1 resultado para Knowledge based systems

em Universidade Federal do Rio Grande do Norte(UFRN)


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Atualmente, há diferentes definições de implicações fuzzy aceitas na literatura. Do ponto de vista teórico, esta falta de consenso demonstra que há discordâncias sobre o real significado de "implicação lógica" nos contextos Booleano e fuzzy. Do ponto de vista prático, isso gera dúvidas a respeito de quais "operadores de implicação" os engenheiros de software devem considerar para implementar um Sistema Baseado em Regras Fuzzy (SBRF). Uma escolha ruim destes operadores pode implicar em SBRF's com menor acurácia e menos apropriados aos seus domínios de aplicação. Uma forma de contornar esta situação e conhecer melhor os conectivos lógicos fuzzy. Para isso se faz necessário saber quais propriedades tais conectivos podem satisfazer. Portanto, a m de corroborar com o significado de implicação fuzzy e corroborar com a implementação de SBRF's mais apropriados, várias leis Booleanas têm sido generalizadas e estudadas como equações ou inequações nas lógicas fuzzy. Tais generalizações são chamadas de leis Boolean-like e elas não são comumente válidas em qualquer semântica fuzzy. Neste cenário, esta dissertação apresenta uma investigação sobre as condições suficientes e necessárias nas quais três leis Booleanlike like — y ≤ I(x, y), I(x, I(y, x)) = 1 e I(x, I(y, z)) = I(I(x, y), I(x, z)) — se mantém válidas no contexto fuzzy, considerando seis classes de implicações fuzzy e implicações geradas por automorfismos. Além disso, ainda no intuito de implementar SBRF's mais apropriados, propomos uma extensão para os mesmos