Autor Tema: Fuzzy logic  (Leído 16310 veces)

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Desconectado Nocturno

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #30 en: 05 de Septiembre de 2009, 03:08:31 »
Hola Sebastian, te asalto con algunas dudas:
- tengo claro que un conjunto puede representarse por las parejas formadas por los elementos y su grado de pertenencia, pero ¿porqué cuando lo representas usando el símbolo de integral o sumatorio, divides los grados de pertenencia por los elementos?, ¿o es que quizás el símbolo de división no es más que un separador?
- no entiendo el concepto de convexidad, y por tanto tampoco los conceptos Número difuso ni ancho de banda.

Muchas gracias

Desconectado japifer_22

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #31 en: 05 de Septiembre de 2009, 04:24:51 »
hola queria aserme partisipe de este tema por que es vastante interesante.

-La lógica difusa o borrosa (Fuzzy logic) descansa en la idea que en un instante dado, no es posible precisar el valor de una variable X, sino tan solo conocer el grado de pertenencia a cada uno de los conjuntos en que se ha participado el rango de variación de la variable.
-El grado de pertenencia se cuantifica mediante la función de pertenencia f (simbolo de integlal), que normalmente se escoge de una forma trapezoide.
-Ejemplo de funciones de pertenencia:
      TB:  Temperatura.
      TM: Temperatura media.
      TA: Temperatura alta.

Si fA(x) indica la función de pertenencia de x al conjunto A, entonces

          fA(x) esta entre 0 y 1
          si fA(x)=1, x pertenece totalmente a A
          si fA(x)=0, x no pertenece a A

A partir de esta definición es posible comprobar que se cumplen las siguientes propiedades:

          f AorB(x)=max (fA(x), fB(x))
          fAandB(x)=min (fA(x), fB(x))
          fnorA(x)=1-fA(x)

-Fuentes de incertidumbre:
-Confiabilidad de la información
-Difusificidad
-Aleatoriedad
-Imprecisión del leguaje de representación mediante reglas lingüísticas
-Información incompleta
-Información agregada
-Precisión de la representación
-Declaración en conflicto
-Reglas de combinación evidentes

Que es la difusifisidad:
-Difusifisidad es incertidumbre deterministica

-Difusifisidad esta relacionada al grado con el cual los eventos ocurren sin importar la probabilidad de su ocurrencia.

Por ejemplo, el grado de juventud de una persona es un evento difuso sin importar que sea un elemento aleatorio.

-Difusifisidad contra Probabilidad:
Difusifisidad es una incertidumbre deterministica, la probabilidad es no deterministica.
-La incertidumbre probabilistica se disipa con el incremento del numero de ocurrencias y la difusifisidad no.
-La difusifisidad describe eventos ambiguos, La probabilidad describe los eventos que ocurren. Si un evento ocurre es aleatorio. El grado con el cual ocurre es difuso.

Razonamientos:
-El razonamiento cotidiano es de naturaleza aproximada.
-Ejemplos:
-Encontrar un lugar donde estacionar tu carro.
-Localización de una llamada telefónica.
-Escoger cual ruta debes tomar para llegar a tu destino lo mas pronto posible.
-Cruzar la calle.
-Donde desayunar.

Subconjuntos difusos:
-Un subconjunto difuso F de un conjunto A es un par ordenado en el conjunto, cuyo primer elemento es un elemento a de A, y e segundo elemento es un numero real entre 0 y 1, llamado el grado de membresia de a en F.
-El conjunto A es llamado universo en discurso.
-El mapeo  entre los elementos de A y los grados de membresia en f es una función, llamada la función de membresia de F.
-Los subconjuntos difusos son usualmente representados por sus funciones de membresia.

Para qué es usada la lógica difusa:
Comúnmente se usa para toma de decisiones en presencia de datos o conocimientos inciertos.
Reconocimiento de patrones ambiguos .
Como un componente de sistemas expertos difusos

ufff mucho. nos vemos

PD: no pude poner imagenes por que no se como hacerlo
« Última modificación: 05 de Septiembre de 2009, 04:43:40 por japifer_22 »

Desconectado japifer_22

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #32 en: 05 de Septiembre de 2009, 05:11:48 »
aqui dejo 2 PDF para aclarar dudas y poder comentarlos:

http://www.megaupload.com/?d=YC0HA140

Desconectado sebastianfpr

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #33 en: 05 de Septiembre de 2009, 17:27:49 »
Hola Sebastian, te asalto con algunas dudas:
- tengo claro que un conjunto puede representarse por las parejas formadas por los elementos y su grado de pertenencia, pero ¿porqué cuando lo representas usando el símbolo de integral o sumatorio, divides los grados de pertenencia por los elementos?, ¿o es que quizás el símbolo de división no es más que un separador?
- no entiendo el concepto de convexidad, y por tanto tampoco los conceptos Número difuso ni ancho de banda.

Muchas gracias


Buenos aportes y bienvenidos!

Bueno que bueno que ya salgan dudas, esos es bueno ya que es bueno tener bien claro los temas mencionados y podamos discutirlos.

1. En cuanto la notación para un conjunto Difuso La suma y la integral no deben considerarse como operaciones algebráicas. En cuanto a la expresion uf(x)/x hace solo referencia a que es un par; es decir una pareja de valores. que con la la suma o la integral indican un conjunto de de pares de valores.

2. Conjunto Convexo
    


3. Ancho de Banda o Anchura: Bueno primero habíamos dicho que los puntos de cruce o crossover son los puntos donde el grado de pertenenencia es igual a 0,5

El ancho de banda o la anchura o el ancho de un conjunto difuso esta definido como la distancia entre los dos unicos puntos de cruce:

Anchura(F) = |x2 - x1|

« Última modificación: 05 de Septiembre de 2009, 17:55:45 por sebastianfpr »
Todos los días la gente se arregla el cabello, ¿Por qué no el Corazón? - Che Guevara -

Sebastián Puente R.

Desconectado TREMENS

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #34 en: 11 de Septiembre de 2009, 23:25:26 »
u(x)/x solo se refiere a que cada x tiene una determinada u(x), no indica división. Así como también el símbolo integral y sumatoria No representan una sumatoria ni una integral....eso creo que ya está claro en el aputencito q armó sebastián.

saludos

Desconectado sebastianfpr

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #35 en: 23 de Septiembre de 2009, 13:57:45 »
HOLA AMIGOS!! Volví de nuevo, me perdonan la ausencia pero estuve con un poco de trabajos de la Maestría que no me daba tiempo de pasarme por aquí, pero bueno he vuelto!  :-/

FUNCIONES DE PERTENENCIA

Bueno aqui les dejo las funciones de pertenencia de los conjuntos difusos mas utilizados.

« Última modificación: 23 de Septiembre de 2009, 14:22:36 por sebastianfpr »
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Sebastián Puente R.

Desconectado sebastianfpr

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #36 en: 20 de Febrero de 2010, 13:25:35 »
Hola amigos, espero poder continuar con este foro, me disculparan ya que he tenido varias cosas en las que me ocupo.

Gran saludo.
Sebas
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Sebastián Puente R.

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #37 en: 13 de Marzo de 2010, 22:18:02 »
Nocturno, no es una division lo que la diagonal representa, es solo la notacion, se refiere a  que se esta hablando de x la cual es la variable linguistica.

En matlab ya pueden generar  un control fuzzy, solo basta con teclear Fuzzy, esto solo para que  podamos comprobra nuestros resultados.
Ojala  se logre el objetivo.

Yo coperare con lo que pueda, aunque estoy limitado ya que apenas  estudio la logica difuza


Desconectado churrinfunflais

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Re: Fuzzy logic
« Respuesta #38 en: 27 de Abril de 2012, 13:11:27 »
Hace algún tiempo para una materia de la uni me dejaron implementar un sistema difuso para controlar la temperatura de un contenedor de agua, algo muy sencillo que se puede hacer con un sistema PID, básicamente lo único que tuve que hacer es digitalizar la curva de resultado del proceso difuso.

MATLAB tiene una herramienta excelente para calcular sistemas difusos.
http://www.mathworks.com/products/datasheets/pdf/fuzzy-logic-toolbox.pdf

Aquí les dejo un documento incompleto (no encontré la versión final) que explica paso a paso como lo realice, el código esta en lenguaje C en compilador CSS.
https://docs.google.com/open?id=0B1p64iClB1upaGpoNmlQSXBoTjA
« Última modificación: 27 de Abril de 2012, 13:18:28 por churrinfunflais »