Serviço Orientado SOA

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Inteligência Artificial

– Introdução
A Lógica Fuzzy é baseada na teoria dos conjuntos fuzzy.
Tradicionalmente, uma proposição lógica tem dois extremos: ou é completamente verdadeiro ou é completamente falso.
Entretanto, na lógica Fuzzy, uma premissa varia em grau de verdade de 0 a 1, o que leva a ser parcialmente verdadeira ou parcialmente falsa.

– Introdução
Lógica convencional: sim/não, verdadeiro/falso

Lógica Fuzzy (difusa ou nebulosa):
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. – Introdução

Isso é uma bacia de laranjas?
Sim
Fuzzy: Sim, com certeza!

– Introdução

Isso é uma bacia de laranjas?
Não? Sim?
Fuzzy: Não

– Introdução

Isso é uma bacia de laranjas?
Não? Sim?

Fuzzy: A maior parte

– Introdução
Sistemas baseados em lógica fuzzy podem ser usado para gerar estimativas, tomadas de decisão, sistemas de controle mecânico...

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Ar condicionado.
Controles de automóveis.
Casas inteligentes.
Controladores de processo industrial. etc... – Introdução
O Japão é um dos maiores utilizadores e difusores da lógica fuzzy.
O metrô da cidade de Sendai utiliza desde 1987 um sistema de controle fuzzy.
Aspiradores de pó e maquinas de lavar da empresa
Matsushita - carrega e ajusta automaticamente à quantidade de detergente necessário, a temperatura da água e o tipo de lavagem. TVs da Sony utilizam lógica fuzzy para ajustar automaticamente o contraste, brilho, nitidez e cores.
A Nissan utiliza lógica fuzzy em seus carros no sistema de transmissão automática e freios antitravamento.

– Função de Pertinência
Reflete o conhecimento que se tem em relação a intensidade com que o objeto pertence ao conjunto fuzzy.
Várias formas diferentes.

Características das