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Modelado matemático de términos y expresiones lingüísticas para los retos de las energías renovables
Empresa colaboradora:
GEN Grupo energético
Directores:
Dr. Jesús Medina Moreno
Dr. María Eugenia Cornejo Piñero
Gr. de Investigación:
Matemáticas para sistemas inteligentes
Programa de doctorado de la
UCA: Programa Interuniversitario de Doctorado en Matemáticas
Las técnicas difusas se utilizan en multitud de campos de trabajo con excelentes resultados. Por ejemplo, la lógica difusa se usa en sistemas de aire acondicionado, lavadoras, sistemas de predicción meteorológica, diagnóstico médico, sistemas de control de ingeniería, etc. Estas técnicas tienen un fuerte componente matemático que garantiza una gran solidez y fiabilidad. Su desarrollo las hace cada vez más versátiles y aplicadas.
Cuatro de las técnicas más exitosas son: Análisis de Conceptos Formales (FCA), Teoría de Conjuntos Rugosos (RST), Programación Lógica (LP) y Ecuaciones de Relaciones Difusas (FRE). El grupo de investigación Mathematics for Computational Intelligence Systems (M·CIS), liderado por el catedrático de Matemática Aplicada, Dr. Jesús Medina, ha utilizado estructuras matemáticas generales que le ha permitido definir marcos mucho más flexibles que los existentes, como son: retículos de conceptos multiadjuntos, conjuntos rugosos difusos multiadjuntos, programación lógica multiadjunta y ecuaciones de relaciones multiadjuntas.
Por otro lado, el procesamiento del lenguaje natural y la generación automática de resúmenes lingüísticos, están siendo cada vez más determinantes en el mundo empresarial, y cuya formalización matemática puede mejorarse para incrementar su utilidad.
El objetivo principal del contratado será la mejora de la formalización matemática de estas últimas técnicas y el estudio de su relación y adaptación para complementarlas con las herramientas matemáticas mencionadas anteriormente, como FCA, RST, LP y FRE, en sus extensiones multiadjuntas. Además, los resultados obtenidos se implementarán en un programa informático y se aplicarán a la resolución de diversos problemas existentes en las instalaciones de placas fotovoltaicas de la empresa colaboradora. Los datos asociados a estos problemas tienen un alto grado de incertidumbre e impredecibilidad, lo que muestra la necesidad de utilizar las técnicas enumeradas anteriormente.