logica paraconsistente

Trabalho de monitoramento de duas variaveis

6 1 fundamental para implementação das Redes NeuraisArtificiais Paraconsistentes RNAP’s.
2.8 - A Célula Artificial Paraconsistente Básica(CAPb)
Uma descrição do reticulado utilizando os valoresobtidos pelas equações dos graus de Certeza G c e deContradição G ct originou o Algoritmo “Para-Analisador”simplificado. O algoritmo demonstra que, na obtenção desubsídios suficientes para tomada de decisão na análiseparaconsistente, são necessárias apenas duas equações comoferramentas principais.O processamento de sinais com as duas equaçõespermite sabermos com que medida ou “grau de Certeza”podemos afirmar que uma proposição é
Falsa
ou
Verdadeira
.Numa interpretação mais precisa do algoritmo éverificado que:1- Como resultado da análise para tomada de decisãoé considerado apenas o valor do grau de Certeza G c .2 - Quanto ao valor do grau de contradição G ct éconsiderado um indicativo, cuja função é informar a medidada inconsistência existente entre as informações recebidas.Estas duas afirmações ficam claras quandoverificamos no algoritmo Para-Analisador Simplificado que,na análise paraconsistente, ao término do equacionamentodas informações obtidas pelos valores dos graus de crençae de descrença µ 1 e µ
2
, se houver um baixo valor de certezaou um alto grau de contradição que, obviamente representamuita inconsistência, o resultado da análise é uma indefinição I
.Toda a referência na análise paraconsistente é feitapela comparação entre os valores limites ajustadosexternamente. São os valores limites que determinam se o 6 2 resultado é uma indefinição
I,
ou não. Analisando os dadosenvolvidos no Algoritmo Para-Analisador simplificadopodemos descrever a análise paraconsistente utilizandoapenas as equações.a)As variáveis de entrada são as informações de entradapara a análise:O grau de crença: µ 1, tal que: 0
≤

µ
1

≤
1O grau descrença µ 2, tal que: 0
≤

µ
2

≤