Resumen

La computación granular es una teoría y paradigma computacional emergente que se ocupa del procesamiento de gránulos de información, los cuales se definen como un número de entidades de información agrupadas debido a su similitud, proximidad física o indistinguibilidad. En la mayoría de los aspectos del razonamiento humano, estos gránulos tienen una formación incierta, por lo que el concepto de granularidad de la información difusa podría ser de especial interés para las aplicaciones donde los conjuntos difusos deben convertirse en conjuntos nítidos para evitar la incertidumbre. Este artículo propone un método novedoso de desdifuminación basado en el valor medio de la distribución Beta estadística y un algoritmo para clasificar números difusos basado en el sistema de clasificación de números nítidos en R. El método propuesto es bastante fácil de usar, pero la principal razón para seguir este enfoque es la igualdad de la dispersión izquierda, la dispersión derecha y el modo de la distribución Beta con sus valores correspondientes en los números difusos dentro del intervalo, además

• Materias:Sistemas lineales difusos Reglas difusas Conjuntos borrosos Sistema de bobinado
• Subjects:Linear fuzzy systems Fuzzy rules Fuzzy sets Winding system
• Palabras claves:Computación granular; Gránulos de información; Información difusa; Desfusificación; Distribución Beta estadística; Números difusos
• Keywords:Granular computing; Information granules; Fuzzy information; Defuzzification; Statistical Beta distribution; Fuzzy numbers