Resumen

El modelo de producto tensorial (TP) define y reconstruye numéricamente la Descomposición de Valores Singulares de Orden Superior (HOSVD) de funciones. Juega el mismo papel con respecto a las funciones que HOSVD hace para los tensores (y SVD para las matrices). La necesidad de ciertas características ventajosas, como la reducción de rango/complejidad, compensaciones entre complejidad y precisión, y un poder de manipulación representativo de la forma TP, ha motivado conceptos novedosos en la modelización y control basados en modelos difusos TS. Las últimas extensiones del modelo de producto tensorial, llamadas las transformaciones de modelo TP multi- y generalizadas, son aplicables a un conjunto de funciones donde la dimensionalidad de las salidas de las funciones puede diferir, pero hay una limitación estricta en la dimensionalidad de sus entradas, que deben ser iguales. El artículo propone una versión extendida que es aplicable a un conjunto de funciones donde tanto las dimensionalidades de entrada como de salida de las funciones pueden diferir. Esto hace posible transformar sistemas multicomponentes completos

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Producto tensor; Transformación de modelo; Descomposición de valores singulares de orden superior; Funciones; Modelo difuso TS; Sistemas multicomponente
• Keywords:Tensor product; Model transformation; Higher-Order Singular Value Decomposition; Functions; TS fuzzy model; Multicomponent systems