DEDICATORIA

AGRADECIMIENTOS

PRÓLOGO

INTRODUCCIÓN

¿QUÉ ES LÓGICA DIFUSA?

UNIDAD I
Teoría de conjuntos difusos
Conjuntos difusos
Operaciones
Geometría de conjuntos difusos
Cardinalidad, entropía y pertenencia
Interferencia difusa
Proposiciones y relaciones
Implicaciones y composiciones de relaciones
Razonamiento difuso
Bancos de memorias asociativas

UNIDAD II
Etiquetas lingüísticas
Bases de datos difusas

UNIDAD III
Algoritmos de agrupamiento

UNIDAD IV
Redes neurales
Introducción a las redes neurales
¿Qué es una red neural?
Redes neurales artificiales
Evolución de los modelos de redes neurales artificiales
Importancia del estudio de redes neurales
Características generales de los modelos neurales
El proceso de aprendizaje
El modelo de la neurona
El perceptrón
Algoritmo de entrenamiento del perceptrón
Funciones de transferencia
El adaline
La regla del aprendizaje Lms
El madaline

UNIDAD V
Aplicaciones relacionadas a la lógica difusa

ANEXOS

ANEXO 1
ANEXO 2

Filtros