Modelado híbrido incremental basado en mínimos cuadrados y KNN borroso. Diseño y evaluación

• Francisco Penedo Álvarez ^[1] ; Rodolfo Elías Haber Guerra ; Agustín Gajate Martín ; Raúl Mario del Toro Matamoros
  1. [1] Universidad Autónoma de Madrid

     Universidad Autónoma de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Actas de las XXXII Jornadas de Automática, Escuela Técnica Superior de Ingeniería, Univesidad de Sevilla: Sevilla, 7 al 9 de septiembre de 2011, 2011, ISBN 978-84-694-6454-0, pág. 95
• Idioma: español
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• Resumen

  • El presente trabajo propone una nueva metodología para el diseño y desarrollo de modelos híbridos incrementales. Este tipo de modelo se obtiene al aplicar un proceso iterativo en el que se combina la obtención de un modelo global con la obtención de un modelo local. De este modo se aprovechan las funcionalidades subyacentes y complementarias de ambas estrategias. Así, el modelo global recoge las relaciones generales entre las variables de entrada y la de salida, y el modelo local se centra en capturar las relaciones entrada-salida particulares y específicas, aumentando el comportamiento general obtenido en el primer paso. Para el diseño del modelo global se utilizará la técnica de regresión de mínimos cuadrados, mientras que el algoritmo de agrupamiento borroso Fuzzy k-Nearest Neighbors será el utilizado para formar el modelo local. Para demostrar las ventajas que ofrece el modelado híbrido incremental, se aplica en este trabajo al modelado de dos situaciones reales en el ámbito de los procesos de fabricación.