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Inteligência Artificial

Biológicas / Saúde
Em sistemas que utilizam Lógica Nebulosa, o processo de fuzzificação das variáveis tem como principal objetivo viabilizar a inferência, etapa fundamental para a tomada de decisões. No contexto da Lógica Nebulosa, a inferência é realizada com base em uma ou mais regras do tipo Se–Então, que funcionam como o núcleo lógico do sistema. Imagine que um engenheiro de software está desenvolvendo um novo sistema para uma máquina de lavar inteligente que precisa otimizar o ciclo de lavagem. O sistema deve considerar dois fatores: o nível de sujeira das roupas (classificado como "Baixa", "Média", "Alta") e o tipo de tecido (classificado como "Delicado", "Normal", "Pesado"). Após a fuzzificação, as entradas para um ciclo específico foram: • Sujeira "Média": μ=0,7. • Sujeira "Alta": μ=0,3. • Tipo de Tecido "Normal": μ=0,8. • Tipo de Tecido "Pesado": μ=0,2. O sistema possui a seguinte regra de inferência: "SE (a Sujeira for Média OU a Sujeira for Alta) E o Tipo de Tecido for Normal, ENTÃO o Tempo de Lavagem é Padrão." Considerando os operadores fuzzy, qual é o grau de ativação (força) com que esta regra será aplicada?
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Walter Lima

ontem

Respostas

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ontem

Para calcular o grau de ativação da regra de inferência dada, precisamos aplicar os operadores fuzzy. A regra é: "SE (a Sujeira for Média OU a Sujeira for Alta) E o Tipo de Tecido for Normal, ENTÃO o Tempo de Lavagem é Padrão." 1. Fuzzificação das variáveis: - Sujeira "Média": μ = 0,7 - Sujeira "Alta": μ = 0,3 - Tipo de Tecido "Normal": μ = 0,8 2. Aplicando o operador OU: - Para a parte "Sujeira for Média OU a Sujeira for Alta", usamos o operador máximo: \[ \mu_{Sujeira} = \max(0,7, 0,3) = 0,7 \] 3. Aplicando o operador E: - Agora, para a parte "E o Tipo de Tecido for Normal", usamos o operador mínimo: \[ \mu_{ativação} = \min(0,7, 0,8) = 0,7 \] Portanto, o grau de ativação (força) com que a regra será aplicada é 0,7.

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