Logica Fuzzy

Introdução
A lógica Fuzzy utiliza modos de raciocínio que são aproximados ao invés de exatos, com o objetivo de modelar modos de raciocínio aproximado, ampliando as opções de respostas do raciocínio preciso.
Esta lógica é vista como um tratamento da incerteza, que admite valores lógicos intermediários entre o FALSO e o VERDADEIRO, para avaliar conceitos não quantificáveis. Como exemplo a análise da temperatura e seus valores como quente, frio, médio, muito quente, muito frio, etc.
Como vantagens, a lógica requer poucas regras, valores e decisões, simplificando a solução de problemas, beneficiando diversas áreas, como no controle de processos industriais.
O sistema lógico Fuzzy, consiste de basicamente 3 operações: Fuzzificação, Inferência e Desfuzzyficação.
Fuzzificação: etapa na qual as variáveis linguísticas são definidas a partir dos dados de entrada. Engloba a análise dos problemas, definição das variáveis, definição das funções de pertinência e criação das regiões.
Inferência: etapa na qual as regras são definidas. Engloba a definição das proposições (ou seja, relação entre as variáveis e as regiões Fuzzy), análise das regras e criação da região resultante. É dividida em dois componentes:
- Agregação: define a validade de uma regra para uma situação
- Composição: calcula a influência de cada regra na variável de saída
Desfuzzificação: etapa na qual os valores fuzzy, ou regiões resultantes, são convertidos em valores reais para a variável de saída do sistema.

A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana que admite valores lógicos intermediários entre o FALSO (0) e o VERDADEIRO (1); por exemplo o valor médio 'TALVEZ' (0,5). Isto significa que um valor lógico difuso é um valor qualquer no intervalo de valores entre 0 e 1. Este tipo de lógica engloba de certa forma conceitos estatísticos principalmente na área de Inferência.

As implementações da lógica difusa permitem que estados indeterminados possam ser tratados por