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Atividade Avaliativa IV

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Atividade Avaliativa IV – Tópicos em 
Inteligência Artificial I 
 
Lógica Fuzzy 
 
Docente: Prof. Dr. Virgílio de Melo Langoni 
Discente: Simeone Motoso Rocha – 2017.1033.3 
 
 
1-Como você definiria para um profissional leigo o que é um sistema fuzzy? 
Um sistema fuzzy foi criado com o objetivo de fornecer uma ferramenta matemática para 
o tratamento de informações de caráter impreciso ou vago. Sua lógica é um meio 
computacional que em suma se assemelha ao processo humano de tomada de decisões. 
Normalmente é utilizando quando há poucos dados para serem estudados. 
Sua principal característica é expressar resultados a partir de regras linguísticas (palavras) 
ao invés de números, por exemplo: se uma pessoa tem 1,90 m é usado com uma pessoa 
“alta”, ou se temos uma agua a 80° C é usado como água “quente”. Desta forma o sistema 
fuzzy toma decisões mais abrangentes e próximas do que seria feito por nós no nosso dia 
a dia. 
2-Explicite um exemplo de aplicação em que poderia ser utilizado um sistema 
fuzzy, enumerando as características das variáveis de entrada e de saída. 
Dado o conjunto universal U ={5,10,20,30,40,70} e consideremos os seguintes conjuntos 
"fuzzy" : A={crianças}, B={jovens}, C={adultos} e D={velhos} para os quais 
atribuímos os graus de pertinência dos elementos do conjunto U na seguinte tabela: 
Idade Crianças Jovens Adultos Velhos 
5 0 0 0 0 
10 1 1 0 0 
20 0.8 1 0.8 0 
30 0.5 0.7 1 0 
40 1 0.5 1 0 
70 0 0 1 0 
 
O Suporte de um conjunto fuzzy A no conjunto universo U é o conjunto clássico que 
contém todos os elementos de U que têm grau de pertinência maior do que zero (>0) e 
indicamos: 
sup A= { x Î U | (x) > 0 } 
 
Analisando a tabela temos que o suporte do conjunto "fuzzy" "adulto" da tabela anterior 
é o conjunto clássico: 
sup (adulto) = {20,30,40,70} 
 
O conjunto vazio "fuzzy" tem um conjunto suporte vazio, assim o grau de pertinência é 
0. Portanto o conjunto "fuzzy""velhos" é o conjunto vazio. 
 
3-Discorra quando um determinado tipo de problema se torna qualificável para 
resolvê-lo pela aplicação de sistemas fuzzy. 
Quando um problema envolve pequenas quantidades de dados e estes são incertos, temos 
uma situação ideal para a aplicação do sistema Fuzzy. É aplicável com mais assertividade 
em casos onde os dados são mais qualitativos do que quantitativos ou quando os dados 
são definidos somente como sim ou não.

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