lógica fuzzy - sistemas.riopomba.ifsudestemg.edu.br · definindo os conjuntos e as regras fuzzy...
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INTRODUÇÃO
● Introduzida em 1965 por Lofti Zadeh.
● Surgimento em 1930.
● Influênciao Jan Lukasiewicz;
o Max Black;
o Lofti Zadeh;
● Disciplinas que influenciaram no surgimentoo Filosofia;
o Matemática;
DEFINIÇÃO
● Também conhecida como Lógica Nebulosa ou Lógica Difusa.
● Utilizar uma numeração [0,1] para classificação.
● Classificação Precisa.
● Simular conhecimento humano.
● Resolver problema onde existem ambiguidade.
● Exemplo:
Embora o transformador esteja um pouco carregado, pode‐se utilizá‐lo por
um tempo.
CONJUNTOS FUZZY
● São usados para poder ajudar na hora da classificação.
● Distribui variáveis em com alguns dados de indicação.
● Função de Pertinência
● Possui:
o Representação;
o Variáveis e modificadores;
o Operadores;
REGRAS FUZZY
● São importantes para os conjuntos fuzzy.
● Vai mostrar as regras que devem ser seguidas na hora da classificação.
● Gera um raciocínio.
● Gera novos conjuntos.
● Segue duas etapas:o Avaliar o antecedente da regra;
o Aplicar o resultado no consequente;
REGRAS FUZZY
REGRA FUZZYEntrada
x = 1,75m e peso = 80
Kg
Grau de
pertinência
alto médio baixo
x=? x=80 x=? x=? x=? x=80 x=? x=? x=?
μ(x) - 0.5 - - - 0 - - -
INFERÊNCIA FUZZY
● Inferência
● Analisar dados e chegar a uma conclusão a partir de uma conjunto de
regras.
● Exemplo:
Todos os homens são mortais.
Sócrates é um homem.
Portanto, Sócrates é mortal.
INFERÊNCIA FUZZY
● Representar experiências da vida real através das regras de conjuntos
fuzzy.
FuzzyficadorAvaliação
das Regras
Fuzzy
Agregação da
Regra Fuzzy
Defuzzyficação
APLICAÇÕES
● Sistemas Especialistas
● Algoritmos Genéticos
● Robótica
● Reconhecimento de padrões
● Sistemas de controles inteligentes
● Sistemas de apoio a decisão
● Datamining
APLICAÇÕES
● Imprecisão de dados e a incerteza do conhecimento são um problema!!!!!
● Como representar conhecimento certo ?
● Incertezas, raciocínio aproximado, termos vagos, ambíguos, com que as
pessoas pensam.
● Objetivo: Fazer com que os sistemas computacionais raciocinem.
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Segundo (Marro et al.) , são sistemas computacionais que empregam um
determinado conhecimento.
● Elementos que compõem um sistemas especialista:o Base de conhecimento.
o Mecanismo de referência.
o Regras utilizadas.
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Exemplo: Sistema de peças extras
● Objetivo: Satisfazer o cliente, minimizando o tempo de espera, definindo
o número de peças extras para satisfazer o cliente.
● Definir Variáveis linguistícas.
o Tempo médio de espera do cliente (m);
o Fator de reparação (p);
o Número de Empregados (s);
o Número de peças extras (n);
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Variáveis de entrada: m,p e s.
● Variáveis de saída: n.
● Definir o número de peças extras necessárias para manter o tempo de
espera do cliente dentro de um intervalo aceitável.
● O que precisamos para definir a forma de conceitos fuzzy?
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Mudança entre os conceitos seja o mais suave possível.
● Segundo (Marro et al.) uma forma triangular ou trapezóide, fornecem
uma representação adequada do conhecimento especialista.
● Para cada variável precisa-se montar um diagrama com conjuntos fuzzy.
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Regras Fuzzy são estabelecidas com um conhecimento do assunto.
● Algumas regras definidas:
o Se(p é B) então (n é P).
o Se(p é A) então (n é G).
● Lembrando que “p” é a entrada e “n” é a saída.
● Vamos provar?
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Sabemos que B é do intervalo de [0,0.6].
● De acordo com o gráfico pegaremos P.
● No diagrama de saída vemos que a resposta é P.
● Outro exemplo..
● Sabemos que A é do intervalo de [0,6.1].
● De acordo com o gráfico pegaremos G.
● No diagrama de saída vemos que a resposta é P.
APLICAÇÕES: SISTEMAS ESPECIALISTAS
● Definindo os conjuntos e as regras Fuzzy precisamos codificá-los.
● Verificar se o sistema atende aos requisitos especificados inicialmente no
projeto, avaliando-se o mesmo e definindo-se possíveis melhorias .
REFERÊNCIAS
● Marro A.A. Souza A.M.C, Cavalcante E.S, Bezerra G.S, Nunes R.O. Lógica
Fuzzy: Conceitos e Aplicações. Disponível em:
<http://aquilesburlamaqui.wdfiles.com/local--files/logica-aplicada-a-
computacao/texto_fuzzy.pdf>. Acessado em Dezembro de 2014.
● Souza, W. Lógica Fuzzy Conceitos e Aplicações. Disponível em:
<http://pt.slideshare.net/ToniEsteves/logica-fuzzy-conceitos-e-aplicaes>.
Acessado em Dezembro de 2014.