SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 109
SISTEMAS EXPERTOS APLICANDO LOGICA DIFUSA
INGENIERO
PERSONA QUE UTILIZA  EL INGENIO PARA RESOLVER PROBLEMAS
SISTEMAS
INTERRELACION DE RECURSOS QUE CONFORMAN UN CICLO
MEDIANTE  LA  INTERELACION DE RECURSOS INFORMATICOS  PERSONA QUE UTILIZA  EL INGENIO PARA RESOLVER PROBLEMAS
PROBLEMAS
PROFESIONALES TECNOLOGICOS
PROFESIONALES
INGENIERO DE SISTEMAS
 
La lógica es la ciencia del razonamiento;  decimos entonces de la lógica matemática o simbólica, que es la ciencia que nos enseña a pensar y a razonar. La lógica encierra dos grandes áreas: La Lógica Proposicional y La Lógica Predicativa QUE ES LA LOGICA
COMO SE COMUNICAN LAS PERSONAS
Conocimiento Exacto e Incierto ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
        Conceptos Imprecisos.   Aceptamos la imprecisión como una consecuencia natural de ''la forma de las cosas en el mundo''.. Nosotros simplemente aproximamos estos eventos a funciones numéricas y escogemos un resultado en lugar de hacer un análisis del conocimiento empírico.   -         La temperatura está caliente  -         La inflación actual aumenta rápidamente  -         Los grandes proyectos generalmente tardan mucho  -         Nuestro precios están por abajo de los precios de la competencia  -         IBM es una compañía grande y agresiva  Alejandro es alto pero Ana no es bajita  Conjuntos
CONJUNTO ,[object Object]
Conjuntos Difusos.   La mayoría de los fenómenos que encontramos cada día son imprecisos, es decir, tienen implícito un cierto grado de  difusidad  en la descripción de su naturaleza. Esta imprecisión puede estar asociada con su forma, posición, momento, color, textura, o incluso en la semántica que describe lo que son. En muchos casos el mismo concepto puede tener diferentes grados de imprecisión en diferentes contextos o tiempo.  
Un  conjunto difuso  es también una función que asocia a cada objeto del universo un valor en el intervalo [0,1]. Si  x  es un objeto en el universo y  y = C ( x ) es el valor asociado a  x , se dice que  y  es el  grado de pertenencia  del objeto  x  al conjunto difuso  C .    Así pues, todo conjunto en el sentido usual es también un conjunto difuso.  
El conjunto vacío {  } coincide con la función idénticamente cero y el universo coincide con la función constante 1.  Por ejemplo: -          Tengo el conjunto:   U ={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} Y los subconjuntos   A = {0,2,4,6,8}   B = {1,3,5,7,9} Por lo tanto los valores o elementos del conjunto A, B tendrán un valor de 1 si pertenecen al universo y un valor de 0 si no pertenecen.  
-          EJERCICIO   Obtener la difusidad de la pertenencia de los elementos del conjunto A al conjunto Universo.   U = {M , V ,J, A}    A = {C, M, A, J}   B = {D, J, A, V, J}  
Difusidad 1  -> Cuando pertenecen al conjunto Universo. Difusidad 0  -> Cuando no pertenecen al conjunto Universo.   μ (A) ={(0,C) ; (1,M) ; (1,A) ; (0,J)}   μ (B) ={(0,D) ; (0,J) ; (1,A) ; (1,V) ; (1,J)}
           Notación de Conjuntos Difusos.   Se los puede denotar de dos maneras.   1)      Como pares ordenados, en donde el primer elemento es la difusidad y el segundo elemento es el valor perteneciente al conjunto de estud i o. μ (A) ={(0,C) ; (1,M) ; (1,A) ; (0,J)}
  2)      Como cociente  (divisor) en donde el numerador es el que da difusidad y el denominador es el elemento del conjunto de estudio.   μ (A) = {0/C , 1/M , 1/A , 0/J}
  El grado de difusidad 0, me indica la carencia de aproximación al límite superior, el grado de difusidad 1, quiere decir que se encuentra sobre el límite superior o lo sobrepasa.   NO PUEDE EXISTIR DIFUSIDADES MENORES QUE 0 NI MAYORES QUE 1   EJERCICIOS:            Encontrar la difusidad de la edad de 10 personas si se tiene como máximo un valor de 25. Expresarlo en las dos  notaciones.
           Transformar a conjunto difuso que represente el grado de juventud del conjunto de 5 personas si se considera que 25 años es la edad tope de juventud.   N=   Luis, Carlos, José, Pablo, Antonio     E=    25,15,17,18,20     
C(x)={25/25 , 15/25 , 17/25 , 18/25 , 20/25}   C(x)={1, 0.6, 0.68, 0.72, 0.8}   X={(Luis,1), (Carlos,0.6), (José,0.68), (Pablo,0.72), (Antonio,0.8)}   X={1/Luis, 0.6/Carlos, 0.68/José, 0.72/Pablo, 0.8/Antonio}  
          Transformar a conjuntos difusos que represente el número de goles marcados por los equipos de fútbol: Macará, Olmedo, Espoli, Nacional y Emelec en el mes de Abril si el número de goles máximo es de 15.   E={ Macará, Olmedo, Espoli, Nacional, Emelec} G={10, 7, 12, 15, 8}
C(x)={10/15, 7/15, 12/15, 15/15, 8/15} C(x)={0.6, 0.4, 0.8, 1, 0.5} X={( Macará,0.6),(Olmedo,0.4), (Espoli,0.8), (Nacional,1), (Emelec,0.5)} X={ 0.6/Macará, 0.4/Olmedo, 0.8/Espoli, 1/Nacional, 0.5/ Emelec}
          Transformar a conjuntos difusos la representación de las distancias que existen desde Quito a las ciudades de Ambato, Cuenca, Baños y Atacames si se conoce que la distancia máxima es de 500Km.   J={ Ambato, Cuenca, Baños, Atacames} D={250, 500, 310, 450}
C(x)={0.5, 1, 0.6, 0.9} C(x)={250/500, 500/500, 310/500, 450/500} X={ (Ambato,0.5),( Cuenca,1),( Baños, 0.6),( Atacames ,0.9)} X={ 0.5/Ambato, 1/Cuenca, 0.6/Baños, 0.9/Atacames}     
      Transformar a conjuntos difusos que represente el precio en el año 2004 de: arroz, azúcar, aceite y pan; si sabemos que el precio máximo es de 1 dólar.   P={ arroz, azúcar, aceite, pan} F={1,1.20,1,0.12}
C(x)={1/1, 1.20/1, 1/1, 0.1/12} C(x)={ 1, 1, 1, 0.1} X={ (arroz,1),(azúcar,1), (aceite,1), (pan,0.1)} X={1/arroz, 1/azúcar, 1/aceite, 0.1/pan}
MAPEO DE CONJUNTOS DIFUSOS.   El Mapeo es un gráfico dado por el experto en la materia y en base al cual se obtendrán las difusidades de estudio.  
Con la notación en forma de par ordenado de los conjuntos difusos podemos representarlos en forma grafica en un plano cartesiano , en donde el primer elemento se graficara en el eje de las x y el segundo elemento en el eje de las y.
  Ejemplo:   Pasos para realizar un mapeo.
Tipo L
Tipo Gamma
Tipo Z
Tipo S
Pi
  1.      Definir las variables de entrada y salida  temperatura, edad, estatura, velocidad, fuerza . Definir el margen de variación (universo de discurso) de cada variable. Temperatura: -40 a 70°C , Edad: 0 a 100 años, Estatura: 0 a 200 cm.
  2.      Definir todos los conjuntos y el valor lingüístico, asociado a cada uno:    Variable: Temperatura: Valores Lingüísticos: negativa_alta, negativa_baja, cero, positiva_baja, positiva_alta   Variable: Edad: Valores Lingüísticos: muy_joven, joven, maduro, viejo.
  3.      Para cada conjunto (valor lingüístico) definir una función de pertenencia o inclusión que indique el grado en que una variable “x” está incluida en los conceptos representados por las variables lingüísticas. Se suele utilizar μ i(x)  para   indicar el grado en que “x” está incluida en el conjunto “i” .
  A  μ i (x)  se le conoce como función de pertenencia de “x” en “i”.   El valor de pertenencia tiene que variar entre 0 y 1.
 
 
 
 
 
LOS SISTEMAS EXPERTOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
VENTAJAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
INCONVENIENTES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
C onsideraciones  I niciales  ,[object Object],[object Object]
Conocimiento Exacto e Incierto ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
OPERACIONES.               Producto de conjuntos difusos .-  Se la realiza elemento a elemento entre las partes de la operación. μ  (V)  * μ  (P) Requerimientos:   Los conjuntos a multiplicar tienen que tener el mismo número de elementos y referirse al mismo tipo de los mismos.
 
Normalización.-   Se lo representa con una línea en la parte superior del conjunto a normalizar. Identificamos el mayor valor de los elementos del conjunto difuso y multiplicamos por este valor cada uno de los elementos del conjunto difuso.
 
          Complemento del conjunto difuso .-   Se lo representa con un apostrofe en la parte superior derecha del conjunto a obtener el complemento. Se lo obtiene al restar 1 de cada uno de los elementos del conjunto difuso.
 
            Unión de conjuntos difusos (U)  .-   Se lo obtiene tomando el mayor valor de entre las difusidades de los elementos de los conjuntos que intervienen en la operación .  
 
            Intersección ( ∩ )  . -  Se lo obtiene tomando el menor valor de entre las difusidades de los elementos de los conjuntos que intervienen en la operación.  
 
          Concentración.-   Es realizar una operación que permita que los valores de mayor difusidad se aproximen más hacia el valor mínimo en comparación los valores de menor difusidad. Es decir al cuadrado el valor de la difusidad.
 
            Dilatación .-   Es una operación que tiene un efecto contrario a la concentración y se lo consigue elevando a la potencia (½)  la difusidad buscada.
 
          Intensificación   Contrastante .-   Se utiliza dos parámetros de medida, cuando el valor de difusidad    es menor que 0,5  = 2(μ  (R) )²     y cuando es mayor que 0,5 = (1– 2 (1 -μ (R) ) ²  ->  (1 – 2(μ´ (R)  ²)
 
ETIQUETAS.   3.1.  DEFINICIÓN.   El centro de las técnicas de modelado difuso es la idea de variable lingüística. Desde su raíz, una variable lingüística es el nombre de un conjunto difuso. Si tenemos un conjunto difuso llamado ''largo'' éste es una simple variable lingüística y puede ser empleada como una regla-base en un sistema basado en la longitud de un proyecto en particular:
  El  asignarle un valor lingüístico a una operación lógica es lo que denominamos etiquetas.  Así:   -           La etiqueta  y   corresponde a la  intersección. -           La etiqueta  o   corresponde a la  unión .
-           La etiqueta  no  corresponde al  complemento  de la difusidad indicada.
-           La etiqueta  valor normal  o  normalmente  corresponde a la  normalización .
-           La etiqueta  mas, muy   corresponde a la  concentración.
-           La etiqueta  menos, ó   ligeramente   corresponde a  la dilatación. -         
La etiqueta  mas o menos  o  medianamente   corresponde a  la intensificación constante .
Nota: -            Normalización toma los valores mayores. -            Dilatación toma los valores menores. -            Intensificación Contrastante toma los valores que más se acercan a 0,5.
-           Quienes son normalmente sinceros y más o menos fieles y muy respetuosos.   μ (S)  ∩ Int  μ (F)  ∩ Con  μ (R) ejemplo
EJERCICIO DE APLICACION (GOLEADOR) X1={0.90/Nonino, 0.60/Hurtado, 0.40/Urrutia,0.10/Garrido} (JUGADOR) X2={0.50/Nonino, 0.30/Hurtado, 0.80/Urrutia,0.90/Garrido} (ESTATURA) X3={0.30/Nonino, 0.90/Hurtado, 0.50/Urrutia,0.70/Garrido}
MUY GOLEADOR: Conc X1={ 0.81/Nonino , 0.36/Hurtado, 0.16/Urrutia,0.01/Garrido}
 
DEFUSIFICACION   ,[object Object],[object Object],Centro de gravedad
DEFUSIFICACION   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
DEFUSIFICACION   Forma continua: Forma discreta para 10 muestras:
PRODUCTO CARTESIANO     El producto cartesiano es usado para definir una relación entre dos o más conjuntos (sean ordinarios o difusos).  El producto cartesiano es denotado como AxB y es definido como: Una relación difusa R de A y B es un subconjunto difuso de AxB ,  donde   R (a, b) es la función de membresía de R.  R también puede ser representado como una matriz, depositando cada elemento de   R (a, b):
INTRODUCCION A LA LOGICA DIFUSA
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Seguridad fisica y logica
Seguridad fisica y logicaSeguridad fisica y logica
Seguridad fisica y logicaIng. LucioJAP
 
servicios de red telnet y SSH
servicios de red telnet y SSHservicios de red telnet y SSH
servicios de red telnet y SSHGustavo Guerra
 
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUS
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUSHerramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUS
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUSseguridadelinux
 
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificialTecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificialDamelysCarrillo2
 
Medios de transmision en la redes de computadora
Medios de transmision en la redes de computadoraMedios de transmision en la redes de computadora
Medios de transmision en la redes de computadoraSarahí Cárdenas Márquez
 
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]Md. Fazla Rabbi
 
AUDITORIA DE BASE DE DATOS
AUDITORIA DE BASE DE DATOSAUDITORIA DE BASE DE DATOS
AUDITORIA DE BASE DE DATOSGRECIAGALLEGOS
 
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptx
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptxMATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptx
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptxMohammadMukhlis3
 
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadas
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadasRedes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadas
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadasUNIVERSIDAD SANTA MARIA
 
PRTG NETWORK MONITOR
PRTG NETWORK MONITORPRTG NETWORK MONITOR
PRTG NETWORK MONITORpedrooscar12
 
Modelos de redes
Modelos de redesModelos de redes
Modelos de redesUTVM
 
Taller Material Practico
Taller Material PracticoTaller Material Practico
Taller Material PracticoJORGE ARMANDO
 
Métodos de Búsquedas en Inteligencia Artificial
Métodos de Búsquedas en Inteligencia ArtificialMétodos de Búsquedas en Inteligencia Artificial
Métodos de Búsquedas en Inteligencia ArtificialGregorys Gimenez
 

La actualidad más candente (20)

Seguridad fisica y logica
Seguridad fisica y logicaSeguridad fisica y logica
Seguridad fisica y logica
 
Introduction to OMNeT++
Introduction to OMNeT++Introduction to OMNeT++
Introduction to OMNeT++
 
servicios de red telnet y SSH
servicios de red telnet y SSHservicios de red telnet y SSH
servicios de red telnet y SSH
 
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUS
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUSHerramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUS
Herramientas de detección de vulnerabilidades-NESSUS
 
Què es un firewall
Què es un firewallQuè es un firewall
Què es un firewall
 
Logica difusa
Logica difusaLogica difusa
Logica difusa
 
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificialTecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificial
 
Medios de transmision en la redes de computadora
Medios de transmision en la redes de computadoraMedios de transmision en la redes de computadora
Medios de transmision en la redes de computadora
 
Cap3 mod3(sol)
Cap3 mod3(sol)Cap3 mod3(sol)
Cap3 mod3(sol)
 
Modul metasploit
Modul metasploitModul metasploit
Modul metasploit
 
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]
Analysis of-security-algorithms-in-cloud-computing [autosaved]
 
Hub,router y switch
Hub,router y switchHub,router y switch
Hub,router y switch
 
AUDITORIA DE BASE DE DATOS
AUDITORIA DE BASE DE DATOSAUDITORIA DE BASE DE DATOS
AUDITORIA DE BASE DE DATOS
 
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptx
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptxMATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptx
MATERI MANAJEMEN BANDWIDTH.pptx
 
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadas
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadasRedes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadas
Redes neuronales artificiales supervisadas y no supervisadas
 
Magerit Metodologia
Magerit MetodologiaMagerit Metodologia
Magerit Metodologia
 
PRTG NETWORK MONITOR
PRTG NETWORK MONITORPRTG NETWORK MONITOR
PRTG NETWORK MONITOR
 
Modelos de redes
Modelos de redesModelos de redes
Modelos de redes
 
Taller Material Practico
Taller Material PracticoTaller Material Practico
Taller Material Practico
 
Métodos de Búsquedas en Inteligencia Artificial
Métodos de Búsquedas en Inteligencia ArtificialMétodos de Búsquedas en Inteligencia Artificial
Métodos de Búsquedas en Inteligencia Artificial
 

Similar a Sistemas expertos aplicando lógica difusa

Fuzzy2 do doc_
Fuzzy2 do doc_Fuzzy2 do doc_
Fuzzy2 do doc_Jairo Nava
 
Logica difusa
Logica difusaLogica difusa
Logica difusa20204470
 
Matematica para las_tic_s_terminado
Matematica para las_tic_s_terminadoMatematica para las_tic_s_terminado
Matematica para las_tic_s_terminadoPrueba Montevideo
 
Funciones norma
Funciones normaFunciones norma
Funciones normapablo
 
Representacion del conocimiento
Representacion del conocimientoRepresentacion del conocimiento
Representacion del conocimientoAnibal Parra
 
Demostraciones algebra abstracta
Demostraciones algebra abstractaDemostraciones algebra abstracta
Demostraciones algebra abstractaFranklin Mejia
 
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdf
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdfTrabajo de investigación - Lógica difusa.pdf
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdfOSCARARTUROVASQUEZSA
 
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 Utp sirn_s11_operaciones difusas Utp sirn_s11_operaciones difusas
Utp sirn_s11_operaciones difusasjcbp_peru
 
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 Utp sirn_s11_operaciones difusas Utp sirn_s11_operaciones difusas
Utp sirn_s11_operaciones difusasjcbp_peru
 
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03 ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptx
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03   ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptxSEMANA 8 EXPERIENCIA 03   ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptx
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03 ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptxAlessioMA1
 
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3gabbypardo1
 
Libro_1s mate actividades.pdf
Libro_1s mate actividades.pdfLibro_1s mate actividades.pdf
Libro_1s mate actividades.pdfPablo Huaraya
 

Similar a Sistemas expertos aplicando lógica difusa (20)

Fuzzy2 do doc_
Fuzzy2 do doc_Fuzzy2 do doc_
Fuzzy2 do doc_
 
Logica difusa
Logica difusaLogica difusa
Logica difusa
 
Matematica para las_tic_s_terminado
Matematica para las_tic_s_terminadoMatematica para las_tic_s_terminado
Matematica para las_tic_s_terminado
 
Siste y mate 2 aprendizaje
Siste y mate 2 aprendizajeSiste y mate 2 aprendizaje
Siste y mate 2 aprendizaje
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Conjunto ejercicios-y-teoria
Conjunto ejercicios-y-teoriaConjunto ejercicios-y-teoria
Conjunto ejercicios-y-teoria
 
Logica Difusa
 Logica Difusa  Logica Difusa
Logica Difusa
 
Funciones norma
Funciones normaFunciones norma
Funciones norma
 
Representacion del conocimiento
Representacion del conocimientoRepresentacion del conocimiento
Representacion del conocimiento
 
Demostraciones algebra abstracta
Demostraciones algebra abstractaDemostraciones algebra abstracta
Demostraciones algebra abstracta
 
Conjuntos y subcojnuntos
Conjuntos y subcojnuntosConjuntos y subcojnuntos
Conjuntos y subcojnuntos
 
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdf
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdfTrabajo de investigación - Lógica difusa.pdf
Trabajo de investigación - Lógica difusa.pdf
 
Antologia
AntologiaAntologia
Antologia
 
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 Utp sirn_s11_operaciones difusas Utp sirn_s11_operaciones difusas
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 Utp sirn_s11_operaciones difusas Utp sirn_s11_operaciones difusas
Utp sirn_s11_operaciones difusas
 
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03 ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptx
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03   ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptxSEMANA 8 EXPERIENCIA 03   ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptx
SEMANA 8 EXPERIENCIA 03 ECUACIONES DOS Y TRES VARIABLES.pptx
 
Unidad1
Unidad1Unidad1
Unidad1
 
Tarea1 ade
Tarea1 adeTarea1 ade
Tarea1 ade
 
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3
Portafoliodesarrolllodelpensamientotomo3
 
Libro_1s mate actividades.pdf
Libro_1s mate actividades.pdfLibro_1s mate actividades.pdf
Libro_1s mate actividades.pdf
 

Más de Telmo Viteri

INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019
INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019
INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019Telmo Viteri
 
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECA
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECAONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECA
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECATelmo Viteri
 
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECA
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECAINDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECA
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECATelmo Viteri
 
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDAD
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDADRECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDAD
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDADTelmo Viteri
 
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIO
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIOTALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIO
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIOTelmo Viteri
 
LA BIBLIOTECA EN TU CASA
LA BIBLIOTECA EN TU CASALA BIBLIOTECA EN TU CASA
LA BIBLIOTECA EN TU CASATelmo Viteri
 
Creacion de bibliotecas digitales
Creacion de bibliotecas digitalesCreacion de bibliotecas digitales
Creacion de bibliotecas digitalesTelmo Viteri
 
Los blogs en las bibliotecas
Los blogs en las bibliotecasLos blogs en las bibliotecas
Los blogs en las bibliotecasTelmo Viteri
 
Capacitacion tramites titulacion biblioteca
Capacitacion tramites titulacion bibliotecaCapacitacion tramites titulacion biblioteca
Capacitacion tramites titulacion bibliotecaTelmo Viteri
 
Madrealguien dij otv
Madrealguien dij otvMadrealguien dij otv
Madrealguien dij otvTelmo Viteri
 
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER Telmo Viteri
 
Horoscopo del profesor telmin
Horoscopo del profesor telminHoroscopo del profesor telmin
Horoscopo del profesor telminTelmo Viteri
 
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍ
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍIMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍ
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍTelmo Viteri
 
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVAS
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVASMOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVAS
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVASTelmo Viteri
 

Más de Telmo Viteri (20)

INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019
INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019
INFORME ANUAL DE GESTIÓN DEL RECTORADO DEL ISTMLA A LA COMUNIDAD 2019
 
DIA DEL MAESTRO
DIA DEL MAESTRODIA DEL MAESTRO
DIA DEL MAESTRO
 
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECA
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECAONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECA
ONE NOTE COMO HERRAMIENTA DE BIBLIOTECA
 
Madre en tu dia
Madre en tu diaMadre en tu dia
Madre en tu dia
 
Madrealguiendijo
MadrealguiendijoMadrealguiendijo
Madrealguiendijo
 
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECA
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECAINDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECA
INDUCCIÓN DOCENTE BIBLIOTECA
 
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDAD
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDADRECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDAD
RECOMENDACIONES PARA EL USO DE LA BIBLIOTECA Y SUS NORMAS BÁSICAS DE URBANIDAD
 
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIO
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIOTALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIO
TALLER: USO DE SOFTWARE ANTIPLAGIO
 
LA BIBLIOTECA EN TU CASA
LA BIBLIOTECA EN TU CASALA BIBLIOTECA EN TU CASA
LA BIBLIOTECA EN TU CASA
 
Creacion de bibliotecas digitales
Creacion de bibliotecas digitalesCreacion de bibliotecas digitales
Creacion de bibliotecas digitales
 
Los blogs en las bibliotecas
Los blogs en las bibliotecasLos blogs en las bibliotecas
Los blogs en las bibliotecas
 
Capacitacion tramites titulacion biblioteca
Capacitacion tramites titulacion bibliotecaCapacitacion tramites titulacion biblioteca
Capacitacion tramites titulacion biblioteca
 
Madrealguien dij otv
Madrealguien dij otvMadrealguien dij otv
Madrealguien dij otv
 
BIBLIOTECA PUCESA
BIBLIOTECA PUCESABIBLIOTECA PUCESA
BIBLIOTECA PUCESA
 
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER
PRESENTACIÓN DÍA DE LA MUJER
 
Colortv2
Colortv2Colortv2
Colortv2
 
Horoscopo del profesor telmin
Horoscopo del profesor telminHoroscopo del profesor telmin
Horoscopo del profesor telmin
 
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍ
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍIMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍ
IMPACTO DE LA PUCEM EN LA PROVINCIA DE MANABÍ
 
Para ti Papá
Para ti PapáPara ti Papá
Para ti Papá
 
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVAS
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVASMOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVAS
MOTIVACIÓN NEGATIVA PARA LOGRAR COSAS POSITIVAS
 

Último

CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxGLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxAleParedes11
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticosisabeltrejoros
 
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fisca
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fiscala unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fisca
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fiscaeliseo91
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxinformacionasapespu
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleJonathanCovena1
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxdanalikcruz2000
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfMaryRotonda1
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIACarlos Campaña Montenegro
 
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Carlos Muñoz
 
La Función tecnológica del tutor.pptx
La  Función  tecnológica  del tutor.pptxLa  Función  tecnológica  del tutor.pptx
La Función tecnológica del tutor.pptxJunkotantik
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadAlejandrino Halire Ccahuana
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzprofefilete
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuaDANNYISAACCARVAJALGA
 
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 

Último (20)

CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxGLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
 
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptxPower Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
 
Defendamos la verdad. La defensa es importante.
Defendamos la verdad. La defensa es importante.Defendamos la verdad. La defensa es importante.
Defendamos la verdad. La defensa es importante.
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
 
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fisca
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fiscala unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fisca
la unidad de s sesion edussssssssssssssscacio fisca
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
 
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
 
La Función tecnológica del tutor.pptx
La  Función  tecnológica  del tutor.pptxLa  Función  tecnológica  del tutor.pptx
La Función tecnológica del tutor.pptx
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
 
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
 

Sistemas expertos aplicando lógica difusa

  • 3. PERSONA QUE UTILIZA EL INGENIO PARA RESOLVER PROBLEMAS
  • 5. INTERRELACION DE RECURSOS QUE CONFORMAN UN CICLO
  • 6. MEDIANTE LA INTERELACION DE RECURSOS INFORMATICOS PERSONA QUE UTILIZA EL INGENIO PARA RESOLVER PROBLEMAS
  • 11.  
  • 12. La lógica es la ciencia del razonamiento; decimos entonces de la lógica matemática o simbólica, que es la ciencia que nos enseña a pensar y a razonar. La lógica encierra dos grandes áreas: La Lógica Proposicional y La Lógica Predicativa QUE ES LA LOGICA
  • 13. COMO SE COMUNICAN LAS PERSONAS
  • 14.
  • 15.        Conceptos Imprecisos.   Aceptamos la imprecisión como una consecuencia natural de ''la forma de las cosas en el mundo''.. Nosotros simplemente aproximamos estos eventos a funciones numéricas y escogemos un resultado en lugar de hacer un análisis del conocimiento empírico.   -         La temperatura está caliente -         La inflación actual aumenta rápidamente -         Los grandes proyectos generalmente tardan mucho -         Nuestro precios están por abajo de los precios de la competencia -         IBM es una compañía grande y agresiva Alejandro es alto pero Ana no es bajita Conjuntos
  • 16.
  • 17. Conjuntos Difusos.   La mayoría de los fenómenos que encontramos cada día son imprecisos, es decir, tienen implícito un cierto grado de difusidad en la descripción de su naturaleza. Esta imprecisión puede estar asociada con su forma, posición, momento, color, textura, o incluso en la semántica que describe lo que son. En muchos casos el mismo concepto puede tener diferentes grados de imprecisión en diferentes contextos o tiempo.  
  • 18. Un conjunto difuso es también una función que asocia a cada objeto del universo un valor en el intervalo [0,1]. Si x es un objeto en el universo y y = C ( x ) es el valor asociado a x , se dice que y es el grado de pertenencia del objeto x al conjunto difuso C .   Así pues, todo conjunto en el sentido usual es también un conjunto difuso.  
  • 19. El conjunto vacío {  } coincide con la función idénticamente cero y el universo coincide con la función constante 1. Por ejemplo: -          Tengo el conjunto: U ={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} Y los subconjuntos A = {0,2,4,6,8} B = {1,3,5,7,9} Por lo tanto los valores o elementos del conjunto A, B tendrán un valor de 1 si pertenecen al universo y un valor de 0 si no pertenecen.  
  • 20. -          EJERCICIO Obtener la difusidad de la pertenencia de los elementos del conjunto A al conjunto Universo. U = {M , V ,J, A} A = {C, M, A, J} B = {D, J, A, V, J}  
  • 21. Difusidad 1 -> Cuando pertenecen al conjunto Universo. Difusidad 0 -> Cuando no pertenecen al conjunto Universo.   μ (A) ={(0,C) ; (1,M) ; (1,A) ; (0,J)} μ (B) ={(0,D) ; (0,J) ; (1,A) ; (1,V) ; (1,J)}
  • 22.           Notación de Conjuntos Difusos.   Se los puede denotar de dos maneras.   1)      Como pares ordenados, en donde el primer elemento es la difusidad y el segundo elemento es el valor perteneciente al conjunto de estud i o. μ (A) ={(0,C) ; (1,M) ; (1,A) ; (0,J)}
  • 23.   2)      Como cociente (divisor) en donde el numerador es el que da difusidad y el denominador es el elemento del conjunto de estudio.   μ (A) = {0/C , 1/M , 1/A , 0/J}
  • 24.   El grado de difusidad 0, me indica la carencia de aproximación al límite superior, el grado de difusidad 1, quiere decir que se encuentra sobre el límite superior o lo sobrepasa.   NO PUEDE EXISTIR DIFUSIDADES MENORES QUE 0 NI MAYORES QUE 1   EJERCICIOS:            Encontrar la difusidad de la edad de 10 personas si se tiene como máximo un valor de 25. Expresarlo en las dos notaciones.
  • 25.           Transformar a conjunto difuso que represente el grado de juventud del conjunto de 5 personas si se considera que 25 años es la edad tope de juventud.   N=  Luis, Carlos, José, Pablo, Antonio    E=  25,15,17,18,20   
  • 26. C(x)={25/25 , 15/25 , 17/25 , 18/25 , 20/25}   C(x)={1, 0.6, 0.68, 0.72, 0.8}   X={(Luis,1), (Carlos,0.6), (José,0.68), (Pablo,0.72), (Antonio,0.8)}   X={1/Luis, 0.6/Carlos, 0.68/José, 0.72/Pablo, 0.8/Antonio}  
  • 27.          Transformar a conjuntos difusos que represente el número de goles marcados por los equipos de fútbol: Macará, Olmedo, Espoli, Nacional y Emelec en el mes de Abril si el número de goles máximo es de 15.   E={ Macará, Olmedo, Espoli, Nacional, Emelec} G={10, 7, 12, 15, 8}
  • 28. C(x)={10/15, 7/15, 12/15, 15/15, 8/15} C(x)={0.6, 0.4, 0.8, 1, 0.5} X={( Macará,0.6),(Olmedo,0.4), (Espoli,0.8), (Nacional,1), (Emelec,0.5)} X={ 0.6/Macará, 0.4/Olmedo, 0.8/Espoli, 1/Nacional, 0.5/ Emelec}
  • 29.          Transformar a conjuntos difusos la representación de las distancias que existen desde Quito a las ciudades de Ambato, Cuenca, Baños y Atacames si se conoce que la distancia máxima es de 500Km.   J={ Ambato, Cuenca, Baños, Atacames} D={250, 500, 310, 450}
  • 30. C(x)={0.5, 1, 0.6, 0.9} C(x)={250/500, 500/500, 310/500, 450/500} X={ (Ambato,0.5),( Cuenca,1),( Baños, 0.6),( Atacames ,0.9)} X={ 0.5/Ambato, 1/Cuenca, 0.6/Baños, 0.9/Atacames}     
  • 31.      Transformar a conjuntos difusos que represente el precio en el año 2004 de: arroz, azúcar, aceite y pan; si sabemos que el precio máximo es de 1 dólar.   P={ arroz, azúcar, aceite, pan} F={1,1.20,1,0.12}
  • 32. C(x)={1/1, 1.20/1, 1/1, 0.1/12} C(x)={ 1, 1, 1, 0.1} X={ (arroz,1),(azúcar,1), (aceite,1), (pan,0.1)} X={1/arroz, 1/azúcar, 1/aceite, 0.1/pan}
  • 33. MAPEO DE CONJUNTOS DIFUSOS.   El Mapeo es un gráfico dado por el experto en la materia y en base al cual se obtendrán las difusidades de estudio.  
  • 34. Con la notación en forma de par ordenado de los conjuntos difusos podemos representarlos en forma grafica en un plano cartesiano , en donde el primer elemento se graficara en el eje de las x y el segundo elemento en el eje de las y.
  • 35.   Ejemplo:   Pasos para realizar un mapeo.
  • 40. Pi
  • 41.   1.      Definir las variables de entrada y salida temperatura, edad, estatura, velocidad, fuerza . Definir el margen de variación (universo de discurso) de cada variable. Temperatura: -40 a 70°C , Edad: 0 a 100 años, Estatura: 0 a 200 cm.
  • 42.   2.      Definir todos los conjuntos y el valor lingüístico, asociado a cada uno:   Variable: Temperatura: Valores Lingüísticos: negativa_alta, negativa_baja, cero, positiva_baja, positiva_alta   Variable: Edad: Valores Lingüísticos: muy_joven, joven, maduro, viejo.
  • 43.   3.      Para cada conjunto (valor lingüístico) definir una función de pertenencia o inclusión que indique el grado en que una variable “x” está incluida en los conceptos representados por las variables lingüísticas. Se suele utilizar μ i(x) para indicar el grado en que “x” está incluida en el conjunto “i” .
  • 44.   A μ i (x) se le conoce como función de pertenencia de “x” en “i”.   El valor de pertenencia tiene que variar entre 0 y 1.
  • 45.  
  • 46.  
  • 47.  
  • 48.  
  • 49.  
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55. OPERACIONES.              Producto de conjuntos difusos .- Se la realiza elemento a elemento entre las partes de la operación. μ (V) * μ (P) Requerimientos:   Los conjuntos a multiplicar tienen que tener el mismo número de elementos y referirse al mismo tipo de los mismos.
  • 56.  
  • 57. Normalización.- Se lo representa con una línea en la parte superior del conjunto a normalizar. Identificamos el mayor valor de los elementos del conjunto difuso y multiplicamos por este valor cada uno de los elementos del conjunto difuso.
  • 58.  
  • 59.          Complemento del conjunto difuso .- Se lo representa con un apostrofe en la parte superior derecha del conjunto a obtener el complemento. Se lo obtiene al restar 1 de cada uno de los elementos del conjunto difuso.
  • 60.  
  • 61.            Unión de conjuntos difusos (U) .- Se lo obtiene tomando el mayor valor de entre las difusidades de los elementos de los conjuntos que intervienen en la operación .  
  • 62.  
  • 63.            Intersección ( ∩ ) . - Se lo obtiene tomando el menor valor de entre las difusidades de los elementos de los conjuntos que intervienen en la operación.  
  • 64.  
  • 65.          Concentración.- Es realizar una operación que permita que los valores de mayor difusidad se aproximen más hacia el valor mínimo en comparación los valores de menor difusidad. Es decir al cuadrado el valor de la difusidad.
  • 66.  
  • 67.            Dilatación .- Es una operación que tiene un efecto contrario a la concentración y se lo consigue elevando a la potencia (½) la difusidad buscada.
  • 68.  
  • 69.          Intensificación Contrastante .- Se utiliza dos parámetros de medida, cuando el valor de difusidad   es menor que 0,5 = 2(μ (R) )²   y cuando es mayor que 0,5 = (1– 2 (1 -μ (R) ) ² -> (1 – 2(μ´ (R) ²)
  • 70.  
  • 71. ETIQUETAS.   3.1. DEFINICIÓN.   El centro de las técnicas de modelado difuso es la idea de variable lingüística. Desde su raíz, una variable lingüística es el nombre de un conjunto difuso. Si tenemos un conjunto difuso llamado ''largo'' éste es una simple variable lingüística y puede ser empleada como una regla-base en un sistema basado en la longitud de un proyecto en particular:
  • 72.   El asignarle un valor lingüístico a una operación lógica es lo que denominamos etiquetas. Así:   -          La etiqueta y corresponde a la intersección. -          La etiqueta o corresponde a la unión .
  • 73. -          La etiqueta no corresponde al complemento de la difusidad indicada.
  • 74. -          La etiqueta valor normal o normalmente corresponde a la normalización .
  • 75. -          La etiqueta mas, muy corresponde a la concentración.
  • 76. -          La etiqueta menos, ó ligeramente corresponde a la dilatación. -         
  • 77. La etiqueta mas o menos o medianamente corresponde a la intensificación constante .
  • 78. Nota: -           Normalización toma los valores mayores. -           Dilatación toma los valores menores. -           Intensificación Contrastante toma los valores que más se acercan a 0,5.
  • 79. -          Quienes son normalmente sinceros y más o menos fieles y muy respetuosos.   μ (S) ∩ Int μ (F) ∩ Con μ (R) ejemplo
  • 80. EJERCICIO DE APLICACION (GOLEADOR) X1={0.90/Nonino, 0.60/Hurtado, 0.40/Urrutia,0.10/Garrido} (JUGADOR) X2={0.50/Nonino, 0.30/Hurtado, 0.80/Urrutia,0.90/Garrido} (ESTATURA) X3={0.30/Nonino, 0.90/Hurtado, 0.50/Urrutia,0.70/Garrido}
  • 81. MUY GOLEADOR: Conc X1={ 0.81/Nonino , 0.36/Hurtado, 0.16/Urrutia,0.01/Garrido}
  • 82.  
  • 83.
  • 84.
  • 85. DEFUSIFICACION   Forma continua: Forma discreta para 10 muestras:
  • 86. PRODUCTO CARTESIANO     El producto cartesiano es usado para definir una relación entre dos o más conjuntos (sean ordinarios o difusos). El producto cartesiano es denotado como AxB y es definido como: Una relación difusa R de A y B es un subconjunto difuso de AxB , donde  R (a, b) es la función de membresía de R. R también puede ser representado como una matriz, depositando cada elemento de  R (a, b):
  • 87. INTRODUCCION A LA LOGICA DIFUSA
  • 88.  
  • 89.  
  • 90.  
  • 91.  
  • 92.  
  • 93.  
  • 94.  
  • 95.  
  • 96.  
  • 97.  
  • 98.  
  • 99.  
  • 100.  
  • 101.  
  • 102.  
  • 103.  
  • 104.  
  • 105.  
  • 106.  
  • 107.  
  • 108.  
  • 109.