Desenvolvimento de um framework integrado de redes neurais artificiais e lógica difusa

Abstract

Esta dissertação apresenta a descrição do processo de desenvolvimento de um sistema integrado de redes neurais artificiais e lógica fuzzy, onde o objetivo criar um ambiente, de propósito geral, para a criação de soluções que possam englobar ambas as técnicas, além de agregar estas ferramentas ao Framework para Análise de Sistemas de Energia Elétrica (FASEE). Para tanto, foram criados dois frameworks distintos, um para cada técnica. O framework de redes neurais artificiais foi desenvolvido em C++ utilizando como base o FASEE, devido a este apresentar um mecanismo de derivadas parciais automáticas que facilita o processo de desenvolvimento de métodos de treinamento que usam este recurso, como, por exemplo, o back-propagation. Porém, devido a uma restrição do FASEE, o framework de lógica fuzzy foi desenvolvido utilizando a linguagem Lua. Esta foi escolhida pela sua capacidade de interagir com programas desenvolvidos em C++, fazendo com que a união das duas técnicas de inteligência artificial se dê pela união das duas tecnologias, obtendo-se assim um ambiente para a elaboração de sistemas neuro-fuzzy.

This work presents the description of the development of a integrated system of arti cial neural network and fuzzy logic, where the objective is to create a general purpose environment for the creation of solutions that could combine both techniques, and furthermore aggregate that functionalities to the Framework para An alise de Sistemas de Energia El etrica (FASEE). For that it was created two distinct frameworks, one for each technique. The arti cial neural network was developed in C++ using the FASEE as it background, since that have an automated mechanism for the calculus of partial deviation that facilitate the development process of training methods that use this kind of resource, for instance, the back-propagation. However, because a restriction on the FASEE, the fuzzy logic framework was developed in Lua. This language was chose given it integration capabilities in others languages, such as C++, making the union of the two arti cial intelligence techniques by the union of both languages, delivering so an environment for neuro-fuzzy systems.