Conjuntos Fuzzy. Prof. Paulo Cesar F. De Oliveira, BSc, PhD. 10/10/14 Paulo C F de Oliveira

Documentos relacionados
Modelos Evolucionários e Tratamento de Incertezas

Conteúdo: Operações Conjuntos Crisp Operações Conjuntos fuzzy. Operadores de Zadeh Operadores Compensatórios Operadores T-norm e T-conorm

Aulas 10 e 11 / 18 e 20 de abril

Introdução a Teoria de Conjuntos

Conteúdo: Hedges Relações e Composições

Matemática Discreta. Teoria de Conjuntos - Parte 2. Profa. Sheila Morais de Almeida. abril DAINF-UTFPR-PG

Métodos de Inferência Fuzzy

Conteúdo: Conjuntos crisp x Conjuntos fuzzy Representação Propriedades Formatos

CONJUNTOS NEBULOSOS. Formatos dos Conjuntos

Sistemas especialistas Fuzzy

Inteligência Computacional

Teoria dos Conjuntos. Prof. Jorge

Por meio de uma figura fechada, dentro da qual podem-se escrever seus elementos. Diagrama de Venn-Euler.

Teoria de Conjuntos. Matemática Discreta I. Rodrigo Ribeiro. 6 de janeiro de 2013

Sistemas difusos (Fuzzy Systems)

Teoria dos Conjuntos. Matemática Discreta. Teoria dos Conjuntos - Parte I. Profa. Sheila Morais de Almeida DAINF-UTFPR-PG.

Conjuntos Difusos. Sistemas de Informação/Ciências da Computação UNISUL Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng. (Apostila 7)

Variáveis Linguísticas CONTEÚDO. Variáveis Linguísticas. Variáveis Linguísticas. Formalismo: caracterizada por uma

TURMAS:11.ºA/11.ºB. e é perpendicular à reta definida pela condição x 2 z 0.

Lógica Nebulosa. Lógica Fuzzy

Lista de Exercícios sobre Conjuntos

Teoria dos conjuntos difusos

Inteligência Artificial Escola de Verão Laboratório Associado de Computação e Matemática Aplicada LAC.

A maioria dos fenômenos com os quais nos deparamos são imprecisos. compreensão do problema. capacidade de medição.

Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA

AULA DO CPOG. Teoria dos conjutos

Introdução aos Conjuntos

Universidade Federal Fluminense ICEx Volta Redonda Introdução a Matemática Superior Professora: Marina Sequeiros

Teoria dos Conjuntos. Teoria dos Conjuntos. Teoria dos Conjuntos. Teoria dos Conjuntos. Teoria dos Conjuntos. Teoria dos Conjuntos

ÁLGEBRA. AULA 1 _ Conjuntos Professor Luciano Nóbrega. Maria Auxiliadora

Programa. 4. Conceitos teóricos e notação. Computação Fuzzy - PCS 5711 (capítulo 4 - Parte c)

SISTEMA ESPECIALISTA NEBULOSO (MINICURSO) Luiz Biondi Neto Pedro Henrique Gouvêa Coelho Jorge Luís Machado do Amaral Maria Helena C.

CURSO INTRODUTÓRIO DE MATEMÁTICA PARA ENGENHARIA Conjuntos. Rafael Carvalho 7º Período Engenharia Civil

Aula 15 Introdução à lógica fuzzy

a. O conjunto de todos os brasileiros. b. O conjunto de todos os números naturais. c. O conjunto de todos os números reais tal que x²-4=0.

CONJUNTOS FUZZY CONTEÚDO. CONJUNTOS CRISP x FUZZY. Conjuntos Crisp x Fuzzy Definição Representação Propriedades Formatos Operações Hedges

Conjunto Quociente e Classe de Equivalência (Alguns Exemplos e Definições)

LÓGICA I ANDRÉ PONTES

Conteúdo: Sistemas Fuzzy Fuzzifier Inferência Regras Máquina de Inferência Defuzzifier

Histórico da Lógica Fuzzy

SISTEMAS FUZZY CONTEÚDO CONJUNTOS FUZZY. CONJUNTOS CRISP x FUZZY

Conjunto dos números irracionais (I)

Conjuntos Fuzzy e Lógica Fuzzy

Lógica e Matemática Discreta

Notas de Aula de Probabilidade A

Sistemas Fuzzy Lógica Fuzzy e Sistemas Baseados em Regras Fuzzy

LOGICA FUZZY. Adão de Melo Neto

Fundamentos de Matemática para Computação

lnteligência Artificial Introdução a Lógica Nebulosa (Fuzzy)

Operações com conjuntos: união, interseção e complementar

Resumo. Parte 2 Introdução à Teoria da Probabilidade. Ramiro Brito Willmersdorf Introdução.

Conjuntos e Relações Nebulosas (Fuzzy)

Teoria Ingênua dos Conjuntos (naive set theory)

Interruptores e Conjuntos

CURSO INTRODUTÓRIO DE MATEMÁTICA PARA ENGENHARIA Conjuntos. João Victor Tenório Engenharia Civil

Matemática para Ciência de Computadores

Geometria Analítica I - MAT Lista 1 Profa. Lhaylla Crissaff

Existem conjuntos em todas as coisas e todas as coisas são conjuntos de outras coisas.

MATEMÁTICA. Aula 2 Teoria dos Conjuntos. Prof. Anderson

Matemática Básica Noções Básicas de Operações com Conjuntos / Conjuntos Numéricos

MATEMÁTICA - 3o ciclo Intervalos de números Reais (9 o ano) Propostas de resolução

1) Verifique as afirmativas abaixo e responda, qual é a correspondente ao conjunto infinito?

Teoria dos Conjuntos Fuzzy

Definição: É uma coleção bem definida de

Redes Neurais e Sistemas Fuzzy

Variáveis Linguísticas CONTEÚDO. Variáveis Linguísticas. Variáveis Linguísticas. Formalismo: caracterizada por uma

Fundamentos de Matemática

Teoria da Decisão. Modelagem de Preferência. Prof. Lucas S. Batista. lusoba

CONJUNTOS RELAÇÕES DE PERTINÊNCIA, INCLUSÃO E IGUALDADE; OPERAÇÕES ENTRE CONJUNTOS, UNIÃO, INTER- SEÇÃO E DIFERENÇA

CURSO INTRODUTÓRIO DE MATEMÁTICA PARA ENGENHARIA Conjuntos. Isabelle Araujo 5º período de Engenharia de Produção

CONTEÚDO LÓGICA FUZZY LÓGICA FUZZY LÓGICA FUZZY. Um dos componentes mais importantes de um sistema fuzzy é o Módulo de Regras.

Universidade Tecnológica Federal do Paraná Câmpus Campo Mourão Departamento de Matemática

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 2 08/11 1 / 25

Teoria da Computação

Notas sobre Sequências e Cardinalidade (1)

Lista 5. Em toda a lista, as coordenadas referem-se a um sistema de coordenadas fixo (O; i, j, k)

Lógica Nebulosa (Fuzzy)

Equação de 1º Grau. ax = -b

O MÉTODO DAS DUPLAS PROJEÇÕES ORTOGONAIS

MATEMÁTICA - 3o ciclo Intervalos de números Reais (9 o ano)

27/8/2011. Princípios, Conceitos e Metodologia de Gestão 2o semestre de 2011 Professores: Alexandre Mota / Lia Mota Agosto/2011

Curso: Ciência da Computação Disciplina: Matemática Discreta 3. CONJUNTOS. Prof.: Marcelo Maraschin de Souza

Matemática é a ciência das regularidades.

Matemática Discreta - 07

RLM - PROFESSOR CARLOS EDUARDO AULA 3

Universidade Federal do Pará Curso de Licenciatura em Matemática PARFOR Lista de Exercícios Referentes a Prova Substitutiva de Geometria Analítica

Pensamento. (Provérbio Chinês) Prof. MSc. Herivelto Nunes

Ficha de Exercícios nº 1

TEORIA DOS CONJUNTOS FUZZY

Faculdade Tecnológica de Carapicuíba Tecnologia em Logística Ênfase em Transportes Notas da Disciplina de Matemática (versão 2.1)

Bases Matemáticas. Relembrando: representação geométrica para os reais 2. Aula 8 Números Reais: módulo ou valor absoluto, raízes, intervalos

Já falamos que, na Matemática, tudo se baseia em axiomas. Já estudamos os números inteiros partindo dos seus axiomas.

Modelos Evolucionários e Tratamento de Incertezas

Hewlett-Packard CONJUNTOS. Aulas 01 a 06. Elson Rodrigues, Gabriel Carvalho e Paulo Luiz

Lógica Fuzzy: Introdução a Lógica Fuzzy, exemplo da Gorjeta e ANFIS

LÓGICA FUZZY (difusa ou nebulosa) Adão de Melo Neto

Matemática Discreta - 07

14/03/2014. Tratamento de Incertezas TIC Aula 1. Conteúdo Espaços Amostrais e Probabilidade. Revisão de conjuntos. Modelos Probabilísticos

Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESC Centro de Ciências Tecnológicas - CCT Licenciatura em Matemática

Capítulo 1. Conjuntos e Relações. 1.1 Noção intuitiva de conjuntos. Notação dos conjuntos

Transcrição:

Prof. Paulo Cesar F. De Oliveira, BSc, PhD 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 1

Seção 1.1 Características dos Conjuntos Fuzzy 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 2

Teoria clássica dos conjuntos desenvolvida no século 19 por Georg Cantor, descreve como os conjuntos discretos podem interagir-se. Estas interações são chamadas de operações Conjuntos Fuzzy possuem propriedades bem definidas Estas propriedades e as operações são a base na qual os Conjuntos Fuzzy são usados para tratar com a incerteza de um lado e para representar o conhecimento do outro A Teoria dos Conjuntos Fuzzy é uma extensão da teoria dos conjuntos clássica onde um determinado elemento tem diferentes graus de pertinência 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 3

Seção 1.2 Operações com Conjuntos Fuzzy 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 4

Um conjunto fuzzy é geralmente representado como: µ A = (µ A ( x ) xi ( x ) i x i,,µ ( A x ) n x n ) onde A i é um par (elemento) do "grau de pertinência" que pertence a um universo do discurso finito: { x, x, } 2 A =, 1 x n Valor de pertinência Coordenada eixo horizontal (x) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 5

10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 6

Complemento Conjuntos Crips: quem não pertence ao conjunto? Conjuntos Fuzzy: quantos elementos não pertencem ao conjunto? Se A é o conjunto fuzzy, seu complemento A pode ser encontrado como: µ A (x) = 1 - µ A (x) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 7

Complemento Exemplo: Seja A conjunto fuzzy de pessoas jovens. Encontre o complemento não jovem definido como A A = (0.5/x 1, 0.7/x 2, 0/x 3 ) µ A (x 1 )= 1 - µ A (x 1 ) = 1-0.5 = 0.5 µ A (x 2 )= 1 - µ A (x 2 ) = 1-0.7 = 0.3 µ A (x 3 )= 1 - µ A (x 3 ) = 1-0 = 1 µ A (x) = 1 - µ A (x) A = (0.5/x 1, 0.3/x 2, 1/x 3 ) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 8

Contenção Conjuntos Crips: quais conjuntos pertencem a quais outros conjuntos? Conjuntos Fuzzy: quais conjuntos pertencem a outros conjuntos? Um conjunto pode conter outros conjuntos. O menor deles é chamado de subconjunto. Nos conjuntos crisps, todos os elementos de um subconjunto pertencem inteiramente ao conjunto maior. Nos conjuntos fuzzy, entretanto, cada elemento pode pertencer menos ao subconjunto do que ao conjunto maior. Elementos do subconjunto fuzzy têm pertinências menores nele do que no conjunto maior. 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 9

interseção Conjuntos Crips: qual elemento pertence a ambos os conjuntos? Conjuntos Fuzzy: quanto de um elemento está em ambos os conjuntos? Uma interseção fuzzy é a pertinência mais baixa em ambos os conjuntos de cada elemento. A interseção fuzzy de dois conjuntos A e B no universo do discurso X: µ A B (x) = µ A (x) µ B (x) = min [µ A (x), µ B (x)], onde x X 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 10

Exemplo: Seja A conjunto fuzzy das pessoas jovens e B o conjunto das pessoas de meia-idade. Encontre A B. A = (0.5/x 1, 0.7/x 2, 0/x 3 ) B = (0.8/x 1, 0.2/x 2, 1/x 3 ) µ A B (x 1 ) = min (µ A (x 1 ), µ B (x 1 )) = min (0.5, 0.8) = 0.5 µ A B (x 2 ) = min (µ A (x 2 ), µ B (x 2 )) = min (0.7, 0.2) = 0.2 interseção µ A B (x) = µ A (x) µ B (x) = min[µ A (x), µ B (x)] µ A B (x 3 ) = min (µ A (x 3 ), µ B (x 3 )) = min (0, 1) = 0 A B = (0.5/x 1, 0.2/x 2, 0/x 3 ) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 11

União Conjuntos Crisps: qual elemento que pertence a um ou ao outro conjunto? Conjuntos Fuzzy: quanto de um elemento está em um ou no outro conjunto? A união fuzzy é o valor de maior pertinência do elemento nos dois conjuntos A união fuzzy de dois conjuntos A e B no universo do discurso X: µ A B (x) = µ A (x) µ B (x) = max [µ A (x), µ B (x)], onde x X 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 12

Exemplo: Seja A conjunto fuzzy das pessoas jovens e B o conjunto das pessoas de meia-idade. Encontre A B. A = (0.5/x 1, 0.7/x 2, 0/x 3 ) B = (0.8/x 1, 0.2/x 2, 1/x 3 ) µ A B (x 1 ) = max (µ A (x 1 ), µ B (x 1 )) = max (0.5, 0.8) = 0.8 µ A B (x 2 ) = max (µ A (x 2 ), µ B (x 2 )) = max (0.7, 0.2) = 0.7 União µ A B (x) = µ A (x) µ B (x) = max [µ A (x), µ B (x)] µ A B (x 3 ) = max (µ A (x 3 ), µ B (x 3 )) = max (0, 1) = 1 A B = (0.8/x 1, 0.7/x 2, 1/x 3 ) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 13

10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 14

Seção 1.3 Propriedades dos Conjuntos Fuzzy 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 15

igualdade O conjunto fuzzy A é considerado igual ao conjunto fuzzy B, se e somente se: µ A (x) = µ B (x), x X Exemplo: Considere X = {1,2,3} e os conjuntos A e B A = (0.3/1, 0.5/2, 1/3) B = (0.3/1, 0.5/2, 1/3) Portanto A = B 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 16

INclusão O conjunto fuzzy A está incluído em outro conjunto B (i.e. A B ) se: µ A (x) µ B (x), x X Exemplo: Considere X = {1,2,3} e os conjuntos A e B A = (0.3/1, 0.5/2, 1/3) B = (0.5/1, 0.55/2, 1/3) Portanto A B 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 17

cardinalidade Cardinalidade de um conjunto fuzzy A, chamado CONTA SIGMA, é expressada como a soma dos valores da função de pertinência de A, µ A (x): card A = µ A (x 1 ) + µ A (x 2 ) + + µ A (x n ) = Σµ A (x i ), para i=1..n Exemplo: Considere X = {1,2,3} e os conjuntos A e B A = (0.3/1, 0.5/2, 1/3) B = (0.5/1, 0.55/2, 1/3) Então card A = 1.8 card B = 2.05 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 18

Conjunto fuzzy vazio Um conjunto fuzzy A é vazio se e somente se: µ A (x) = 0, x X Exemplo: Considere X = {1,2,3} e o conjunto A A = (0/1, 0/2, 0/3) Então A é vazio ( A = Ø ) 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 19

α -corte Um α-corte ou α-nível de um conjunto fuzzy A X é um conjunto qualquer A α X tal que: A α = {µ A (x) α, x X} Exemplo: Considere X = {1,2,3} e o conjunto A A = (0.3/1 + 0.5/2 + 1/3) Então A 0.5 = {2,3} A 0.1 = {1,2,3} A 1 = {3} 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 20

normalidade Um subconjunto fuzzy de X é chamado normal se existe pelo menos um elemento x X tal que µ A (x) = 1 Um subconjunto fuzzy que não é normal é chamado de subnormal. Todos os subconjuntos nítidos (crisps) exceto o vazio, são normais. Na teoria dos conjuntos fuzzy, o conceito de nulidade (vazio) essencialmente generaliza à subnormalidade 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 21

altura A altura de um subconjunto fuzzy A é o grau da mais alta pertinência de um elemento em A altura(a) = max x (µ A (x)) Exemplo: Considere X = {1,2,3} e o conjunto A A = (0.3/1 + 0.5/2 + 1/3) Então altura(a) = 1 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 22

Núcleo O núcleo de A é o subconjunto discreto de X que contém todos os elementos com grau de pertinência: nuc(a) = {x µ A (x) = 1 e x X} Exemplo: Considere X = {1,2,3} e o conjunto A A = (0.3/1 + 0.5/2 + 1/3) Então nuc(a) = {3} 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 23

Suporte O suporte de A é o subconjunto discreto de X que contém todos os elementos com grau de pertinência: sup(a) = {x µ A (x) > 0 e x X} Exemplo: Considere X = {1,2,3} e o conjunto A A = (0.3/1 + 0.5/2 + 1/3) Então sup(a) = {1,2,3} 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 24

Operações matemáticas aa = { aµ A (x), x X } Seja a = 0.5, e A = {0.5/a, 0.3/b, 0.2/c, 1/d} então aa = {0.25/a, 0.15/b, 0.1/c, 0.5/d} A a = {µ A (x) a, x X} Seja a = 2, e A = {0.5/a, 0.3/b, 0.2/c, 1/d} então A a = {0.25/a, 0.09/b, 0.04/c, 1/d} 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 25

Seção 1.4 Exemplos 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 26

Considere 2 subconjuntos fuzzy do conjunto X, onde X = {a,b,c,d,e} referidos como A e B, sendo: A = {1/a, 0.3/b, 0.2/c, 0.8/d, 0/e} B = {0.6/a, 0.9/b, 0.1/c, 0.3/d, 0.2/e} 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 27

Suporte sup(a) = {a, b, c, d } sup(b) = {a, b, c, d, e } Núcleo nuc(a) = {a} nuc(b) = Ø Cardinalidade card(a) = 1+0.3+0.2+0.8+0 = 2.3 card(b) = 0.6+0.9+0.1+0.3+0.2 = 2.1 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 28

Complemento A = { 1/a, 0.3/b, 0.2/c, 0.8/d, 0/e } A = { 0/a, 0.7/b, 0.8/c, 0.2/d, 1/e } União A B = {1/a, 0.9/b, 0.2/c, 0.8/d, 0.2/e } Interseção A B = { 0.6/a, 0.3/b, 0.1/c, 0.3/d, 0/e } 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 29

aa Para a = 0.5 A = { 1/a, 0.3/b, 0.2/c, 0.8/d, 0/e } aa = {0.5/a, 0.15/b, 0.1/c, 0.4/d, 0/e} α-corte A 0.2 = {a, b, c, d} A 0.3 = {a, b, d} A 0.8 = {a, d} A 1 = {a} A a Para a = 2 A = { 1/a, 0.3/b, 0.2/c, 0.8/d, 0/e } A a = { 1/a, 0.09/b, 0.04/c, 0.64/d, 0/e } 10/10/14 Paulo C F de Oliveira 2007 30