Lógica difusa (fuzzy logic)

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Lógica difusa (fuzzy logic)

  1. 1. SEP SNEST DGESTLÓGICA DIFUSA (FUZZY LOGIC) Sergio Enrique Hernández Ortega
  2. 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. 3. INTRODUCCIÓNSupongamos que una persona se considera alta si mide 1.80mts o más.La lógica tradicional o clásica utiliza demarcaciones estrictas o exactas para determinarpertenencia 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. 4. DEFINICIÓN DE LÓGICA DIFUSAEs básicamente una lógica que permite valores imprecisos, inexactos, intermedios oaproximados 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 losconjuntos de Lukasiewicz mediante la definición de grados de pertenencia.Expresiones como “bastante”, ”mucho”, “poco”, ”casi”, ”muy” e inclusive valores numéricosinexactos (0.001, 0.999, 1.0, 2.052) se pueden formular matemáticamente y procesarse pormedio del computador para así similar con mayor precisión la forma de pensar del cerebrohumano.Por lo tanto, si la lógica clásica es la “ciencia que estudia las leyes, los modos y las formasdel razonamiento“, entonces la lógica difusa es la “ciencia que estudia las leyes, los modos ylas formas del razonamiento aproximado".
  5. 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. 6. CONJUNTOS DIFUSOSConjunto: Colección de elementos que existen dentro de un UniversoUniverso: 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}
  7. 7. CONJUNTOS DIFUSOS (CONT.)•
  8. 8. CONJUNTOS DIFUSOS (CONT.)•
  9. 9. CONJUNTOS DIFUSOS (CONT.)•
  10. 10. NÚMEROS DIFUSOS•
  11. 11. VARIABLES LINGÜÍSTICAS•
  12. 12. VARIABLES LINGÜÍSTICAS (CONT.)•
  13. 13. SISTEMA BASADO EN TÉCNICAS DE LÓGICADIFUSA• 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. 14. SISTEMA BASADO EN TÉCNICAS DE LÓGICADIFUSA (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. 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. 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. 17. VENTAJAS Y DESVENTAJASVentajas 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.
  18. 18. REFERENCIAS http://www.slideshare.net/renatolachira/logica-difusa http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lmt/ramirez_r_o/capitulo3.pdf http://profesores.elo.utfsm.cl/~tarredondo/info/soft- comp/Introduccion%20a%20la%20Logica%20Difusa.pdf http://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusa http://pisis.unalmed.edu.co/cursos/material/3004604/1/14%20Logica%20difusa%20gener alidades.pdf https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:p2AjlJn6DU0J:faculty.petra.ac.id/hanyf/sist emcerdas/Fuzzy%2520Logic.pps+&hl=es&gl=mx&pid=bl&srcid=ADGEEShPNMhaneai4O 4bUTY9_M_KZ4EbdI0ETD-vKabtnjsWR44OVVNOjpPsQoNeNFYR9j0c4t7efMIeb- vL5QDwuGgPGUflg0Z8nbF1UUYjvl4JjrbUZzAwfrL4nsWkyfAt1Q66wL5A&sig=AHIEtbT17z An6zieWQVwCbKb2hRes0ETCQ

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