Fuzzy

CENTRO ESTADUAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA “PAULA SOUZA”
FACULDADE DE TECNOLOGIA DE TAQUARITINGA
TECNOLOGIA EM ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS

JULIO CESAR CARDOZO COLOMBO
RAFAEL SANTOS VALILA

TRABALHO DE TOPICOS ESPECIAIS EM INFORMATICA
SISTEMAS FUZZY

Taquaritinga-SP
2012

SUMÁRIO
1. RESUMO 3
2. INTRODUÇÃO 3
3. O MODELO DE HIERARQUIA FUZZY 6
4. CONCLUSÃO 9
ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO-FUZZY APLICADO EM CÂNCER DE PRÓSTATA 10
5. INTRODUÇÃO 10
6. METODOLOGIA 11
7. BASE DE CASOS 12
8. COMPONENTE DINÂMICO: FUNCIONAMENTO DOS ALGORITMOS GENÉTICOS 12
9. COMPONENTE ESTÁTICO: ESTRUTURA DO SISTEMA FUZZY 14
10. RESULTADOS OBTIDOS 15
11. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS 16
12. REFERÊNCIAS 18

UM CASO DE APLICAÇÃO DA LÓGICA FUZZY – O MODELO COPPE-COSENZA DE HIERARQUIA FUZZY
1. RESUMO

As aplicações da Lógica Fuzzy se expandiram em várias direções. A interpretação através da lógica fuzzy de uma estrutura de dados é um caminho muito natural e intuitivamente plausível para a formulação e resolução de problemas. O Modelo Coppe-Cosenza de Hierarquia Fuzzy tem a Lógica Fuzzy em suas bases. Os sistemas fuzzy são capazes de utilizar, em sua modelagem, informações imprecisas e ambíguas e tornam este modelo capaz de trabalhar com uma vasta maioria de problemas de hierarquização que têm por característica a sua complexibilidade e a não exigência de precisão.
Palavras chave: Lógica Fuzzy, Hierarquia Fuzzy, Conceitos Básicos.
2. INTRODUÇÃO

Aristóteles, filósofo grego (384 - 322 a.C.), foi o fundador da ciência da lógica formal, e estabeleceu um conjunto de regras rígidas para que conclusões pudessem ser aceitas logicamente válidas. O emprego da lógica de Aristóteles leva a uma linha de raciocínio lógico baseado em premissas e conclusões. Como, por exemplo: se é observado que "todo ser vivo é mortal" (premissa 1), a seguir é constatado que "Sarah é um ser vivo" (premissa 2), como conclusão temos que "Sarah é mortal".