributor.referee2Peretta, Igor Santos-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6826511824160198pt_BR
dc.contributor.referee3Calixto, Wesley Pacheco-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9073478192027867pt_BR
dc.contributor.referee4Teixeira, Edilberto Pereira-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8601887472791662pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1022610453246024pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoTécnicas de identificação de sistemas são essenciais para o conhecimento de fenômenos naturais e processos de diferentes origens. O principal intuito da presente pesquisa tem sido construir, teoricamente e computacionalmente, uma abordagem para lidar com sistemas de dados com várias entradas e uma saída. Duas etapas fuzzy distintas e bem definidas estão presentes no processo de identificação utilizado neste estudo: clusterização dos dados e uma inferência do tipo Takagi-Sugeno-Kang. A principal contribuição desta pesquisa é a construção dos antecedentes e dos consequentes do sistema de inferência nos quais são utilizados métodos inéditos. Uma forma de validar esta nova metodologia tem sido através de simulações com diferentes bases de dados. Os experimentos envolveram comparações com outras técnicas consolidadas como: Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs, Hammerstein-Wiener e Multilayer-Perceptron (redes neurais artificiais). A codificação tem sido feita sem a utilização de toolboxes, exceto para os testes que têm sido feitos com a rotina Compare do software Matlab, a qual utiliza medida de acurácia denominada raiz média quadrática do erro normalizada (Normalized Root Mean Square em inglês). Ao final, e como resultado das comparações, tem havido ganho de precisão na resposta e queda no esforço computacional. Como aplicação da nova técnica, têm sido realizados testes de predição de dados, com resultados promissores, além de estruturar uma nova metodologia para a interpretação de sinais provenientes de exames médicos como, por exemplo, eletroencefalogramas. Futuros trabalhos incluem a introdução da teoria dos conjuntos fuzzy do tipo 2, extensão da teoria dos conjuntos fuzzy, na dinâmica da inferência, com o objetivo de tornar ainda melhor, o desempenho da metodologia proposta.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.sizeorduration129pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.3007pt_BR
dc.orcid.putcode81253447-
dc.crossref.doibatchid51077b7f-2a0d-4bd9-a513-1043c8690d8b-
dc.subject.autorizadoEngenharia elétricapt_BR
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