Identificação de modelos baseados em sistemas fuzzy recorrentes com duplo feedback usando evolução diferencial
19 Setembro 2013 ·
- Quem: Cristian Klen
- Onde: FGV - Praia de Botafogo, 190, sala 317
- Quando: 19 de Setembro de 2013 às 16:00h
Os sistemas fuzzy recorrentes são caracterizados por possuírem realimentação (feedback) e, por isso, são utilizados comumente para modelar sistemas dinâmicos complexos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de modelos baseados em sistemas fuzzy recorrentes que possuem uma conexão de feedback adicional e operadores de defasagem ajustáveis, permitindo que o modelo seja configurado para simulação e predição de sistemas dinâmicos de ordem desconhecida. Adicionalmente, foi desenvolvida uma abordagem de identificação simultânea da estrutura e dos parâmetros, baseada no algoritmo de evolução diferencial. As abordagens propostas foram avaliadas em alguns problemas de benchmark. Os resultados obtidos mostraram o melhor desempenho da evolução diferencial sobre os algoritmos genéticos, e a flexibilidade da evolução diferencial para identificar tanto os parâmetros quanto a estrutura de cada um dos modelos avaliados. Além disso, os resultados evidenciaram o potencial das novas estruturas, que proporcionaram um bom desempenho ao modelo. Embora a abordagem proposta seja caracterizada por uma formulação mais simples, ela apresentou desempenho equivalente quando comparada a alguns modelos do estado da arte nos problemas estudados.
Biografia
Cristian Klen dos Santos possui graduação em Análise de Sistemas pela Universidade Estácio de Sá (2006), mestrado e doutorado em Sistemas Computacionais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ, 2009, 2013). Atualmente é Tecnologista em Computação no Instituto de Pesquisas da Marinha. Tem experiência em ciência da computação, e atua principalmente no desenvolvimento de técnicas e métodos de inteligência computacional para modelagem de sistemas complexos em aplicações de sistemas de navegação integrada e mineração de dados/textos.
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