[en] The use of fuzzy logic and specifically fuzzy systems is widely accepted in all types of applications where data is imprecise or incomplete. Among its main features is the ability to model nonlinear functions of arbitrary complexity, great flexibility and simplicity, as well as its possible customization in terms of natural language. One such fuzzy system is the Fuzzy Inductive Reasoning (FIR), which is a hybrid methodology that combines fuzzy approaches with well-known pattern recognition techniques. The FIR methodology uses the data given to identify the most relevant variables (feature selection) that have the strongest causal relationship with the output variable. Then, it uses this information to derive the set of pattern rules that contain the knowledge of the behavior of the system under study. There exist in the literature publications that prove that FIR is a powerful modelling methodology for the prediction not only of dynamic systems (e.g. electricity load forecasting etc.) but also of static systems (e.g. design of energy-efficient buildings, etc.). However, a problem that arises in the FIR methodology when the available data set is large is the size of the pattern rule set generated, which substantially decreases its interpretability (explainability), making it difficult to be use for decision-making. The objective of this project is twofold. On the one hand, to explore and understand the world of fuzzy logic and fuzzy systems and study this branch of Artificial Intelligence that I did not know before. On the other hand, to develop a set of computer programs that allow us to address this problem and facilitate the development of different types of fuzzy models that address the tradeoff between precision and model understandability (simplicity). The software developed offers five modelling options, all based on fuzzy logic: classical FIR, Mamdani and Sugeno based on FIR and FIR-Mamdani and FIR-Sugeno mixed schemes. The FIR-based Mamdani and Sugeno models use specific algorithms to process and adjust membership functions to develop the fuzzy model. The generated set of rules will be concise and interpretable, but is not always possible to handle the uncertainty that the system presents. This is accomplished in the FIR-Mamdani and FIR-Sugeno mixed schemes, where a small relevant subset of the initial pattern rules are maintained to capture the uncertainty that classical fuzzy systems cannot express. These five models are tested using four datasets, some of them extracted from the UCI repository and other from real data. The results obtained are analyzed and compared between these fuzzy models. Models are also compared based on their input parameters, such as the fitting method and the size of the pattern rule subset.

[es] El uso de lógica difusa y específicamente sistemas difusos es ampliamente aceptado en todo tipo de aplicaciones donde los datos son imprecisos o incompletos. Entre sus características principales está la capacidad de modelar funciones no lineales de complejidad arbitraria, gran flexibilidad y simplicidad, así como su posible personalización en términos de lenguaje natural. Uno de estos sistemas difusos es el razonamiento inductivo difuso (FIR), que es una metodología híbrida que combina enfoques difusos con técnicas de reconocimiento de patrones bien conocidas. La metodología FIR utiliza los datos proporcionados para identificar las variables más relevantes (selección de características) que tienen la relación causal más fuerte con la variable de salida. Luego, utiliza esta información para derivar el conjunto de reglas de patrón que contienen el conocimiento del comportamiento del sistema en estudio. Existen en la literatura publicaciones que prueban que FIR es una metodología de modelado poderosa para la predicción no solo de sistemas dinámicos (por ejemplo, predicción de carga eléctrica, etc.) sino también de sistemas estáticos (por ejemplo, diseño de edificios con eficiencia energética, etc.). Sin embargo, un problema que surge en la metodología FIR cuando el conjunto de datos disponible es grande es el tamaño del conjunto de reglas de patrón generado, lo que disminuye sustancialmente su interpretabilidad (explicabilidad), lo que dificulta su uso para la toma de decisiones. El objetivo de este proyecto es doble. Por un lado, explorar y comprender el mundo de la lógica difusa y los sistemas difusos y estudiar esta rama de la Inteligencia Artificial que antes no conocía. Por otro lado, desarrollar un conjunto de programas informáticos que nos permitan abordar este problema y facilitar el desarrollo de diferentes tipos de modelos difusos que aborden la compensación entre la precisión y la comprensibilidad del modelo (simplicidad). El software desarrollado ofrece cinco opciones de modelado, todas basadas en lógica difusa: FIR clásico, Mamdani y Sugeno basados ¿¿en esquemas mixtos FIR y FIR-Mamdani y FIR-Sugeno. Los modelos Mamdani y Sugeno basados ¿¿en FIR utilizan algoritmos específicos para procesar y ajustar las funciones de membresía para desarrollar el modelo difuso. El conjunto de reglas generado será conciso e interpretable, pero no siempre es posible manejar la incertidumbre que presenta el sistema. Esto se logra en los esquemas mixtos FIR-Mamdani y FIR-Sugeno, donde se mantiene un pequeño subconjunto relevante de las reglas del patrón inicial para capturar la incertidumbre que los sistemas difusos clásicos no pueden expresar. Estos cinco modelos se prueban utilizando cuatro conjuntos de datos, algunos extraídos del repositorio UCI y otros de datos reales. Los resultados obtenidos se analizan y comparan entre estos modelos difusos. Los modelos también se comparan en función de sus parámetros de entrada, como el método de ajuste y el ta