FUNDAMENTOS
BÁSICOS DE LA LÓGICA DIFUSA
La lógica difusa (también
llamada lógica borrosa) se
basa en lo relativo de lo observado como posición diferencial. Este tipo de
lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos
entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida dos metros es claramente una
persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha
establecido en un metro. Ambos valores están contextualizados a personas y
referidos a una medida métrica lineal.
Fue
formulada en 1965 por el ingeniero y matemático
FUNCIONAMIENTO
La lógica difusa (fuzzy logic,) se adapta mejor al
mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras
expresiones.La clave de esta adaptación al lenguaje se basa en comprender
los cuantificadores de
cualidad para nuestras inferencias .
Para cada conjunto difuso, existe asociada una
función de pertenencia para sus elementos, que indica en qué medida el elemento
forma parte de ese conjunto difuso. Las formas de las funciones de pertenencia
más típicas son trapezoidal, lineal y curva.
Las reglas de las que dispone el
motor de inferencia de un sistema difuso pueden ser formuladas por expertos o
bien aprendidas por el propio sistema, haciendo uso en este caso de redes
neuronales para fortalecer las futuras tomas de decisiones.
Los datos de entrada suelen ser
recogidos por sensores que miden las variables de entrada de un sistema. El
motor de inferencias se basa en chips
difusos, que están aumentando exponencialmente su capacidad de
procesamiento de reglas año a año.
Un esquema de funcionamiento
típico para un sistema difuso podría ser de la siguiente manera:
La lógica difusa permite tratar información
imprecisa, como presión alta, temperatura baja o mucha fuerza, en términos de
conjuntos difusos. Dichos conjuntos difusos se combinan en reglas para definir
acciones, como por ejemplo, si la presión es alta entonces abre un poco la
válvula (Kosko, 1992). De esta manera, los sistemas de control basados en
lógica difusa combinan una de las variables de entrada, definidas en términos
de conjuntos difusos, por medio de reglas que producen uno o varios valores de
salida. De manera formal, la lógica difusa es una rama de la inteligencia
artificial que permite tratar con modos imprecisos de razonamiento. Es una
extensión de la lógica multivaluada. La lógica difusa fue desarrollada por
Lofti Zadeh en 1965, y sus principios fueron desarrollados a partir de los
denominados conjuntos difusos (Zadeh, 1994).
LOS
SISTEMAS DIFUSOS PUEDEN USARSE EN MUCHOS CAMPOS DE LA INGENIERÍA
-Control
de procesos.
-Modelado
no lineal.
-Procesamiento
de imágenes
-Comunicaciones
-Problemas
de optimización
-Sistemas
para tomas de decisiones
Los
sistemas difusos son utilizados en muchos campos de la ingeniería, hacen la
parte del área que se ha denominado softcomputing.
SOFTCOMPUTING CUBREN ALGUNOS PARADIGMAS
RECIENTES:
-Redes
neuronales
-Lógica
difusa y sistemas basados en razonamiento difuso
-Técnicas
de optimización basadas en algoritmos genéticos y re-conocimiento simulado
La expresion del conocimiento:
Cuando se trabaja con la solucion
de problemas existen dos tipos de conocimiento:
Conocimiento objetivo: El cual se expresa en forma de modelos matematicos. Estos modelos son
usados corrientemente en la solución de problemas en el campo de la ingeniería.
Conocimiento subjetivo: El cual es representado en forma lingüística que es
imposible de cualificar con modelos matematicos tradicionales.
Ejemplo: si el valor de la ganancia es
muy alto entonces el sistema puede ser inestable.
COMO UTILIZAR LOS DOS TIPOS DE
CONOCIMIENTO EN LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS:
Existen dos estrategias:
Una estrategia basada en modelo en el cual la
información objetiva es expresada en modelos matemáticos y la información
subjetiva es expresada en reglas que luego son cuantificadas usando lógica
difusa.
Una
estrategia libre de modelo: en el cual, las reglas son extraídas de datos
numéricos, estas reglas también pueden ser combinadas con información lingüística
suministrada por expertos.
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