Page 42 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 41
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

ARQUITECTURA Y REGLA BÁSICA DE APRENDIZAJE
Jang: “Una red adaptativa es una red multicapa ‘feedforward’ donde cada nodo ejecuta una
función particular (función nodo) en las señales de entrada como un conjunto de parámetros
partiendo de este nodo. Las fórmulas para las funciones del nodo pueden variar de nodo a
nodo, y elige de cada función del nodo, dependiendo de todas las funciones de entrada-salida
que la red adaptativa necesita para las salidas. En la figura 2.3 las ligas en una red adaptativa
sólo indican el flujo de la dirección de las señales entre los nodos; no se asocian pesos con las
ligas” (Jang, 1993).

Figura 2.3. Una red adaptativa.

x1 y1
input output
vector vector
x2 y2

SISTEMA DE INFERENCIA BASADO EN REDES ADAPTATIVAS (EN INGLÉS ANFIS)
“Una clase de redes adaptativas que son funcionalmente equivalente a los sistemas de infe-
rencia difusos”, según Jang y Mizutani (1997). Para más información consultar a Jang (1993).

ARQUITECTURA DEL ANFIS
Se considera a los ANFIS, como lo sugirió Jang; se asume al sistema de inferencia difuso bajo
consideración de que tiene dos entradas “x” e “y” como una salida. Y se bebe suponer que la
regla base contiene dos reglas difusas If-then del tipo Takagi y Sugeno (Tagaki, 1983):

Regla 1: Si x es A y y es B entonces f = p x + q y + r ,
1
1
1
1
1
1
Regla 2: Sí x es A y y es B entonces f = p x + q y + r .
2
2
2
2
2
2
El razonamiento del tipo-3 y su arquitectura ANFIS equivalente correspondiente (ANFIS
tipo-3) se muestra en la figura 2.4. Más información acerca de las técnicas ANFIS pueden
encontrarse en Jang (1993).