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Herramienta de aplicación software para clasificación de patrones de datos implementando una arquitectura neuro-fuzzy

Resumen

En los últimos años en la industria se ha venido presentando la necesidad de realizar diagnosticos de maquinaria con base en el estudio de variables (vibraciones, ultrasonido, dinagramas, etc) que definen la condición del equipo, este proceso normalmente lo realizan ingenieros que tiene gran experiencia y conocen los equipos en detalle, para facilitar el diagnótico de maquinaria se plantea en el presente proyecto un software llamado NEFCLASS-Q creado por los autores que es capaz de reconocer patrones de datos con el el fin de clasificar cada uno de ellos. NEFCLASS-Q un software basado en una arquitectura compuesta por Redes Neuronales y Lógica Fuzzy, capaz al igual que un ser humano, de aprender a partir de ejemplos y expresar el conocimiento adquirido en forma de reglas lingúísticas. La finalidad de NEFCLASS-Q es la clasificación confiable de patrones de datos, pensado como una herramienta en el desarrollo e investigación de los Agentes Inteligentes aplicados a la Industria. El núcleo de NEFCLASS-Q yace en la arquitectura del Perceptrón Fuzzy, el cual fue creado por los Doctores Ulrike Nauck y Rudolf Kruse en Alemania en al año 1994, esta arquitectura fue implementada por medio de seis librerías en C++ desarrollada por los autores del presente proyecto, las cuales engloban las características y funciones del Perceptron Fuzzy. Con las librerias desarrolladas se pretende en un futuro proximo crear un sistema automático de diagnostico para implementarlo en los sistemas de levantamiento atificial de crudo.