Modelagem e Simulação de sistemas Aula 6

Prévia do material em texto

1.
		No raciocínio nebuloso, tem-se que a interpretação de dados quantitativos pode ser reescrita na forma de uma análise qualitativa.  Assinale a alternativa que apresenta o nome do processo de conversão entre as análises.
	
	
	
	Nulificação.
	
	
	Experimentação.
	
	
	Decisão.
	
	
	Fuzzificação.
	
	
	Abstração.
	
	
	 
		
	
		2.
		O processo de fuzzificação de uma variável pode ser extremamente útil, tanto no ponto de vista da engenharia de tomada de decisões, como no cotidiano, colaborando com definições de conceitos do mundo físico.
Através dos conceitos aprendidos sobre fuzzificação, assinale a alterantiva que correta.
	
	
	
	Fuzzificação é o processo de admitir uma variável discreta e definida e convertê-la em uma variável nebulosa.
	
	
	Fuzzificação não permite admitir uma variáveis discretas.
	
	
	Fuzzificação é a etapa em que variáveis numéricas são definidas de forma objetiva.
	
	
	Fuzzificação é converter uma variável nebulosa em uma definida.
	
	
	Fuzzificação é independente das funções de pertinência.
	
	
	 
		
	
		3.
		As funções de pertinência permitem que se limite valores que representem o quanto cada expressão fuzzy possível pode ser aplicada a um determinado valor discreto. Para essa caracterização, utilizam-se gráficos que representam as funções de pertinência. As funções de pertinência mais utilizadas na lógica nebulosa são:
	
	
	
	Grande, médio e pequeno.
	
	
	Triangular, Trapezoidal, Gaussiana e Sino Generalizada.
	
	
	Entrada, inferência e saída.
	
	
	Baixo, médio e alto.
	
	
	Interpretação, definição e composição.