Application of fuzzy logic for the evaluation of livestock slaughtering

A lógica fuzzy admite infinitos valores lógicos intermediários entre o falso e o verdadeiro. Com esse princípio, foi elaborado neste trabalho um sistema baseado em regras fuzzy, que indicam o índice de massa corporal de animais ruminantes com objetivo de obter o melhor momento para o abate. O sistema fuzzy desenvolvido teve como entradas as variáveis massa e altura, e a saída um novo índice de massa corporal, denominado Índice de Massa Corporal Fuzzy (IMC Fuzzy), que poderá servir como um sistema de detecção do momento de abate de bovinos, comparando-os entre si através das variáveis linguísticas )Muito BaixaM, ,BaixaB, ,MédiaM, ,AltaA e Muito AltaM. Para a demonstração e aplicação da utilização deste sistema fuzzy, foi feita uma análise de 147 vacas da raça Nelore, determinando os valores do IMC Fuzzy para cada animal e indicando a situação de massa corpórea de todo o rebanho. A validação realizada do sistema foi baseado em uma análise estatística, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson 0,923, representando alta correlação positiva e indicando que o método proposto está adequado. Desta forma, o presente método possibilita a avaliação do rebanho, comparando cada animal do rebanho com seus pares do grupo, fornecendo desta forma um método quantitativo de tomada de decisão para o pecuarista. Também é possível concluir que o presente trabalho estabeleceu um método computacional baseado na lógica fuzzy capaz de imitar parte do raciocínio humano e interpretar o índice de massa corporal de qualquer tipo de espécie bovina e em qualquer região do País.

Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

Entender o comportamento e suas pequenas variações decorrentes das mudanças do ambiente térmico e desenvolver modelos que simulem o bem-estar a partir de respostas das aves ao ambiente constituem o primeiro passo para a criação de um sistema de monitoramento digital de aves em galpões de produção. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de suporte à decisão com base na teoria dos conjuntos fuzzy para a estimativa do bem-estar de matrizes pesadas em função de frequências e duração dos comportamentos expressos pelas aves. O desenvolvimento do sistema passou por cinco etapas distintas: 1) organização dos dados experimentais; 2) apresentação dos vídeos em entrevista com especialista; 3) criação das funções de pertinência com base nas entrevistas e na revisão da literatura; 4) simulação de frequências de ocorrências e tempos médios de expressão dos comportamentos classificados como indicadores de bem-estar utilizando equações de regressão obtidas na literatura, e 5) construção das regras, simulação e validação do sistema. O sistema fuzzy desenvolvido estimou satisfatoriamente o bem-estar de matrizes pesadas, tendo na sua última versão, com maior número de regras, acertado 77,8% dos dados experimentais, comparados com as respostas esperadas por um especialista. O sistema pode ser utilizado como instrumento matemático-computacional para apoiar decisões em galpões de produção de matrizes pesadas.