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Sistemas de Inferência Difusa Daniel Sebastian Vargas Cristancho Carlos Julio González Aguilera Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Programa.

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Apresentação em tema: "Sistemas de Inferência Difusa Daniel Sebastian Vargas Cristancho Carlos Julio González Aguilera Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Programa."— Transcrição da apresentação:

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 Logica Difusa e Regras de InferênciaSistemas de Inferência Difusa (FIS)Casos de EstudoAplicaçãoConclusões

3 Logica Difusa e Regras de Inferência Faz mais de 30 anos da primeira publicação de Lotfi Asker Zadeh, 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 Mamdani, Larsen Modelos de Regras Aditivos 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. Base de Regras (contém as regras difusas). Base de Dados (Define as funções de pertenencia utilizadas nas regras difusas) Mecanismo de Raciocinio (Processo de inferência )

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

8 Modelos Modelo Difuso Mamdani Ativação de Regras Saídas Individuais de Regras Saída total do Sistema

9 Modelos Modelo Difuso Larsen Saídas Individuais de Regras Saída total do Sistema

10 Modelos Modelo Difuso TSK Saídas Individuais de Regras Saída total do Sistema

11 Modelos Modelo Difuso Tsukamoto Saídas Individuais de Regras Saída total do Sistema

12 Modelos

13 Casos de Estudo Sistemas de Inferência Difusa Controle de Processos Robótica Avaliação de Projetos Economia

14 Aplicação

15 Ângulo Direção MinMax22°,-13°,33°,12°,-5°,-16°,-25° optimização daCurva MinMax Aceleração MinMax Direção MinBsum 19°,-13°,17°,12°,-12°,-14°,- 23° optimização daCurva MinBsum Aceleração MinBsum Direção ProdMax 22°,-13°,17°,16°,-17°,-12°,- 29° optimização daCurva ProdMax Aceleração ProdMax Direção MaxBsum22°,-13°,23°,18°,-14°,-25°,30 optimização daCurva MaxBsum Aceleração MaxBsum

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 Fuzzy Systems Association (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 International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications FuzzyTech

17 OBRIGADO


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