Un algoritmo para la extracción automática de reglas lógicas a partir de modelos FIR

En este reporte se describe el algoritmo LR-FIR (Logical Rules with FIR), que tiene como objetivo extraer de manera automática un conjunto de reglas lógicas que expliquen el comportamiento del sistema. LR-FIR parte del modelo del sistema identificado mediante la metodología del Razonamiento Inductivo Difuso (FIR, por sus siglas en inglés). Un modelo FIR está compuesto de la máscara que describe la estructura del sistema y la base de reglas patrón que aglutina el comportamiento de éste. Este reporte está organizado en dos secciones. En la primera de ellas se presenta en la metodología FIR mientas que en la segunda se describe en detalle el algoritmo LR-FIR desarrollado. 1. Razonamiento inductivo difuso (FIR) La conceptualización de la metodología Razonamiento Inductivo Difuso, FIR por sus siglas en inglés, proviene de una especialización de la Teoría General de Sistemas (GSPS) desarrollada por G. Klir [Klir, 1985]. FIR es una metodología de modelado y simulación cualitativa basada en el análisis del comportamiento del sistema en lugar del conocimiento de su estructura interna. FIR ha sido utilizada con éxito para el modelado de sistemas dinámicos difíciles de describir mediante técnicas de matemáticas clásicas, como las ecuaciones diferenciales, logrando obtener relaciones cualitativas entre las variables que componen el sistema y logrando predecir con mucha certeza su comportamiento futuro. FIR realiza dos tareas principales. La primera es identificar las relaciones causales y temporales entre las variables del sistema para construir el modelo cualitativo del sistema observado. La segunda es predecir el comportamiento futuro del sistema a partir de las observaciones pasadas y del modelo previamente identificado. Para cumplir con estas tareas, la metodología FIR cuenta con cuatro funciones básicas mostradas en la figura 1.1: fusificación, modelado cualitativo, simulación cualitativa y defusificación. El proceso de fusificación convierte las entradas cuantitativas del sistema en datos cualitativos difusos. En esta etapa un valor cuantitativo se convierte en una tripleta cualitativa, compuesta por un primer elemento que corresponde a la clase, el segundo al valor de pertenencia difusa y el tercero corresponde al valor del lado de la función de pertenencia. El valor del lado es la estrategia que utiliza FIR para garantizar que no se perderá información durante el proceso de fusificación, logrando saber en todo momento donde se encuentra el valor cualitativo, izquierda, centro o derecha del