Mecanismo de Exclusão de Regras em Sistemas Fuzzy Evolutivos

Resumo

O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema de exclusão de regras e, consequentemente, a simplificação do modelo em sistemas fuzzy evolutivos. Tal simplificação tem alguns benefícios, podendo ser destacado, por exemplo, o trabalho de rotulação das regras por um especialista em sistemas não supervisionados e a explicação das regras obtidas. Para execução do trabalho foi considerado um algoritmo presente na literatura, ALMNo, com a adição do mecanismo de exclusão proposto. O mecanismo proposto utiliza a distância entre os centros das funções de pertinência das regras, normalizado pelo desvio padrão de uma janela deslizante com os últimos 10 dados analisados. A normalização visa detectar uma mudança no contexto dos dados, e, uma vez detectada a mudança, proporcionar uma maior generalização ao sistema. Isso se deve ao fato de que dados pertencentes a outra região do espaço gera um desvio padrão maior. Os resultados foram analisados comparando o algoritmo ALMNo original com o algoritmo ALMNo adicionado o mecanismo de exclusão. Resultados numéricos mostram que o mecanismo proposto é promissor, uma vez que reduziu o número de regras e manteve um nível competitivo de acurácia. Além disso, resultados de testes indicam que a definição dos parâmetros necessários não é algo decisivo para o sucesso do algoritmo.