Rodríguez Ramos, A., Bernal de Lázaro, J. M., Cruz Corona, C. C., Silva Neto, A. J. e Llanes Santigo, O., An Approach to Robust Condition Monitoring In Industrial Processes Using Pythagorean Membership Grades, Anais da Academia Brasileira de Ciências, Vol. 94, pp. e-20200662.1-22, 2022.
Resumo: Neste artigo, é apresentada uma abordagem robusta para melhorar o desempenho de um processo de monitorização de condições em instalações industriais através da utilização de graus de afiliação pitagóricos. O algoritmo FCM é modificado através da utilização de conjuntos fuzzy pitagóricos, obtendo-se uma nova variante denominada Pythagorean Fuzzy C-Means (PyFCM). Para além disso, obtém-se uma versão kernel do PyFCM (KPyFCM) com o objetivo de obter uma maior separabilidade entre classes e reduzir os erros de classificação. A abordagem proposta é validada utilizando conjuntos de dados experimentais e o benchmark do processo Tennessee Eastman (TE). Os resultados são comparados com os resultados obtidos com outros algoritmos que utilizam graus de associação padrão e não padrão. O melhor desempenho obtido pela abordagem proposta indica a sua viabilidade.