Este documento describe la lógica difusa, incluyendo su definición, características, conjuntos difusos, números difusos, variables lingüísticas y aplicaciones. La lógica difusa permite valores imprecisos para definir evaluaciones entre verdadero/falso. Se basa en el lenguaje humano y la experiencia de expertos. Tiene aplicaciones en sistemas de control, electrodomésticos, motores y bases de datos.
La lógica difusa (también llamada lógica borrosa o lógica heurística) se basa en lo relativo de lo observado como posición diferencial. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
Fue formulada en 1965 por el ingeniero y matemático Lofti Zadeh
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
Lógica Proposicional ejemplo
Deducción Lógica
Deducción Lógica ejemplo
Lógica de Primer Orden
Deducción Lógica ejemplo
La lógica difusa (también llamada lógica borrosa o lógica heurística) se basa en lo relativo de lo observado como posición diferencial. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
Fue formulada en 1965 por el ingeniero y matemático Lofti Zadeh
2.5 Razonamiento Monótono
Concepto
Que es la lógica?
Lógica Proposicional
Lógica Proposicional ejemplo
Deducción Lógica
Deducción Lógica ejemplo
Lógica de Primer Orden
Deducción Lógica ejemplo
Este material didáctico fue desarrollado para la asignatura de Tópicos Avanzados de Programación, del plan SCD-1027 2016 de Ing. En Sistemas Computacionales
Esta presentación es parte del contenido del curso de Programación Avanzada impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2015.
Incluye los temas:
• Búsqueda por método secuencial
• Búsqueda por método binario
• Búsqueda por método hashing
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
Representacion del Conocimiento Inteligencia Artificialjorgeescalona2387
Representar el conocimiento en Inteligencia Artificial es el proceso de transformación de éste a un dominio o un lenguaje simbólico para ser procesado en un computador.
Este material didáctico fue desarrollado para la asignatura de Tópicos Avanzados de Programación, del plan SCD-1027 2016 de Ing. En Sistemas Computacionales
Esta presentación es parte del contenido del curso de Programación Avanzada impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2015.
Incluye los temas:
• Búsqueda por método secuencial
• Búsqueda por método binario
• Búsqueda por método hashing
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
Representacion del Conocimiento Inteligencia Artificialjorgeescalona2387
Representar el conocimiento en Inteligencia Artificial es el proceso de transformación de éste a un dominio o un lenguaje simbólico para ser procesado en un computador.
Tema 9 Bases De Datos Relacionales Difusas Modelos TeóRicosESCOM
1. - Modelo Relacional de Bases de Datos.
2. - Representando Imprecisión en BD.
3. - Imprecisión en BD SIN Lógica Difusa.
3.1.- Aproximación de Codd.
3.2.- Esquema de Valores por Defecto, de Date (1982).
3.3.- Rangos en Valores, de Grant (1980).
3.4.- Bases de Datos Estadísticas y Probabilísticas.
4. - Modelos de Bases de Datos Relacionales
Difusas.
4.1.- Introducción.
4.2.- Modelo de Buckles-Petry.
4.3.- Modelo de Umano-Fukami.
4.4.- Modelo de Prade-Testemale.
4.5.- Modelo de Zemankova-Kandel.
5. - Modelo GEFRED.
5.1.- Características.
5.2.- Comparadores.
5.3.- Clave Primaria.
Este trabajo fue presentado como parte del curso Ingeniería y calidad del Software ofrecido como parte de la Especialización en Informática y Ciencias de la Computación en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Control inteligente está incluido como unidad docente de la asignatura Control Avanzado de Sistemas impartido en la UMH por Ramón Pedro Ñeco García.
http://ocw.umh.es/ingenieria-y-arquitectura/control-avanzado
El objetivo general de las prácticas es que los alumnos diseñen y comprueben en simulación el comportamiento de los controladores estudiados en teoría. En particular:
- Estudiar el uso de técnicas combinadas de inteligencia artificial y control para sistemas de difícil modelado, o cuyo modelo no está disponible o contiene información imprecisa o para sistemas que necesitan variar los parámetros de control con el tiempo (control inteligente y adaptativo).
- Control borroso.
Se incorporan también transparencias de clase y ejemplos de examen.
SISTEMAS DE CONTROL INTELIGENTE
RESEÑA HISTORICA
ANTECEDENTES
Estamos atravesando actualmente un periodo histórico especial, hace 2 millones de años, una cierta especie de mamíferos (seres humanos) usó por primera vez una rama como herramienta. Aquel mamífero descubrió que una rama es una especie de brazo, pero que es más efectiva para golpear. Se inventaron las herramientas, comenzando con brazos artificiales (palos) y puños artificiales (piedras). Con las herramientas, las personas pudieron actuar con mayor eficiencia. Empezaron a tener una vida mejor y más fácil. Pero estas herramientas todavía eran movidas por un músculo natural y las guiaba un cerebro natural. El segundo evento histórico, que se produjo hace 200años aproximadamente, es el que conocemos como la revolución industrial. La fuerza biológica fue reemplazada por el movimiento realizado por una fuerza artificial (vapor); nació la máquina. Las herramientas, ahora movidas por una fuerza manufacturada, resultaron ser más fuertes y más rápidas que las que eran movidas por músculos. De esta manera, la habilidad de actuar del hombre resultó muchísimo mayor que antes, tanto en calidad como en cantidad. El estándar de vida avanzó en forma importante. Pero aún esta combinación de brazo artificial y de fuerza artificial era dirigida por un cerebro natural.
CREACIÓN DE LOS SISTEMAS DE CONTROL INTELIGENTE
Hoy en día, los seres humanos están equipando a las máquinas con cerebros artificiales. Estas máquinas trabajarán para nosotros; esta fuerza de trabajo masiva es la que causará una disminución de las horas de trabajo y un considerable incremento de la calidad de vida. Existen tres tipos de máquinas inteligentes: máquinas para tareas específicas para robots, y cerebros de computadoras.
RESEÑA HISTORICA
Génesis (1943-1955)
• McCulloch y Pitts (1943) proponen un modelo constituido por neuronas artificiales. Mostraron,
entre otras cosas, que los conectores lógicos podrían implementarse usando redes sencillas
• Hebb (1949) propuso y demostró una sencilla regla que permitía que redes adecuadamente definidas pudiesen aprender
• Turing (1950) introduce el test que debería pasar un computador para considerarse inteligente: la prueba de Turing
• Minsky y Edwards (1951) construyen el SNARC, el primer hardware neuronal
PENSANDO COMO HUMANOS
• ¿Cómo piensan los humanos?
Introspección
Experimentos psicológicos
• Ciencia cognitiva
Combina técnicas de IA y psicología para construir teorías
sobre el modo de pensar de los humanos
• Una vez establecidas teorías sobre la forma de pensar humana, se traduce a un programa
GPS (General Problem Solver)
Los pasos del razonamiento del GPS deberían ser análogos a la traza del pensamiento humano cuando resuelve los mismos problemas.
ACTUANDO RACIONALMENTE
• Concepto de Agente Inteligente
• Deben cumplir dos objetivos:
° Ser capac
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
2. ÍNDICE
• Introducción
• Definición de Lógica Difusa
• Características
• Conjuntos Difusos
• Números Difusos
• Variables Lingüísticas
• Sistema basado en técnicas de Lógica Difusa
• Aplicaciones
• Ventajas y Desventajas
• Referencias
3. INTRODUCCIÓN
Supongamos que una persona se considera alta si mide 1.80mts o más.
La lógica tradicional o clásica utiliza demarcaciones estrictas o exactas para determinar
pertenencia en sets (o valores asignados), por lo tanto tendríamos que:
A = { x | x ≥ 1.8}
Esto quiere decir que una persona que mide 1.799999mts no es considerada como alta,
pero… Un ser humano como lo consideraría?
4. DEFINICIÓN DE LÓGICA DIFUSA
Es básicamente una lógica que permite valores imprecisos, inexactos, intermedios o
aproximados para poder definir evaluaciones convencionales entre sí/no, verdadero/falso,
negro/blanco, etc.
La inventó Lofti Zadeh en los años 60’s combinando los conceptos de la lógica y de los
conjuntos de Lukasiewicz mediante la definición de grados de pertenencia.
Expresiones como “bastante”, ”mucho”, “poco”, ”casi”, ”muy” e inclusive valores numéricos
inexactos (0.001, 0.999, 1.0, 2.052) se pueden formular matemáticamente y procesarse por
medio del computador para así similar con mayor precisión la forma de pensar del cerebro
humano.
Por lo tanto, si la lógica clásica es la “ciencia que estudia las leyes, los modos y las formas
del razonamiento“, entonces la lógica difusa es la “ciencia que estudia las leyes, los modos y
las formas del razonamiento aproximado".
5. CARACTERÍSTICAS
Soporta datos imprecisos
Es conceptualmente fácil de entender
Es flexible
Es tolerante a los datos imprecisos
Se basa en el lenguaje humano
Se basa en la experiencia de expertos conocedores del problema en cuestión.
Puede modelar funciones no lineales de alguna complejidad.
Combina en forma unificada expresiones lingüísticas con datos numéricos.
6. CONJUNTOS DIFUSOS
Conjunto: Colección de elementos que existen dentro de un Universo
Universo: Conjunto referencial que contiene a todos los elementos de una situación particular.
• Conjunto concreto: Cada uno de los elementos del Universo pertenecen o no a un
determinado conjunto mediante una regla de pertenencia que le asigna un valor de 1 si el
elemento pertenece al conjunto, y de 0 si no pertenece.
• Conjunto difuso: Se basa en el mismo principio de un conjunto concreto, con la diferencia de
que en un conjunto difuso, un elemento puede pertenecer parcialmente a un conjunto.
________________________________________________________________________________
Ejemplo: U = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}
CCA = {0,2,4,6,8} CDA = {20%/1,50%/4,100%/7}
CCB = {1,3,5,7,9}
CCC = {1,4,7}
13. SISTEMA BASADO EN TÉCNICAS DE LÓGICA
DIFUSA
• Los sistemas de control difuso permiten describir un conjunto de reglas que utilizaría
una persona para controlar un proceso y a partir de estas reglas generar acciones
de control.
14. SISTEMA BASADO EN TÉCNICAS DE LÓGICA
DIFUSA (CONT.)
• La fusificación tiene como objetivo convertir valores crisp (reales) en valores difusos.
• La base de conocimiento contiene el conocimiento asociado con el dominio de la
aplicación y los objetivos del control.
• La inferencia relaciona los conjuntos difusos de entrada y salida para representar las
reglas que definirán el sistema mediante el uso de condiciones.
• La defusificación realiza el proceso de adecuar los valores difusos generados en la
inferencia en valores crisp, que posteriormente se utilizarán en el proceso de control.
15. APLICACIONES
Sistemas de control de acondicionadores de aire
Sistemas de foco automático en cámaras fotográficas
Electrodomésticos
Optimización de sistemas de control industriales
Sistemas de escritura
Mejora en la eficiencia del uso de combustible en motores
Sistemas expertos del conocimiento
Tecnología informática
Bases de datos difusas: Almacenar y consultar información imprecisa.
16. APLICACIONES (CONT.)
Ejemplo: Para un sistema de control de nivel de un tanque:
• “SI el nivel es muy bajo ENTONCES abra bastante la válvula”
• “SI el nivel es bajo ENTONCES abra poco la válvula”
• “Si el nivel es medio ENTONCES no abra ni cierre la Válvula”
• “SI el nivel es alto ENTONCES cierre un poco la válvula”
• “SI el nivel es muy alto ENTONCES cierre bastante la válvula”
17. VENTAJAS Y DESVENTAJAS
Ventajas Desventajas
Facilidad de implementación. En las redes neuronales se precisa de un
tiempo de aprendizaje para obtener los
Buenos resultados en procesos no
mejores resultados en la salida. (Al igual
lineales y de difícil modelización.
que ocurre con los humanos).
Modo de funcionamiento similar al
Ante un problema que tiene solución
comportamiento humano.
mediante un modelo matemático,
Forma rápida y económica de resolver obtenemos peores resultados usando
un problema. Lógica Difusa.
No se necesita conocer el modelo
matemático que rige su funcionamiento.