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Qual a diferença entre fuzzificação e defuzzificação ?


3 resposta(s) - Contém resposta de Especialista

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Há mais de um mês

Fuzzificação e defuzzificação são as etapas do sistema de inferência fuzzy onde a fuzzificação traduz a quantidade precisa como uma quantidade fuzzy, enquanto a defuzzificação converte a quantidade fuzzy em uma quantidade nítida. As técnicas são muito úteis no processo de inferência fuzzy, onde o mapeamento é desenvolvido a partir de uma dada entrada para uma saída com a ajuda da lógica fuzzy. Esse mapeamento fornece a base para tomar decisões e descobrir padrões.

A fuzzificação é o método de conversão de uma quantidade nítida em uma quantidade fuzzy. Isto é conseguido reconhecendo as várias quantidades nítidas e determinísticas assumidas como completamente não-determinísticas e de natureza bastante incerta. A incerteza pode ter surgido devido à imprecisão e imprecisão que levou as variáveis a serem representadas por uma função de associação, uma vez que poderiam ser de natureza nebulosa.

A defuzzificação é o processo inverso de fuzzificação onde o mapeamento é feito para converter os resultados difusos em resultados nítidos. Ele mapeia de um espaço de ações de controle difusas definidas sobre um universo de saída do discurso em um espaço de ações de controle nítidas (não-fuzzy).

Fuzzificação e defuzzificação são as etapas do sistema de inferência fuzzy onde a fuzzificação traduz a quantidade precisa como uma quantidade fuzzy, enquanto a defuzzificação converte a quantidade fuzzy em uma quantidade nítida. As técnicas são muito úteis no processo de inferência fuzzy, onde o mapeamento é desenvolvido a partir de uma dada entrada para uma saída com a ajuda da lógica fuzzy. Esse mapeamento fornece a base para tomar decisões e descobrir padrões.

A fuzzificação é o método de conversão de uma quantidade nítida em uma quantidade fuzzy. Isto é conseguido reconhecendo as várias quantidades nítidas e determinísticas assumidas como completamente não-determinísticas e de natureza bastante incerta. A incerteza pode ter surgido devido à imprecisão e imprecisão que levou as variáveis a serem representadas por uma função de associação, uma vez que poderiam ser de natureza nebulosa.

A defuzzificação é o processo inverso de fuzzificação onde o mapeamento é feito para converter os resultados difusos em resultados nítidos. Ele mapeia de um espaço de ações de controle difusas definidas sobre um universo de saída do discurso em um espaço de ações de controle nítidas (não-fuzzy).

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rennan

Há mais de um mês

Os sistemas fuzzy têm sido utilizados, nos últimos anos, para tratar os problemas que envolvem imprecisão. No entanto, algumas vezes é difícil para o especialista representar seu conhecimento através de números reais. Por exemplo: ele pode determinar que um determinado valor possui um grau de verdade de 0.55, mas é complicado para ele determinar se esse grau de veracidade é 0.5578 ou 0.5597, por exemplo.

FUZZIFICAÇÃO INTERVALAR

O processo de fuzzificação intervalar é similar a fuzzificação tradicional. No entanto, o grau de pertinência associado ao valor requerido é representado por um grau de pertinência intervalar, através da função de pertinência intervalar.

DEFUZZIFICAÇÃO INTERVALAR

O processo de defuzzificação intervalar é obtido através da defuzzificação dos conjuntos soluções inferior (di) e superior (ds), através de qualquer dos métodos de defuzzificação tradicionais, centróide, max plateau, etc. Tem-se como resultado um intervalo formado pelo valor da defuzzificação da função inferior (di) e superior (ds) ou seja,

DI = [min(di, ds), max(di, ds)].

Para calcular um único valor como solução para a defuzzificação intervalar pode ser extraído o ponto médio do intervalo encontrado:

d = (di + ds) / 2

Essa pergunta já foi respondida por um dos nossos especialistas