Diseño automático de Sistemas de Lógica Difusa Tipo II mediante Mapas Auto-organizados

DIEGO SEBASTIÁN COMAS; JUAN IGNACIO PASTORE; AGUSTINA BOUCHET; VIRGINIA BALLARIN; ISABEL PASONE; GUSTAVO MESCHINO

Córdoba

Congreso; V Torneo Regional de Inteligencia Computacional; 2012

Electrical and Electronics Engineers (IEEE) and Computational Intelligence Society

La mayoría de los problemas de clasificación de datos se encuentran definidos bajo condiciones de incertidumbre. Por medio de funciones de pertenencia, las cuales son en si mismas difusas, la Lógica Difusa Tipo 2 permite considerar diferentes fuentes de incertidumbre y ha sido ampliamente utilizada para clasificación de datos en Sistemas de Lógica Difusa. El diseño de estos sistemas requiere del uso de conocimiento experto. Los mapas auto-organizados son redes neuronales competitivas basadas en el paradigma de entrenamiento no supervisado. Los datos internos de un mapa auto-organizado pueden ser utilizados para analizar la distribución de patrones en el espacio de datos y obtener conocimiento a partir de éstos. Este trabajo presenta un método que combina las ventajas de la Lógica Difusa Tipo 2, los Mapas Auto-organizados y los operadores de la Lógica Difusa Compensatoria con el fin de diseñar, en forma automática, sistemas de clasificación basados en predicados difusos. A modo de ejemplo de aplicación, el método propuesto se utiliza para la segmentación de imágenes de Resonancia Magnética de cerebro con el fin de clasificar sus píxeles en sustancia gris, sustancia blanca y líquido cefalorraquídeo.