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Sistemas de Infer ência Difusa

Sistemas de Infer ência Difusa. Daniel Sebastian Vargas Cristancho Carlos Julio González Aguilera. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Programa de Pós-Graduação em Eng. de Automação e Sistemas (PPGEAS) Inteligência Computacional Florianópolis, Setembro de 2013. Sumário.

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Sistemas de Infer ência Difusa

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Presentation Transcript

  1. Sistemas de Inferência Difusa Daniel Sebastian Vargas Cristancho Carlos Julio González Aguilera Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Programa de Pós-Graduação em Eng. de Automação e Sistemas (PPGEAS) Inteligência Computacional Florianópolis, Setembro de 2013

  2. Sumário

  3. Logica Difusa e Regras de Inferência • Faz mais de 30 anos da primeira publicação de LotfiAskerZadeh, Fuzzy Sets (1965), a qual senta as bases de uma nova forma de Logica. • A Logica Difusa foi criada para emular a logica humana e tomar decisões certas embora da informação.

  4. Logica Difusa e Regras de Inferência No campo da inteligência artificial, existem várias maneiras de representar o conhecimento. Talvez a forma mais comum de representar o conhecimento humano para formar em expressões da linguagem natural é do tipo: IF(antecedente) - THEN(consequente)

  5. Logica Difusa e Regras de Inferência Modelos Baseados em Regras Modelos de Regras não Aditivos Modelos de Regras Aditivos Modelos Mamdani, Larsen Modelos TSK, Tsukamoto

  6. Sistemas de Inferência Difusas (FIS) • Os sistemas de inferência difusa são uma infraestrutura computacional popular que é baseada nos conceitos da teoria dos conjuntos difusos, regras IF-THEN e raciocínio. • Encontrou-se uma grande variedade de aplicações em diferentes áreas, tais como: Controle Automático, Classificação de Dados, Analise de Decisão, Sistemas Expertos, Robótica, e reconhecimento de padrões.

  7. Sistemas de Inferência Difusas (FIS) Base de Conhecimento Fuzzificação Defuzzificação Mecanismo de Inferência

  8. Modelos Modelo Difuso Mamdani Ativação de Regras ) Ʌ) ) Ʌ) Saídas Individuais de Regras (w)= Ʌ (w) (w)= Ʌ (w) Saída total do Sistema (w)= (w) (w)

  9. Modelos Modelo Difuso Larsen Saídas Individuais de Regras (w)= (w) (w)= (w) Saída total do Sistema (w)= (w) (w)

  10. Modelos Modelo Difuso TSK Saídas Individuais de Regras * = + * = + Saída total do Sistema = (* + *) ( + )

  11. Modelos Modelo Difuso Tsukamoto Saídas Individuais de Regras (w)= (w) (w)= (w) Saída total do Sistema = (* + *) ( + )

  12. Modelos

  13. Casos de Estudo

  14. Aplicação

  15. Aplicação

  16. Referências • Belohlavek, R. and Klir, G. J. (2011). Concepts and Fuzzy Logic, MIT Press. • Jang, J.-S. R. and Sun, C.-T. (1996). Neuro-fuzzy and soft computing: a computational approach to learning and machine intelligence, Prentice-Hall. • Cruz, P. P. (2010). Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingeniería, Alfaomega. • IFSA - International FuzzySystemsAssociation (organization dedicated to the support, development and promotion of the fundamental issues of fuzzy theory related to (a) sets, (b) logics, (c) relations, (d) natural languages, (e) concept formation, (f) linguistic modeling, etc.) • iFuzzy 2013 InternationalConferenceonFuzzyTheoryand Its Applications • FuzzyTechhttp://www.fuzzytech.com/

  17. OBRIGADO

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