En la programación software, sistemas híbridos inteligentes denotan a los sistemas software que emplean, en paralelo, una combinación de modelos de Vida artificial, métodos y técnicas de éstos subcampos como: Neuro-Fuzzy programación Sistemas Difusos expertos Sistemas Conexionistas expertos Redes neuronales evolutivas Sistemas Genetic-Fuzzy-Neural Sistemas difusos genéticos (Michigan, Pitsburg, Incremental) Rough fuzzy y Sistemas Rough fuzzy, también llamado Hibridación Rough Fuzzy Aprendizaje por reforzamiento de algoritmos genéticos de diferencias temporales (en inglés, temporal difference genetic algorithm reinforcement learning, TDGAR) Aprendizaje de algoritmos genéticos difusos (Genetic algorithm fuzzy reinforcement learning, GAFRL) con métodos de razonamiento simbólico, usando: Simbólica y conocimiento/regla-basada (knowledge/rule-based) programación Desde la perspectiva de la ciencia cognitiva, cada sistema inteligente natural es un híbrido porque éstos desarrollan operaciones mentales tanto en niveles simbólicos como sub-simbólicos.
rdfs:comment |
|
foaf:isPrimaryTopicOf | |
rdfs:label |
|
Is foaf:primaryTopic of | |
dcterms:subject | |
prov:wasDerivedFrom | |
Is dbpedia-owl:wikiPageDisambiguates of | |
dbpedia-owl:wikiPageID |
|
dbpedia-owl:wikiPageLength |
|
dbpedia-owl:wikiPageOutDegree |
|
Is dbpedia-owl:wikiPageRedirects of | |
dbpedia-owl:wikiPageRevisionID |
|
prop-latam:wikiPageUsesTemplate | |
dbpedia-owl:wikiPageWikiLink | |
Is dbpedia-owl:wikiPageWikiLink of |