Logica Fuzzy

RIZOL, P. M. S. Rocha ; MESQUITA, L. ; SAOTOME, O. LÓGICA FUZZY TIPO-2.Revista SODEBRAS, v. 6, p. 27-46, 2011.

Lógica Fuzzy tipo-2
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Paloma M. S. Rocha Rizol1, Leonardo Mesquita1 e Osamu Saotome2
UNESP – Univ. Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, SP, Brasil.
2
ITA – Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil.
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Resumo – Este artigo apresenta um tutorial sobre a lógica fuzzy tipo-2, trazendo os principais conceitos desta área de pesquisa. A primeira parte documento apresenta os principais conceitos sobre a lógica fuzzy tipo-1 e tipo-2 e, em seguida, apresenta-se os conceitos do Sistema de Inferência Fuzzy tipo-1 e tipo-2 intervalar.
Palavras-chave – Lógica fuzzy tipo-2, Controladores fuzzy tipo-2, Sistema de inferência fuzzy tipo-2, Lógica difusa.

I. INTRODUÇÃO
O conceito da informação está intimamente ligado ao da incerteza. A deficiência da informação pode resultar em incerteza na solução de um determinado problema [1]. No nível empírico, a incerteza está presente em qualquer medição, resultante de uma combinação de erros de medição, da resolução dos instrumentos de medição e de ruídos. No nível cognitivo, a incerteza aparece na ambigüidade inerente da linguagem natural [1].
Os sistemas reais trabalham com informações imperfeitas
[2, 3], sendo que qualquer elemento do sistema pode contribuir com imprecisão e incertezas [4]. A informação é perfeita quando é precisa e certa e é imperfeita quando é inconsistente, imprecisa e incerta. Imprecisão e inconsistência são propriedades relacionadas ao conteúdo da informação. Incerteza é uma propriedade que resulta da falta de informação sobre o ambiente para decidir se a afirmação é verdadeira ou falsa [4]. Para ilustrar a diferença entre a imprecisão e incerteza, considere os seguintes exemplos [4]:
1. Maria tem pelo menos três filhos e estou certa disso.
2. Maria tem dois