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Sistemas de Inferência Difusa
Daniel Sebastian Vargas CristanchoCarlos Julio González Aguilera
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)Programa de Pós-Graduação em Eng. de Automação e Sistemas (PPGEAS)
Inteligência Computacional
Florianópolis, Setembro de 2013
Sumário
Logica Difusa e Regras de Inferência
Sistemas de Inferência Difusa (FIS)
Casos de Estudo
Aplicação
Conclusões
Logica Difusa e Regras de Inferência
• Faz mais de 30 anos da primeira publicação de Lotfi Asker Zadeh, Fuzzy Sets (1965), a qual senta as bases de uma nova forma de Logica.
• A Logica Difusa foi criada para emular a logica humana e tomar decisões certas embora da informação.
Logica Difusa e Regras de Inferência
No campo da inteligência artificial, existem várias maneiras de representar o conhecimento. Talvez a forma mais comum de representar o conhecimento humano para formar em expressões da linguagem natural é do tipo:
IF(antecedente) - THEN(consequente)
Logica Difusa e Regras de Inferência
Modelos Baseados em Regras
Modelos de Regras não Aditivos
Modelos Mamdani, Larsen
Modelos de Regras Aditivos
Modelos TSK, Tsukamoto
Sistemas de Inferência Difusas (FIS)
• Os sistemas de inferência difusa são uma infraestrutura computacional popular que é baseada nos conceitos da teoria dos conjuntos difusos, regras IF-THEN e raciocínio.
• Encontrou-se uma grande variedade de aplicações em diferentes áreas, tais como: Controle Automático, Classificação de Dados, Analise de Decisão, Sistemas Expertos, Robótica, e reconhecimento de padrões.
Base de Regras (contém as regras difusas).
Base de Dados (Define as funções de pertenencia utilizadas nas regras difusas)
Mecanismo de Raciocinio (Processo de inferência )
Sistemas de Inferência Difusas (FIS)
Defuzzificação
Base de Conhecimento
Mecanismo de Inferência
Fuzzificação
Modelos
Modelo Difuso Mamdani
) Ʌ )
) Ʌ )
(w)= Ʌ (w)
(w)= Ʌ (w)
(w)= (w) (w)
Ativação de Regras
Saídas Individuais de Regras
Saída total do Sistema
Modelos
Modelo Difuso Larsen
(w)= (w)
(w)= (w)
(w)= (w) (w)
Saídas Individuais de Regras
Saída total do Sistema
Modelos
Modelo Difuso TSK
* = +
* = +
= (* + *)
( + )
Saídas Individuais de Regras
Saída total do Sistema
Modelos
Modelo Difuso Tsukamoto
Saídas Individuais de Regras
Saída total do Sistema
(w)= (w)
(w)= (w)
= (* + *)
( + )
Modelos
Casos de Estudo
Sistemas de
Inferência Difusa
Controle de
Processos
Robótica
Avaliação de
Projetos
Economia
Aplicação
Aplicação
Ângulo Direção Min Max 22°,-13°,33°,12°,-5°,-16°,-25°optimização daCurva Min Max Aceleração Min Max Direção Min Bsum 19°,-13°,17°,12°,-12°,-14°,-23°optimização daCurva Min Bsum Aceleração Min Bsum Direção Prod Max 22°,-13°,17°,16°,-17°,-12°,-29°optimização daCurva Prod Max Aceleração Prod Max Direção Max Bsum 22°,-13°,23°,18°,-14°,-25°,30optimização daCurva Max Bsum Aceleração Max Bsum
Referências
• Belohlavek, R. and Klir, G. J. (2011). Concepts and Fuzzy Logic, MIT Press.
• Jang, J.-S. R. and Sun, C.-T. (1996). Neuro-fuzzy and soft computing: a computational approach to learning and machine intelligence, Prentice-Hall.
• Cruz, P. P. (2010). Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingeniería, Alfaomega.
• IFSA - International Fuzzy Systems Association (organization dedicated to the support, development and promotion of the fundamental issues of fuzzy theory related to (a) sets, (b) logics, (c) relations, (d) natural languages, (e) concept formation, (f) linguistic modeling, etc.)
• iFuzzy 2013 International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications
• FuzzyTech http://www.fuzzytech.com/
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