Programación difusa

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https://hdl.handle.net/11705/PROLE/2024/PD
Artículos en la categoría Programación difusa publicados en las Actas de las XXIII Jornadas de Programación y Lenguajes (PROLE 2024).
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    FIKCUS: un sistema de inferencia difuso para el control de la calidad del aire en interiores
    Domingo, Pablo; Macià Soler, Hermenegilda; Moreno, Gines; Riaza Valverde, José Antonio. Actas de las XXIII Jornadas de Programación y Lenguajes (PROLE 2024), 2024-06-17.
    El control de la calidad del aire en interiores es crucial para mantener entornos saludables y confortables. Mecanizar la toma de decisiones sobre una ventilación adecuada dentro de unos márgenes de confort y seguridad para las personas usuarias, es un paso importante para garantizar la buena calidad del aire interior en ambientes cómodos. Ese es el objetivo que persigue FIKCUS, una aplicación de uso sencillo cuyas entradas son el nivel de CO2 y las temperaturas interior y exterior de un cierto entorno, y cuya salida informa sobre cuánto se deben abrir o cerrar las ventanas de un interior en función de su posición actual. Esta aplicación, implementada en Python y FASILL (extensión difusa de Prolog), se basa en un sistema de inferencia difuso para la toma de decisiones, con difuminación automática de encuestas sobre las opiniones de confort de un colectivo de usuarios/as. Como caso de uso se ha aplicado en un aula de la Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete.
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    Artículo
    Binary Classification from Interval Constraint Learning
    Almendros-Jimenez, Jesus M.; Becerra-Teron, Antonio. Actas de las XXIII Jornadas de Programación y Lenguajes (PROLE 2024), 2024-06-17.
    In this article, we present a novel method for binary classification based on interval constraint solving. A binary classification problem in our framework is formulated as a constraint-solving problem, where constraints are linear equations and membership to intervals. The framework adopts fuzzy logic with two goals. The first is that the datasets are mapped to fuzzy sets in such a way that the data coordinates are rescaled to the interval [0,1]. Additionally, fuzzy set mapping enables redistributing data in the fuzzy space. A constraint solver CLP(BNR) is used to solve the constraints, which acts as a learning method. A classifier in our framework is a solution to the constraints problem consisting of a set of interval constraints expressing the bounds for the coefficients of linear equations and a set of fuzzy sets. The underlined classification procedure requires checking the satisfiability of the interval constraints from the mapping of data into fuzzy sets. An ensemble of the learning method is also proposed to improve classification.
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    Resumen
    An Intelligent Transportation System for Tsunamis Combining CEP, CPN and Fuzzy Logic
    Díaz, Gregorio; Macià Soler, Hermenegilda; Brazález, Enrique; Boubeta-Puig, Juan; Ruiz, M.Carmen; Valero, Valentin. Actas de las XXIII Jornadas de Programación y Lenguajes (PROLE 2024), 2024-06-17.
    publicado en: International Conference on Computational Science – ICCS 2023, pp 47–60, LNCS,volume 14073 Seleccionado para enviar una versión extendida a Journal of Computational Science (actualmente en proceso de revisión) Tsunamis and earthquakes have a great impact in human lives, infrastructures and economy. Although preventing tsunamis from occurring is impossible, minimizing their negative effects is in our hands. The aim of the Intelligent Transportation System (ITS) proposed in this paper is to provide safer routes for emergency and rescue vehicles. This system must consider the information regarding the tsunami alert system and the road state combined with the vehicle performance. Complex Event Processing (CEP) technology allows us to gather and process the information provided by authorities to establish the alert level. A Fuzzy Inference System (FIS) can be used to consider the uncertainty regarding the road-status-related concepts, such as, flood, objects and alert levels, and to assist authorities to determine whether roads are accessible. The information obtained through these technologies can then be used in a Colored Petri Net (CPN) model in order to obtain safer routes. This proposal has been applied to the Spanish city of Cádiz, due to its population density and its location in a small peninsula close to an active tectonic rift.