domingo, 1 de mayo de 2016

Lógica Difusa: Parte 1

En esta y las demás semanas que se vienen hablaremos de todo lo referente a LÓGICA DIFUSA, mostraré como se se aplica, la forma que trabaja ademas de brindarles múltiples archivos y ejemplos.

-Por ejemplo se considera a una persona como alta si mide mas de 1.80mts, pero de igual forma se considera a una persona como alta si mide 1.7999mts
- Esta consideración no existe en la lógica tradicional que utiliza demarcaciones estrictas para determinar pertenencia en sets: 
-Ejemplo: A es el set clásico de personas altas
       A = { x | x > 1.8} 
      Una persona que mide 1.799999mts es baja!

Desde que Lotfy A. Zadeh (1965) desarrolló este concepto de lógica difusa, se ha trabajando en este tema, el principal centro de desarrollo es Japón, donde sus investigadores la han aplicado a muy diversos sistemas, principalmente electrodomésticos, sistemas más recientes están vinculados con la industria, la medicina y la actividad espacial. Muchas publicaciones y libros se han escrito de este tema, pero aún queda mucho por explorar.

APLICACIÓN
Los sistemas basados en lógica tienen múltiples aplicaciones, entre ellas:
  • Control numérico
  • Clasificación
  • Soporte de decisión
  • Visión computarizada
  • Sistemas expertos
  • Sistemas de control de acondicionadores de aire
  • Sistemas de foco automático en cámaras fotográficas
  • Electrodomésticos familiares (frigoríficos, lavadoras...)
  • Optimización de sistemas de control industriales
  • Sistemas de escritura
  • Mejora en la eficiencia del uso de combustible en motores
  • Sistemas expertos del conocimiento (simular el comportamiento de un experto humano)
  • Tecnología informática
  • Bases de datos difusas: Almacenar y consultar información imprecisa. Para este punto, por ejemplo, existe el lenguaje FSQL.
  • En general, en la gran mayoría de los sistemas de control que no dependen de un Sí/No.
ETAPAS PARA LA APLICACIÓN DE LAS REGLAS DE LÓGICA DIFUSA
 La lógica difusa se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el ritmo del corazón está un poco acelerado", etc.

La clave de esta adaptación al lenguaje, se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje (en los ejemplos de arriba "mucho", "muy" y "un poco").
Entrada de datos: son los datos ingresados para ser procesados, estos datos son cualitativos, entendibles para el sistema.

Difusor: esta operación se realiza en todo instante de tiempo, es la puerta de entrada al sistema de inferencia difusa. Es un procedimiento matemático en el que se convierte un elemento del universo de discurso (variable medida del proceso) en un valor en cada función de membresía a las cuales pertenece.

Mecanismo de Inferencia: las reglas difusas representan el conocimiento y la estrategia de control, pero cuando se asigna información específica a las variables de entrada en el antecedente, la inferencia difusa es necesaria para calcular el resultado de las variables de salida del consecuente, este resultado es en términos difusos, es decir que se obtiene un conjunto difuso de salida de cada regla, que posteriormente junto con las demás salidas de reglas se obtendrá la salida del sistema.

Desdifusor: es un proceso matemático usado para convertir un conjunto difuso en un número real. El sistema de inferencia difusa obtiene una conclusión a partir de la información de la entrada, pero es en términos difusos. Esta conclusión o salida difusa es obtenida por la etapa de inferencia borrosa, esta genera un conjunto borroso pero el dato de salida del sistema debe ser un número real y debe ser representativo de todo el conjunto obtenido en la etapa de agregado, es por eso que existen diferentes métodos de defusificación y arrojan resultados distintos, el “más común y ampliamente usado” es el centroide. Con el método de defusificación del centroide se transforma la salida difusa en un número real el cual es la coordenada equis (x) del centro de gravedad de tal conjunto difuso de salida.

Salida de datos: Es la variable que tomará el actuador para modificar el estado del proceso.

Esta es una foto tomada en clase:



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