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Fundamentos de lógica difusa




Enviado por Pablo Turmero



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    LOGICA DIFUSA
    La lógica difusa o borrosa (Fuzzy logic) descansa en la idea que en un instante dado, no es posible precisar el valor de una variable X, sino tan solo conocer el grado de pertenencia a cada uno de los conjuntos en que se ha participado el rango de variación de la variable.
    El grado de pertenencia se cuantifica mediante la función de pertenencia f, que normalmente se escoge de una forma trapezoide.
    Ejemplo de funciones de pertenencia:
    TB: Temperatura.
    TM: Temperatura media.
    TA: Temperatura alta.

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    Si fA(x) indica la función de pertenencia de x al conjunto A, entonces

    fA(x) esta entre 0 y 1
    si fA(x)=1, x pertenece totalmente a A
    si fA(x)=0, x no pertenece a A

    A partir de esta definición es posible comprobar que se cumplen las siguientes propiedades:

    f AorB(x)=max (fA(x), fB(x))
    fAandB(x)=min (fA(x), fB(x))
    fnorA(x)=1-fA(x)

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    Desarrollos notables de la lógica difusa
    1965 Fuzzy set (Prof.. Lotti A. Zadeh, UCB)
    1966 Fuzzy Logic (Dr.. Peter N. Marinos, Bell Labs.)
    1972 Fuzzy Measure (Prof.. Michino Sugeno, TIT)
    1974 Fuzzy Logic Controller for Steam Engine (Prof.. E.H. Mamdani, Queen Mary College, London Univ.)
    1980 Control of Cement-Kiln with Monitor Capability
    (F.L. Smidth, Denmark)
    1987 Automatic Train Operation for Sendal Subway
    (Hitachi)
    1988 Stock Trading Expert System (Yamaichi Sequrity)
    1989 Life (Laboratory for Internacional Fuzzy Engineering)

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    Fuentes de incertidumbre
    Confiabilidad de la información
    Difusificidad
    Aleatoriedad
    Imprecisión del leguaje de representación mediante reglas lingüísticas
    Información incompleta
    Información agregada
    Precisión de la representación
    Declaración en conflicto
    Reglas de combinación evidentes

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    Que es la difusifisidad
    Difusifisidad es incertidumbre deterministica

    Difusifisidad esta relacionada al grado con el cual los eventos ocurren sin importar la probabilidad de su ocurrencia.

    Por ejemplo, el grado de juventud de una persona es un evento difuso sin importar que sea un elemento aleatorio.

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    Difusifisidad contra Probabilidad.
    Difusifisidad es una incertidumbre deterministica, la probabilidad es no deterministica.
    La incertidumbre probabilistica se disipa con el incremento del numero de ocurrencias y la difusifisidad no.
    La difusifisidad describe eventos ambiguos, La probabilidad describe los eventos que ocurren. Si un evento ocurre es aleatorio. El grado con el cual ocurre es difuso.

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    Difusifisidad contra Probabilidad.
    Es esta probablemente una elipse, o es ambiguamente una elipse

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