Profesor: Dr. José Antonio Moreno Cadenas

Objetivo:

El objetivo de este curso es presentar al estudiante los conceptos fundamentales en las áreas de diseño de sistemas electrónicos desarrollados en tecnología CMOS, mostrando las propiedades eléctricas que son análogas a los modelos de sistemas neuronales artificiales y de sistemas de lógica difusa. Se abordan casos específicos para mostrar una metodología de desarrollo de estos sistemas.

1) Sistemas neurodifusos.

1.1) Modelado de sistemas neurodifusos. 
1.2) Combinación de redes neuronales y sistemas difusos. 
1.3) Tipos de sistemas neurodifusos.

2) Sistemas neurodifusos híbridos.

2.1) Introducción 
2.2) La arquitectura ANFIS 
•  Descripción de capas funcionales 
•  Algoritmo de aprendizaje híbrido 
•  Regla de aprendizaje híbrida

•  Método descendiente abrupto

•  Método de mínimos cuadrados

•  ANFIS y la regla de aprendizaje híbrida 
•  ANFIS en el ambiente de Matlab

3) Sistemas neurodifusos basados en el Perceptron difuso.

3.1) El perceptron difuso 
3.2) El controlador neurodifuso Nefcon 
•  Arquitectura 
•  Regla de aprendizaje 
•  Software de simulación 
3.3) El clasificador neurodifuso Nefclasss 
•  Arquitectura 
•  Regla de aprendizaje 
•  Software de simulación 
3.4) Aproximador de funciones Nefprox 
•  Arquitectura 
•  Aprendizaje de parámetros y estructura

4) Diseño de circuitos integrados neurodifusos.

4.1) Principio translineal generalizado 
4.2) Derivación del Principio MOS Translineal - MTL 
4.3) Topologías de Mallas 
4.4) Análisis de circuitos MOS translineales 
4.5) Grafos translineales (TL graphs) 
4.6) Análisis sistemático de redes MTL 
4.7) Multiplicador de Cuatro Cuadrantes MTL 
4.8) Circuitos CMOS para construir celdas básicas de ANFIS 
•  Generador de funciones de membresía 
•  Operador norma-T 
•  Multiplicador/divisor 
•  Circuitos auxiliares

5) Simulación de celdas y pruebas eléctricas.

5.1) Simulación a nivel funcional (Matlab) 
5.2) Simulación eléctrica (PSpice) 
•  Modelos, parámetros y tipos de análisis 
•  Generador de funciones de membresía 
•  Operador norma-T 
•  Multiplicador/divisor 
5.3) Diseño topológico 
•  Celdas básicas 
•  Circuito integrado completo 
•  Extracción eléctrica 
5.4) Fabricación 
5.5) Pruebas eléctricas 
•  Diseño de circuitos de prueba 
•  Pruebas a nivel de celdas 
•  Pruebas a nivel sistema 

Bibliografía. 

  • J. S. R. Jang, C. T. Sun and E. Mizutani , Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence . Prentice Hall, 1997. ISNB: 0-13-261066-3.
  • D. Nauck, F. Klawonn and R. Kruse, Foundations of Neuro-fuzzy Systems . John Wilwy & Sons, 1997. ISBN: 0-471-97151-0.
  • R. J. Wiegerink, Analysis and Synthesis of MOS Translinear Circuits , Kluwer Academic Publishers, 1993. ISBN: 0-7923-9390-2.
  • C. T. Lin and C. S. G. Lee, Neural Fuzzy Systems . Prentice Hall PTR, 1996. ISBN: 0-13-235169-2.

Sitios WEB:

Jyh-Shing Roger Jang ( ??? ).

http://neural.cs.nthu.edu.tw/jang/

Neural Networks and Fuzzy Systems.

Nauck/Klawonn/Kruse .

http://fuzzy.cs.uni-magdeburg.de/papers.html

Internet's Resources for Neuro-Fuzzy and Soft Computing.

http://www.cs.nthu.edu.tw/~jang/nfsc.htm