Lógica borrosa o difusa
Fundamentos
• Lógica borrosa: Basada en el concepto de conjunto borroso • 1965: Lotfi A. Zadeh, profesor de Universidad Berkeley, California • Conjuntos borrosos: Son aquellos en que la transición entre la pertenencia y la no pertenencia es gradual y no abrupta. Cada elemento tiene un grado de pertenencia a un conjunto borroso definido a través de la funciónde pertenencia
Fundamentos
• Principio de incompatibilidad (Zadeh, 1973): “Informalmente, la esencia de este principio está en que cuando la complejidad de un sistema aumenta, nuestra capacidad para efectuar precisas y significativas sentencias sobre su comportamiento disminuye hasta que se alcanza un determinado umbral, a partir del cual precisión y significación (relevancia) se conviertenen mutuamente excluyentes”.
Lógica borrosa vs. Lógica tradicional
1
10
Baja
20
Media
30
Alta
40
Temperatura
1
¡Mi nieta tiene fiebre!
10
Baja
20
Media
30
Alta
40
Temperatura
Función de pertenencia
Función de pertenencia
x a 2 ( x) exp b
Soporte
Funciones de pertenencia
Triangular
1 (a x) / A( x) 1 ( x a) / 0 si si a x a a xa en otro caso
Trapezoidal
1 (a x) / 1 A( x) 1 ( x b) / 0 si si si a x a a xb b x b en otro caso
Funciones de pertenencia
Matlab: >> mfdemo
1.2 trapmf 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf
zmf 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
psigmf
dsigmf
pimf
sigmf
.
Función depertenencia singleton
Singleton o punto borroso Sea A una función de pertenencia, si sop(A)={x0} entonces A es un singleton y se usa la notación A x0
.
Dos conjuntos en un universo
Unión
A B x maxAx , Bx Ax Bx , x X
Intersección
A B x min Ax , Bx Ax Bx , x X
Solape
.
Lógica de conexión
Lógica de conexión y o normatriangular T Satisface las siguientes propiedades:
T(x, y)=T(y, x) T(x, T(y ,z))=T(T(x, y), z)
Simetricidad Asociatividad
T ( x, y ) T ( x' , y' ) si x x' y también y y'
Monotonicidad
T ( x,1) x, x 0,1
Identidad unitaria
.
Lógica de conexión y
MIN PANDA LANDA
.
Lógica de conexión y
Mínimo
Lukasiewicz
MIN(a, b) = min{a, b}
LANDA(a, b) = max{a+b-1, 0}Probabilística Weak
Hamacher Dubois y Prade
PANDA(a, b) = ab
min{a, b} si max{a, b} 1 WEAK (a, b) de otra forma 0
ab HANDA (a, b) , 0 ( (1 )(a b ab))
DAND (a, b) ab , (0,1) max{a, b, }
Yager
YAND p (a, b) 1 min{1, (1 a ) (1 b)
p
p 1/ p
}, p 0
Intervalos de la lógica de conexión y
.
MIN
WEAK
.
Lógicade conexión o
Máximo MAX(a, b) = max{a, b}
Lukasiewicz
Probabilística Strong Hamacher
LOR(a, b) = min{a+b, 1}
POR(a, b) = a+b - ab
max{a, b} si min{a, b} 0 STRONG(a, b) de otra forma 1
a b (2 )ab HOR (a, b) , 0 (1 (1 )ab)
Yager
YOR p (a, b) min{1, a p b p }, p 0
p
.
Lógica de conexión o
Lógica de conexión o o co-norma T LOR
MAX PORIntervalos de la lógica de conexión o
.
STRONG
MAX
.
Variable lingüística
Variable lingüística: Variable cuyos valores son palabras o
sentencias pertenecientes al lenguaje natural o artificial, la cual se caracteriza por el siguiente cuádruple:
{ X, T(X), U, G }
Nombre de la variable lingüística Conjunto de términos (valores lingüísticos) definidos en X Funciónsemántica que da un “significado” (interpretación) a una variable lingüística en función de los elementos a los que x representa Dominio físico real sobre el que están definidos los valores que se aplican a la variable lingüística
.
Ejemplo de variable lingüística
{ X, T(X), U, G }
•V= Velocidad •T(V)= {Baja, Moderada, Alta} •U=[0, 150] km/h •G:
2v 0 1 Baja 150 0 para para...
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