Caisas necessarias

Sistemas Fuzzy

Sistemas especialistas Fuzzy n Especialistas n n

n

n

Senso comum para resolver problemas
Impreciso, inconsistente, incompleto, vago
Embora o transformador esteja um pouco carregado, pode-se usá-lo por um tempo
Nenhum problema para outro especialista, mas sim para o EC

Lógica Fuzzy: n n

Idéia: todas as coisas admitem graus (temperatura, altura, velocidade, distância, etc...)
Desenvolvida por Lofti A. Zadeh da Universidade da Califórnia em Berkeley na década de 60

Grau de Crença x Grau de Verdade n Grau de Crença x Teoria das Probabilidades n n

80% dos pacientes com dor de dentes têm cáries n Uma probabilidade de 0.8 não significa
80% verdade mas sim um grau de crença de 80% na regra Grau de verdade x Lógica Fuzzy

Mário é alto n A proposição é verdadeira para uma altura de Mario 1.65m ? n ...mais ou menos....

Observar que não há incerteza, estamos seguros da altura de Mario
O termo linguístico alto é vago, como interpretá-lo?
Por exemplo, a teoria de conjuntos Fuzzy (semântica para lógica fuzzy) permite especificar quão bem um objeto satisfaz uma descrição vaga (predicado vago) n n n n

O grau de pertinência de um objeto a um conjunto fuzzy é representado por algum número em [0,1]

Características: Lógica Fuzzy (1/2) n n

Lógica convencional: sim-ou-não, verdadeiro-ou-falso
Lógica Fuzzy (difusa ou nebulosa): n n

n

Refletem o que as pessoas pensam
Tenta modelar o nosso senso de palavras, tomada de decisão ou senso comum Trabalha com uma grande variedade de informações vagas e incertas, as quais podem ser traduzidas por expressões do tipo: a maioria, mais ou menos, talvez, etc.

Características: Lógica Fuzzy (2/2) n n

n

Antes do surgimento da lógica fuzzy essas informações não tinham como ser processadas
A lógica fuzzy contém como casos especiais não só os sistemas lógicos binários, como