Sistemas neuro-difusos: técnicas de modelização não linear

Resumo

As técnicas de inteligência computacional baseadas em lógica difusa e redes neuronais são muitas vezes aplicadas em conjunto. As razões de se combinar esses dois paradigmas vem das dificuldades e limitações inerentes a cada uma das técnicas isoladas. Genericamente, quando são utilizadas de forma combinada, são chamadas de sistemas Neuro-Difusos. Este termo, porém, é muitas vezes utilizado para designar um tipo específico de sistema que integra ambas as técnicas. Esse tipo de sistema caracteriza-se por um sistema difuso cujos conjuntos e regras difusas são ajustadas mediante a apresentação de pares de treino. Existem diversas implementações de sistemas neuro-difusos, pois cada autor tem definido o seu próprio modelo. Este artigo apresenta uma visão geral da área descrevendo, resumidamente, as técnicas neuro-difusas híbridas mais conhecidas, suas vantagens e desvantagens. Existem inúmeros exemplos de aplicação bem sucedidos destas arquitecturas em quase todas as áreas de conhecimento.