Sistemas Inteligentes 
y Redes Neuronales 
(WOIA) 
Sesión: 11 
Operaciones Difusas 
MSc. Ing. José C. Benítez P.
2 
Sesión 11. Operaciones Difusas 
 El teorema de la representación. 
 El principio de extensión. 
 Operaciones entre conjuntos difusos. 
 Propiedades básicas 
 Propiedades añadidas 
 Variables lingüísticas 
 Variables difusa.
3 
El teorema de la representación 
Teorema de Representación o Principio de Identidad: 
Todo conjunto difuso puede descomponerse en una familia 
de conjuntos difusos. 
o, lo que es lo mismo: 
donde Aa (x) Î {0,1}, dependiendo de si x pertenece o no al 
a_corte Aa.
4 
El teorema de la representación 
Reconstrucción: 
Cualquier conjunto difuso puede reconstruirse a partir de 
una familia de conjuntos a_cortes anidados. 
Conclusiones: 
• Cualquier problema formulado en el marco de los 
conjuntos difusos puede resolverse transformando esos 
conjuntos difusos en su familia de a-cortes anidados, 
determinando la solución para cada uno usando técnicas 
no difusas. 
• Resalta que los conjuntos difusos son una generalización.
5 
El principio de extensión 
Principio de Extensión (Extension Principle): 
Usado para transformar conjuntos difusos, que tengan 
iguales o distintos universos, según una función de 
transformación en esos universos. 
 Sean X e Y dos conjuntos y f una función de transformación 
de uno en otro: f: X ® Y 
 Sea A un conjunto difuso en X. 
 El Principio de Extensión sostiene que la “imagen” de A en 
Y, bajo la función f es un conjunto difuso B=f (A), definido 
como: B(y) = sup {A(x) | xÎX, y=f(x) }
6 
El principio de extensión 
 Ejemplo, representado gráficamente: 
 La función sup se aplica si existen dos o más valores de x 
que tengan igual valor f (x). 
 Ese caso no ocurre en el ejemplo.
7 
El principio de extensión 
 Se puede generalizar el Principio de Extensión para el caso 
en el que el Universo X sea el producto cartesiano de n 
Universos: 
o X = X1 ×X2 ×... ×Xn 
o La función de transformación: f: X ® Y, y = f(x), con x = 
(x1, x2, ... , xn) 
o El Principio de Extensión transforma n Conjuntos Difusos 
A1, A2, ... y An, de los universos X1, X2, ... y Xn 
respectivamente, en un conjunto difuso B=f (A1, A2, ... , 
An) en Y, definido como: 
B(y) = sup { min[A1 (x1), A2 (x2), ... , An (xn)] | xÎX, y=f(x) }
El principio de extensión 
Ejemplos: Sean X e Y, ambos, el universo de los números naturales. 
 Función sumar 4: 
8 
y = f (x) = x + 4: 
A = 0.1/2 + 0.4/3 + 1/4 + 0.6/5; 
Hallar f(A). 
B = f (A) = 0.1/6 + 0.4/7 + 1/8 + 0.6/9; 
 Función suma: 
y = f (x1, x2) = x1 + x2 : 
A1 = 0.1/2 + 0.4/3 + 1/4 + 0.6/5; 
A2 = 0.4/5 + 1/6; 
Hallar B = f (A1, A2). 
B = f (A1, A2) = 0.1/7 + 0.1/8 + 0.4/9 + 0.4/10 + 0.6/11;
9 
Operaciones entre conjuntos borrosos 
 Complemento difuso 
 Unión difusa 
 Intersección difusa 
 Condicional difusa
10 
Complemento difuso (NOT) 
 Complemento (negación difusa): El complemento de un 
conjunto difuso es la cantidad que la membresía necesita 
para alcanzar 1. 
 El complemento de A es todo lo que no pertenece a A o 
está fuera de éste: = 1 −  x no está cerca de A: x 
está lejos de A
Complemento difuso (NOT) 
Representación del complemento de un conjunto difuso ó negación 
difusa. 
11 
μMedio 
μ ¬Medio 
μ 
1 
Temperatura
12 
Unión difusa (OR de Zadeth) 
 La unión (o disyunción) difusa, representa al conjunto difuso 
más pequeño que contiene a A y que contiene a B. 
 El operador max (Ú), toma como valor verdadero el valor 
máximo de la función de membresía del elemento x en A y B. 
 Asumiendo que A y B son dos conjuntos difusos, la unión de A y 
B es un conjunto difuso  =  ∪ 	, en el cual () = 

[(), 	()] x está cerca de A o cerca de B
13 
Unión difusa (OR de Zadeth) 
Representación de la Unión difusa ó disyunción difusa. 
μBajaÈMedia 
Temperatura 
A B 
μ 
1
14 
Intersección difusa (AND de Zadeth) 
 En conjuntos difusos la intersección es el grado de 
membresía que dos conjuntos comparten. 
 Una intersección difusa es el menor de la membresía de 
cada elemento en ambos conjuntos. 
 A y B son dos conjuntos difusos. La intersección de A y B es 
un conjunto difuso  =  ∩ 	= A.B, en el cual () = 

[(), 	()] x está cerca de A y cerca de B
15 
Intersección difusa (AND de Zadeth) 
Representación de la Intersección de difusa ó conjunción difusa. 
μ 
1 
Temperatura 
A B 
μBajaÇMedia
16 
Operadores difusos
17 
Operadores difusos
18 
Otras operaciones difusas
19 
Propiedades básicas 
 Conmutativa: 
A U B = B U A; A Ç B = B Ç A; 
 Asociativa: 
A U (B U C) = (A U B) U C = A U B U C; 
A Ç (B Ç C) = (A Ç B) Ç C = A Ç B Ç C; 
 Idempotencia: 
A U A = A; A Ç A = A; 
 Distributiva: 
A U (B Ç C) = (A U B) Ç (A U C); 
A Ç (B U C) = (A Ç B) U (A Ç C);
20 
Propiedades básicas 
 Condiciones Frontera o Límite: 
A U f = A; A U X = X; 
A Ç f = f; A Ç X = A; 
 Involución (doble negación): 
¬(¬A) = A; 
 Transitiva: 
A Ì B y B Ì C, implica A Ì C;
21 
Propiedades añadidas 
Se deducen de las anteriores. 
 (A Ç B) Ì A Ì (A U B); 
 Si A Ì B, entonces A = A Ç B y B = A U B; 
 Card(A) + Card(B) = Card(A U B) + Card(A Ç B); 
 Card(A) + Card(¬A) = Card(X)
22 
Otras propiedades
23 
Variables lingüísticas 
 Como un conjunto convencional, un conjunto difuso se 
puede utilizar para describir el valor de una variable. 
Por ejemplo, en la oración: “El porcentaje de humedad 
es Bajo”, se utiliza el conjunto difuso “Bajo” para 
describir la cantidad de humedad en un día. 
 Formalmente se expresa como: La humedad es Bajo 
 La variable humedad en este ejemplo demuestra un 
concepto importante en la lógica difusa: la variable 
lingüística.
24 
Variables lingüísticas 
 Son variables cuyos valores se representan mediante 
términos lingüísticos. El significado de estos términos 
lingüísticos se determina mediante conjuntos difusos.
25 
Variables lingüísticas 
 Proporcionan una transición gradual de estados 
 Tienen capacidad para expresar y trabajar con 
observaciones y medidas de incertidumbre 
 Por capturar medidas de incertidumbre son más 
ajustadas a la realidad que las variables nítidas 
Albert Einstein (1921): “Tan cerca como se refieran las 
leyes matemáticas a la realidad no son ciertas, y tan lejos 
como sean ciertas no se refieren a la realidad”
26 
Variables lingüísticas 
 Una variable lingüística se puede interpretar tanto 
cualitativamente mediante un termino lingüístico 
(etiqueta: nombre del conjunto difuso), como 
cuantitativamente mediante su correspondiente función 
de membresía (la cual expresa el significado del conjunto 
difuso). 
 El termino lingüístico es utilizado para expresar conceptos 
y conocimiento, mientras la función de membresía se 
utiliza para procesar el dato numérico de entrada.
27 
Variables lingüísticas 
Permiten la valoración de variables en términos lingüísticos, 
como por ejemplo, poco, mucho, suficiente, etc. 
Pueden ser representadas por conjuntos difusos. 
Se definen por los siguientes elementos: 
(, (),, ,
) 
Donde: 
 es el nombre de la variable. 
() es el conjunto de términos o valores lingüísticos de x. 
 es el universo del discurso de la variable x. 
g es una regla sintáctica para generar términos lingüísticos. 

 es una regla semántica que asocia a cada x un significado.
28 
Variables lingüísticas 
Ejemplo: 
 = la velocidad (variable lingüística) 
() = { Despacio, moderado, Rápido } 
 ={ 0-100Km/h } 
Despacio: trapezoidal 
g = Moderado: triangular 
Rápido: trapezoidal 
Despacio: Velocidad aprox. por debajo de 40 Km/h 

 = Moderado: Velocidad cercana a 55 Km/h 
Rápido: Velocidad por encima de 70 Km/h
29 
Variables lingüísticas 
Ejemplo: 
 = rendimiento (variable lingüística) 
() = { Muy bajo, bajo, medio, alto, muy alto } 
 ={ 0-20 } 
Muy bajo: trapezoidal 
Bajo: trapezoidal 
 = Medio: trapezoidal 
Alto: trapezoidal 
Muy alto: trapezoidal 
Muy bajo: Nota aprox. por debajo de 05 
Bajo: Nota alejada de 05 y cercana 12 

 = Medio: Nota alejada de 12 y cercana 14 
Alto: Nota alejada de 14 y cercana 18 
Muy alto: Nota por encima de 18
30 
Variables lingüísticas
31 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
 Existen muchos descriptores lingüísticos como son: 
moderado, normal, alto, algo caliente, muy bajo, medio 
normal, mas o menos alto, etc. 
 Uno de los conceptos importantes en la Lógica Difusa es 
que en vez de enumerar todos estos diferentes 
descriptores, se pueden generar de un conjunto esencial 
de términos lingüísticos (llamado: Conjunto Término) 
utilizando modificadores (por ejemplo: muy, mas o menos) 
y conectivas (por ejemplo: “y”, “o”). 
 En Lógica Difusa a dichos modificadores se les denomina: 
Hedges.
Modificadores lingüísticos: Hedges 
Ejemplo: 
Variables lingüísticas y valores lingüísticos. 
Si edad es la variable lingüística, entonces su conjunto término 
T(edad) puede ser: 
joven no joven muy joven no muy joven 
, , , , , 
, , , 
viejo no viejo muy viejo mas o menos viejo no muy viejo 
, , , , , , 
32 
( ) 
 
  
 
  
 
 
  
 
  
 
= 
K 
K 
K 
K 
no muy joven y no muy viejo 
, 
medio viejo no medio viejo 
T edad 
Se observa que el conjunto termino consiste de varios términos 
primarios (joven, viejo) modificados por la negación (no) y/o 
los adverbios (muy, mas o menos, completamente, 
extremadamente, etc.), y ligados por conectivas tales como y, 
o, y ni.
33 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
Donde cada término en T(edad) se caracteriza por un 
conjunto difuso de un universo de discurso X = [0, 100], 
como se muestra en la siguiente figura.
34 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
Son operadores unarios que se aplican a conjuntos difusos. 
Un modificador lingüístico es un operación unaria: 
h: [0,1] - [0,1] 
 Ejemplos: “Muy”, “más o menos”, “bastante”, 
“extremadamente”, etc. 
 No son aplicables a conjuntos nítidos.
35 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
Definiciones comunes de algunos modificadores lingüísticos:
36 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
 Si h(a)  a, el modificador h se denomina modificador 
fuerte. 
 Si h(a)  a, el modificador h se denomina modificador 
débil. 
Propiedades de los modificadores: 
1. h(0) = 0 y h(1) = 1 
2. h es una función continua 
3. Si h es fuerte, h-1 es débil 
4. Dado otro modificador g, cualquier composición de h 
con g y viceversa, es un modificador
37 
Modificadores lingüísticos: Hedges 
 Con el uso de modificadores lingüísticos se debe evitar 
la ambigüedad. 
 Los modificadores lingüísticos y los conectivos permiten 
obtener un amplio conjunto de términos compuestos 
que amplían la potencia descriptiva de la variable 
lingüística. 
 Si el nº de términos de una variable aumenta 
indefinidamente se llegará a la indistinguibilidad 
semántica de alguno de ellos. 
 Granularidad (Lofti Zadeh): Nivel de distinción entre los 
distintos niveles de incertidumbre contenida en las 
variables lingüísticas de forma que se pueda representar 
correctamente la distinción que desea el usuario.
38 
Variables difusas 
 Concepto análogo al de variable lingüística 
 Toman como valores conjuntos difusos aunque éstos no 
tienen asociada una descripción lingüística. 
 Útiles en situaciones en las que sea más importante la 
precisión que la descripción lingüística. 
 Se caracteriza mediante (U , X, R(U,x)) 
1. U es el nombre de la variable 
2. X es el universo de discurso 
3. x es un nombre genérico para los elementos de X 
4. R(U,x) es un conjunto difuso en X que representa 
una restricción en los valores de X impuesta por x.
Resumen 
 Realizar un resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools) 
Las Tareas que no cumplan las 
indicaciones no serán considerados 
por el profesor. 
39 
de esta diapositiva. 
 Serán mejor consideradas los resúmenes que tengan información 
extra a esta diapositiva. 
 Las fuentes adicionales utilizadas en el resumen se presentarán 
en su carpeta personal del Dropbox y deben conservar el nombre 
original y agregar al final _S10. 
 Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su 
carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre: 
SIRN_PaternoM_S10
Preguntas 
El resumen con mapas conceptuales solicitado de la Sesión 
al menos debe responder las siguientes preguntas: 
1. ¿En que consiste el teorema de representación?. 
2. ¿En que consiste el principio de extensión?. 
3. ¿Cuales son las operaciones entre CD?. 
4. ¿Cuales son las propiedades de las operaciones?. 
5. ¿Qué es una variable lingüística?. 
6. ¿Cómo se representa una VL?. Dar ejemplos. 
7. ¿Qué es un modificador lingüístico?. Dar ejemplos. 
8. ¿Qué es un conjunto termino?. Dar ejemplos. 
9. Listar los tipos de modificadores. Dar ejemplos. 
10. Listar las propiedades de los modificadores. 
11. ¿Qué es una variable difusa? 
12. Como se representa una VD?. Dar ejemplos 
40
41 
Sesión 11. Operaciones difusos 
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales 
http://utpsirn.blogspot.com

Utp sirn_s11_operaciones difusas

  • 1.
    Sistemas Inteligentes yRedes Neuronales (WOIA) Sesión: 11 Operaciones Difusas MSc. Ing. José C. Benítez P.
  • 2.
    2 Sesión 11.Operaciones Difusas El teorema de la representación. El principio de extensión. Operaciones entre conjuntos difusos. Propiedades básicas Propiedades añadidas Variables lingüísticas Variables difusa.
  • 3.
    3 El teoremade la representación Teorema de Representación o Principio de Identidad: Todo conjunto difuso puede descomponerse en una familia de conjuntos difusos. o, lo que es lo mismo: donde Aa (x) Î {0,1}, dependiendo de si x pertenece o no al a_corte Aa.
  • 4.
    4 El teoremade la representación Reconstrucción: Cualquier conjunto difuso puede reconstruirse a partir de una familia de conjuntos a_cortes anidados. Conclusiones: • Cualquier problema formulado en el marco de los conjuntos difusos puede resolverse transformando esos conjuntos difusos en su familia de a-cortes anidados, determinando la solución para cada uno usando técnicas no difusas. • Resalta que los conjuntos difusos son una generalización.
  • 5.
    5 El principiode extensión Principio de Extensión (Extension Principle): Usado para transformar conjuntos difusos, que tengan iguales o distintos universos, según una función de transformación en esos universos. Sean X e Y dos conjuntos y f una función de transformación de uno en otro: f: X ® Y Sea A un conjunto difuso en X. El Principio de Extensión sostiene que la “imagen” de A en Y, bajo la función f es un conjunto difuso B=f (A), definido como: B(y) = sup {A(x) | xÎX, y=f(x) }
  • 6.
    6 El principiode extensión Ejemplo, representado gráficamente: La función sup se aplica si existen dos o más valores de x que tengan igual valor f (x). Ese caso no ocurre en el ejemplo.
  • 7.
    7 El principiode extensión Se puede generalizar el Principio de Extensión para el caso en el que el Universo X sea el producto cartesiano de n Universos: o X = X1 ×X2 ×... ×Xn o La función de transformación: f: X ® Y, y = f(x), con x = (x1, x2, ... , xn) o El Principio de Extensión transforma n Conjuntos Difusos A1, A2, ... y An, de los universos X1, X2, ... y Xn respectivamente, en un conjunto difuso B=f (A1, A2, ... , An) en Y, definido como: B(y) = sup { min[A1 (x1), A2 (x2), ... , An (xn)] | xÎX, y=f(x) }
  • 8.
    El principio deextensión Ejemplos: Sean X e Y, ambos, el universo de los números naturales. Función sumar 4: 8 y = f (x) = x + 4: A = 0.1/2 + 0.4/3 + 1/4 + 0.6/5; Hallar f(A). B = f (A) = 0.1/6 + 0.4/7 + 1/8 + 0.6/9; Función suma: y = f (x1, x2) = x1 + x2 : A1 = 0.1/2 + 0.4/3 + 1/4 + 0.6/5; A2 = 0.4/5 + 1/6; Hallar B = f (A1, A2). B = f (A1, A2) = 0.1/7 + 0.1/8 + 0.4/9 + 0.4/10 + 0.6/11;
  • 9.
    9 Operaciones entreconjuntos borrosos Complemento difuso Unión difusa Intersección difusa Condicional difusa
  • 10.
    10 Complemento difuso(NOT) Complemento (negación difusa): El complemento de un conjunto difuso es la cantidad que la membresía necesita para alcanzar 1. El complemento de A es todo lo que no pertenece a A o está fuera de éste: = 1 − x no está cerca de A: x está lejos de A
  • 11.
    Complemento difuso (NOT) Representación del complemento de un conjunto difuso ó negación difusa. 11 μMedio μ ¬Medio μ 1 Temperatura
  • 12.
    12 Unión difusa(OR de Zadeth) La unión (o disyunción) difusa, representa al conjunto difuso más pequeño que contiene a A y que contiene a B. El operador max (Ú), toma como valor verdadero el valor máximo de la función de membresía del elemento x en A y B. Asumiendo que A y B son dos conjuntos difusos, la unión de A y B es un conjunto difuso = ∪ , en el cual () = [(), ()] x está cerca de A o cerca de B
  • 13.
    13 Unión difusa(OR de Zadeth) Representación de la Unión difusa ó disyunción difusa. μBajaÈMedia Temperatura A B μ 1
  • 14.
    14 Intersección difusa(AND de Zadeth) En conjuntos difusos la intersección es el grado de membresía que dos conjuntos comparten. Una intersección difusa es el menor de la membresía de cada elemento en ambos conjuntos. A y B son dos conjuntos difusos. La intersección de A y B es un conjunto difuso = ∩ = A.B, en el cual () = [(), ()] x está cerca de A y cerca de B
  • 15.
    15 Intersección difusa(AND de Zadeth) Representación de la Intersección de difusa ó conjunción difusa. μ 1 Temperatura A B μBajaÇMedia
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
    19 Propiedades básicas Conmutativa: A U B = B U A; A Ç B = B Ç A; Asociativa: A U (B U C) = (A U B) U C = A U B U C; A Ç (B Ç C) = (A Ç B) Ç C = A Ç B Ç C; Idempotencia: A U A = A; A Ç A = A; Distributiva: A U (B Ç C) = (A U B) Ç (A U C); A Ç (B U C) = (A Ç B) U (A Ç C);
  • 20.
    20 Propiedades básicas Condiciones Frontera o Límite: A U f = A; A U X = X; A Ç f = f; A Ç X = A; Involución (doble negación): ¬(¬A) = A; Transitiva: A Ì B y B Ì C, implica A Ì C;
  • 21.
    21 Propiedades añadidas Se deducen de las anteriores. (A Ç B) Ì A Ì (A U B); Si A Ì B, entonces A = A Ç B y B = A U B; Card(A) + Card(B) = Card(A U B) + Card(A Ç B); Card(A) + Card(¬A) = Card(X)
  • 22.
  • 23.
    23 Variables lingüísticas Como un conjunto convencional, un conjunto difuso se puede utilizar para describir el valor de una variable. Por ejemplo, en la oración: “El porcentaje de humedad es Bajo”, se utiliza el conjunto difuso “Bajo” para describir la cantidad de humedad en un día. Formalmente se expresa como: La humedad es Bajo La variable humedad en este ejemplo demuestra un concepto importante en la lógica difusa: la variable lingüística.
  • 24.
    24 Variables lingüísticas Son variables cuyos valores se representan mediante términos lingüísticos. El significado de estos términos lingüísticos se determina mediante conjuntos difusos.
  • 25.
    25 Variables lingüísticas Proporcionan una transición gradual de estados Tienen capacidad para expresar y trabajar con observaciones y medidas de incertidumbre Por capturar medidas de incertidumbre son más ajustadas a la realidad que las variables nítidas Albert Einstein (1921): “Tan cerca como se refieran las leyes matemáticas a la realidad no son ciertas, y tan lejos como sean ciertas no se refieren a la realidad”
  • 26.
    26 Variables lingüísticas Una variable lingüística se puede interpretar tanto cualitativamente mediante un termino lingüístico (etiqueta: nombre del conjunto difuso), como cuantitativamente mediante su correspondiente función de membresía (la cual expresa el significado del conjunto difuso). El termino lingüístico es utilizado para expresar conceptos y conocimiento, mientras la función de membresía se utiliza para procesar el dato numérico de entrada.
  • 27.
    27 Variables lingüísticas Permiten la valoración de variables en términos lingüísticos, como por ejemplo, poco, mucho, suficiente, etc. Pueden ser representadas por conjuntos difusos. Se definen por los siguientes elementos: (, (),, , ) Donde: es el nombre de la variable. () es el conjunto de términos o valores lingüísticos de x. es el universo del discurso de la variable x. g es una regla sintáctica para generar términos lingüísticos. es una regla semántica que asocia a cada x un significado.
  • 28.
    28 Variables lingüísticas Ejemplo: = la velocidad (variable lingüística) () = { Despacio, moderado, Rápido } ={ 0-100Km/h } Despacio: trapezoidal g = Moderado: triangular Rápido: trapezoidal Despacio: Velocidad aprox. por debajo de 40 Km/h = Moderado: Velocidad cercana a 55 Km/h Rápido: Velocidad por encima de 70 Km/h
  • 29.
    29 Variables lingüísticas Ejemplo: = rendimiento (variable lingüística) () = { Muy bajo, bajo, medio, alto, muy alto } ={ 0-20 } Muy bajo: trapezoidal Bajo: trapezoidal = Medio: trapezoidal Alto: trapezoidal Muy alto: trapezoidal Muy bajo: Nota aprox. por debajo de 05 Bajo: Nota alejada de 05 y cercana 12 = Medio: Nota alejada de 12 y cercana 14 Alto: Nota alejada de 14 y cercana 18 Muy alto: Nota por encima de 18
  • 30.
  • 31.
    31 Modificadores lingüísticos:Hedges Existen muchos descriptores lingüísticos como son: moderado, normal, alto, algo caliente, muy bajo, medio normal, mas o menos alto, etc. Uno de los conceptos importantes en la Lógica Difusa es que en vez de enumerar todos estos diferentes descriptores, se pueden generar de un conjunto esencial de términos lingüísticos (llamado: Conjunto Término) utilizando modificadores (por ejemplo: muy, mas o menos) y conectivas (por ejemplo: “y”, “o”). En Lógica Difusa a dichos modificadores se les denomina: Hedges.
  • 32.
    Modificadores lingüísticos: Hedges Ejemplo: Variables lingüísticas y valores lingüísticos. Si edad es la variable lingüística, entonces su conjunto término T(edad) puede ser: joven no joven muy joven no muy joven , , , , , , , , viejo no viejo muy viejo mas o menos viejo no muy viejo , , , , , , 32 ( ) = K K K K no muy joven y no muy viejo , medio viejo no medio viejo T edad Se observa que el conjunto termino consiste de varios términos primarios (joven, viejo) modificados por la negación (no) y/o los adverbios (muy, mas o menos, completamente, extremadamente, etc.), y ligados por conectivas tales como y, o, y ni.
  • 33.
    33 Modificadores lingüísticos:Hedges Donde cada término en T(edad) se caracteriza por un conjunto difuso de un universo de discurso X = [0, 100], como se muestra en la siguiente figura.
  • 34.
    34 Modificadores lingüísticos:Hedges Son operadores unarios que se aplican a conjuntos difusos. Un modificador lingüístico es un operación unaria: h: [0,1] - [0,1] Ejemplos: “Muy”, “más o menos”, “bastante”, “extremadamente”, etc. No son aplicables a conjuntos nítidos.
  • 35.
    35 Modificadores lingüísticos:Hedges Definiciones comunes de algunos modificadores lingüísticos:
  • 36.
    36 Modificadores lingüísticos:Hedges Si h(a) a, el modificador h se denomina modificador fuerte. Si h(a) a, el modificador h se denomina modificador débil. Propiedades de los modificadores: 1. h(0) = 0 y h(1) = 1 2. h es una función continua 3. Si h es fuerte, h-1 es débil 4. Dado otro modificador g, cualquier composición de h con g y viceversa, es un modificador
  • 37.
    37 Modificadores lingüísticos:Hedges Con el uso de modificadores lingüísticos se debe evitar la ambigüedad. Los modificadores lingüísticos y los conectivos permiten obtener un amplio conjunto de términos compuestos que amplían la potencia descriptiva de la variable lingüística. Si el nº de términos de una variable aumenta indefinidamente se llegará a la indistinguibilidad semántica de alguno de ellos. Granularidad (Lofti Zadeh): Nivel de distinción entre los distintos niveles de incertidumbre contenida en las variables lingüísticas de forma que se pueda representar correctamente la distinción que desea el usuario.
  • 38.
    38 Variables difusas Concepto análogo al de variable lingüística Toman como valores conjuntos difusos aunque éstos no tienen asociada una descripción lingüística. Útiles en situaciones en las que sea más importante la precisión que la descripción lingüística. Se caracteriza mediante (U , X, R(U,x)) 1. U es el nombre de la variable 2. X es el universo de discurso 3. x es un nombre genérico para los elementos de X 4. R(U,x) es un conjunto difuso en X que representa una restricción en los valores de X impuesta por x.
  • 39.
    Resumen Realizarun resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools) Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán considerados por el profesor. 39 de esta diapositiva. Serán mejor consideradas los resúmenes que tengan información extra a esta diapositiva. Las fuentes adicionales utilizadas en el resumen se presentarán en su carpeta personal del Dropbox y deben conservar el nombre original y agregar al final _S10. Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre: SIRN_PaternoM_S10
  • 40.
    Preguntas El resumencon mapas conceptuales solicitado de la Sesión al menos debe responder las siguientes preguntas: 1. ¿En que consiste el teorema de representación?. 2. ¿En que consiste el principio de extensión?. 3. ¿Cuales son las operaciones entre CD?. 4. ¿Cuales son las propiedades de las operaciones?. 5. ¿Qué es una variable lingüística?. 6. ¿Cómo se representa una VL?. Dar ejemplos. 7. ¿Qué es un modificador lingüístico?. Dar ejemplos. 8. ¿Qué es un conjunto termino?. Dar ejemplos. 9. Listar los tipos de modificadores. Dar ejemplos. 10. Listar las propiedades de los modificadores. 11. ¿Qué es una variable difusa? 12. Como se representa una VD?. Dar ejemplos 40
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    41 Sesión 11.Operaciones difusos Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales http://utpsirn.blogspot.com