Resumen

Este artículo analiza técnicas para simplificar el análisis de datos de sistemas de sensores militares multivariables grandes. El enfoque se ilustra utilizando datos brutos representativos de un analizador de escenas de video. Primero, se desarrollan relaciones de redes neuronales difusas utilizando Matlab. Esto representa el mejor ajuste de fidelidad a los datos y se utilizará como referencia para la comparación. Luego, los datos se convierten a Booleano y, utilizando técnicas de Diagramas de Decisión Booleanos (BDD), se buscan relaciones similares entre los vectores de entrada y el parámetro de salida. Se mostrará que estas técnicas Booleanas ofrecen una mejora dramática en el tiempo de análisis del sistema, con una pérdida mínima de fidelidad. Para ampliar este estudio, se emplearon técnicas de Redes Neuronales Booleanas (BNN) para conectar la Red Neuronal Difusa (FNN) con las representaciones BDD de los datos. Los enfoques de redes neuronales proporcionan un método de estimación para la complejidad de los Diagramas de Decisión Booleanos, y

• Materias:Axiomas de separación Modelos borrosos
• Subjects:Separation axioms Fuzzy models
• Palabras claves:Técnicas; Análisis de datos; Red neuronal; Booleano; Estimación de complejidad; Relaciones del sistema
• Keywords:Techniques; Data analysis; Neural network; Boolean; Complexity estimation; System relationships