logica difusa. diapositivas

5/16/2018 LOGICA DIFUSA. DIAPOSITIVAS - slidepdf.com

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La lógica difusa o lógica heurística se basa en lorelativo de lo observado como posicióndiferencial. Este tipo de lógica toma dos valoresaleatorios, pero contextualizados y referidosentre sí.

Es un tipo de lógica multivaluada o polivaluada

que admite valores infinitos que varían en gradosentre 0 y 1

El razonamiento en la lógica difusa es similar alrazonamiento humano. Admite valoresaproximados e inferencias, así comodatos incompletos o ambiguos, en lugar dedepender de datos absolutos (si/no)

Es capaz de procesar los datosincompletos yproporcionar solucionesaproximadas a los problemas quepor otros métodos son difíciles deresolver

Maneja el concepto de verdad

parcial, donde el valor de verdadpuede oscilar entre completamente



Conjunto borroso: es aquel que no está formado por números sino por etiquetaslingüísticas.

Etiqueta lingüística: Es una palabra o conjunto de palabras. Podemos también queson los nombres de los conjuntos borrosos

En los conjuntos clásicos se sabe si un elemento de un universo de discurso

pertenece o no a él acudiendo a la lógica booleana. Esto no es posible en losconjuntos borrosos, ya que si normalizamos la pertenencia o no en el 0 y 1, en estecaso hemos de tomar el intervalo cerrado [0,1] y el valor que se asocie a cadaelemento no será absoluto, sino gradual. Al igual que en los conjuntos clásicos, estose define mediante un predicado que por su forma de actuar se denomina predicadovago.

Así, el elemento tendrá un valor asociado dentro del conjunto que indicará en qué

“cantidad" pertenece a dicho conjunto. Esto es lo que se define como grado depertenencia. Por ello, un conjunto borroso es la unión de los grados de pertenenciade todos aquellos elementos que forman parte de su universo de discurso.

Universo de discurso: El universo de discurso de un conjunto borroso es elintervalo en el que se incluyen los posibles valores que pueden tomar los elementosdel conjunto.

La existencia del grado de pertenencia para saber si un elemento pertenece a unconjunto o no, podemos utilizarla para tratar problemas de imprecisión oincertidumbre tales como: bases de datos reconocimiento de atrones



Se basa en reglas heurísticas de la forma SI (antecedente) ENTONCES (consecuente),donde el antecedente y el consecuente son también conjuntos difusos, ya sea puros oresultado de operar con ellos. Sirvan como ejemplos de regla heurística para esta lógica(nótese la importancia de las palabras "muchísimo", "drásticamente", "un poco" y"levemente" para la lógica difusa):SI hace muchísimo calor ENTONCES aumentó drásticamente la temperatura.

SI voy a llegar un poco tarde ENTONCES aumento levemente la velocidad.Los métodos de inferencia para esta base de reglas deben ser simples, veloces y eficaces.Los resultados de dichos métodos son un área final, fruto de un conjunto de áreassolapadas entre sí (cada área es resultado de una regla de inferencia). Para escoger unasalida concreta a partir de tanta premisa difusa, el método más usado es el del centroide,en el que la salida final será el centro de gravedad del área total resultante.Las reglas de las que dispone el motor de inferencia de

un sistema difuso pueden ser formuladas por expertos,o bien aprendidas por el propio sistema, haciendo usoen este caso de redes neuronales para fortalecer lasfuturas tomas de decisiones.Los datos de entrada suelen ser recogidos porsensores, que miden las variables de entrada de unsistema. El motor de inferencias se basa en chips

difusos, que están aumentando exponencialmente sucapacidad de procesamiento de reglas año a año.

http://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:SistemaDifuso.JPG



Aristóteles Platón George Berkeley David Hume

Bertrand Russell Jan Łukasiewicz Max Black Lotfi Asker Zadeh



A comienzos de los años 80, especialmente en Japón,

empezaron a aparecer múltiples aplicaciones comerciales

relacionadas con la Lógica Difusa. Es por esto que Japón se

convirtió en el centro de investigación tanto académica como

industrial de los sistemas difusos. Ejemplos claros del desarrollo

que indicamos los podemos observar en controles de la

manufactura del cemento, en procesos de purificación delagua.



• La principal ventaja de este sistema de control es su facilidadde implementación.

•Este tipo de sistemas están dando muy buenos resultados enprocesos no lineales y de difícil modelización

•El modo de funcionamiento es similar al comportamientohumano.

•Es una forma rápida y económica de resolver un problema.•No se necesita conocer el modelo matemático que rige su

funcionamiento.



•En las redes neuronales se precisa de un tiempo de aprendizaje

para obtener los mejores resultados en la salida.

•Ante un problema que tiene solución mediante un modelo

matemático, obtenemos peores resultados usando Lógica Difusa

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