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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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