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Seminario fuzzy
- 1. Cálculo da Incertezapor Lógica Fuzzy Guilherme Parmezani Pereira
- 2. Introdução • Lógica Fuzzybaseada na Teoria dos Conjuntos • Aplicabilidade nas áreas de controle e tomada de decição • Trabalha com informações vagas, ambíguas e imprecisas • Sistemas de base Fuzzy têm a habilidade de raciocinar de forma semelhante à dos humanos
- 3. Definição • Proposição LógicaClássica (0 ou 1) • Proposição Lógica Fuzzy (Grau de pertinência) • Funções de Pertinência: • Triangular • Trapezoidal • Gaussiana
- 4. Grau de Pertinência •Operações matemáticas: união, interseção e complemento
- 5. Lógica Fuzzy VSProbabilidade • Suponha que você está a uma semana em um deserto sem beber nada e encontra duas garrafas. Na garrafa K está escrito GP(K) = 0.91 e na garrafa M, Pr(M E P) = 0.91. Sabendo que: L = {conjunto de todos os líquidos} e P = {todos os líquidos potáveis} – o conjunto P é um subconjunto fuzzy de L. Lembrando que no conjunto L podemos ter água potável, esgoto, lama, veneno, etc. De qual das duas garrafas você beberia?
- 6. Lógica Fuzzy VSProbabilidade • Supondo que após analise, fosse concluído que K e M sãoa respectivamente cerveja e veneno. O Grau de Pertinência de K continua o mesmo, enquanto a probabilidade de M cai de 0.91 para 0.
- 7. Sistema de LógicaFuzzy • O Sistema de Lógica Fuzzy (FLS) é dividido em 4 etapas. • Fuzzificação (Singleton /Non-singleton) • Regras (SE/ENTÃO) • Máquina de Inferência • Desfuzzificação
- 8. Fuzzificação • Singleton: Quandonão há nenhum tipo de incerteza nas entradas e elas são ditas rígidas • Non-Singleton: Há incertezas, portanto as entradas são modeladas como números fuzzy. • Função de Pertinência
- 9. Regras • Operadores Fuzzy •AND/OR • Grau máximo e mínimo de pertinência
- 10. Inferência • Aplicar ooperador de implicação • Criar hipótese • Exemplo: Serviço é excelente OU atendimento é rápido ENTÃO pagamento é alto
- 11. Desfuzzificação • Combinação dassaídas em uma só • União e Interseção