¿Cuáles son algunos buenos proyectos (usando FUZZY INFERENCE SYSTEM) que pueda emprender en mi último año B-Tech?

Si está hablando de proyectos basados ​​en la investigación de los cuales espera obtener un artículo publicado, sepa que si la gente tuviera una buena idea, la implementarían ellos mismos en lugar de revelarla en este hilo.

Sin embargo, esto es lo que puedo aconsejar:

  • Calcule un campo en el que desea aplicar FIS. Si no tiene idea, busque algunas aplicaciones de Fuzzy Logic / FIS y elija una de ellas. Estos pueden ayudar

¿Cuáles son buenos ejemplos del mundo real de lógica difusa utilizada?

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  • Una vez que haya descubierto el campo en el que desea trabajar, haga una encuesta de literatura. Descubra todo el trabajo realizado. Intente leer tantos artículos como pueda, preferiblemente los citados. Al hacer esto, obtendrá una mejor comprensión del tema, así como de FIS en general.
  • Ahora que conoce el campo en el que aplicará FIS, el trabajo realizado hasta ahora en el campo, ¡puede usar su nuevo conocimiento mejorado de FIS para hacer algún proyecto allí!

Una vez que encuentre un artículo que realmente le guste y le gustaría trabajar más, puede ver las referencias y ver a qué se refería el autor original. También puede DBLP el nombre de ese autor y encontrar sus otros documentos. Todas estas cosas deberían ayudarte.

También puede encontrar algunos proyectos que se han realizado con la lógica de probabilidad como Naive Bayes Classifier. Si cree que FIS sería una opción más factible o mejor para aplicar en ellos, puede hacerlo.

De cualquier manera, ¡buena suerte!

EDITAR: Además, no comparta sus ideas de investigación con otras personas hasta que se publique su trabajo. Alguien que sea más hábil en el campo que usted, puede preparar el documento y publicarlo incluso antes de completarlo. Y entonces todo tu trabajo será en vano.

Aplicación de la lógica difusa en el análisis de datos de expresión génica es un tema importante e interesante en el campo de la genómica. Ya existen varios algoritmos que pertenecen a la familia difusa para el análisis de datos de Expresión génica, todos los cuales tratan el modelo como un Sistema de inferencia difusa . Lo interesante es que durante el curso de la investigación / estudio, se presentará uno a Clustering, también conocido como aprendizaje no supervisado que se ha utilizado desde hace décadas en muchos campos, como la minería de datos, el procesamiento de imágenes y la inteligencia artificial.
La simulación de muchos algoritmos se puede hacer en MATLAB usando Fuzzy Logic Toolbox.

Intente leer algunos de los siguientes documentos para comenzar:

1. Análisis de datos de expresión génica usando lógica difusa – Robert Reynolds

2. Aplicaciones de la lógica difusa en genómica- H. Ressom, P. Natarajan, RS Varghese, MT Musavi

3. Análisis de agrupamiento para datos de expresión génica: una revisión metodológica
Rui Fa1, Asoke K Nandi1,2 y Li-Yun Gong1

Hoy en día, los motores de inferencia difusa se utilizan ampliamente en la teoría de control , así como en muchos procesos de toma de decisiones . Los controladores difusos se pueden construir para muchos problemas clásicos en la teoría de control, como péndulo invertido, carro y poste, levitación magnética, problemas de baño de agua, etc. Los clasificadores difusos se pueden construir para prácticamente cualquier conjunto de datos disponible. También se pueden combinar muchas otras técnicas de IA con lógica difusa en cualquiera de los proyectos que se han mencionado anteriormente.