SubTemas. Tema 1.4 Razonamiento Aproximado. Tópicos

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Transcripción:

SubTemas 1.1 Introducción al control difuso 1.2 Teoría de conjuntos difusos 1.3 Representación del conocimiento 1.4 Razonamiento aproximado 1.5 Sistemas de inferencia difusos Tema 1.4 Razonamiento Aproximado Tópicos Razonamiento preciso y aproximado Modus-ponens (silogismo más común) Inferencia composicional Inferencia: base de una regla antecedente atómico Inferencia: base de una regla antecedente compuesto Inferencia: base de dos o más reglas Inferencia con reglas TSK 1 Lógica: Estudio de los métodos y principios del razonamiento 2 1

Definición Razonamiento (preciso) en lógica clásica: Obtener conclusiones (proposiciones precisas) a partir de un grupo de premisas (proposiciones precisas). Las proposiciones son verdaderas (1) o falsas (0). Razonamiento (aproximado) en lógica difusa: Obtener conclusiones aproximadas (proposiciones difusas) a partir de un grupo de premisas aproximadas (proposiciones difusas). Las proposiciones son difusas, es decir, con un valor de verdad entre 0 y 1, inclusive. 3 Modus ponens En lógica, modus ponendo ponens (en latín, modo que afirmando afirma), también llamado modus ponens, es una regla de inferencia que tiene la siguiente forma: Si A, entonces B A Por lo tanto, B Por ejemplo, un razonamiento que sigue la forma del modus ponens podría ser: Si está soleado, entonces es de día. Está soleado. 4 Por lo tanto, es de día. 2

Modus ponens Lógica clásica: Premisa 1: x es A (hecho) Premisa 2: si x es A, entonces y es B (regla) Conclusión: y es B (consecuencia) Inferencia composicional Mecanismo básico de inferencia: Lógica difusa: (Modus ponens generalizado) Premisa 1: x es A (hecho) Premisa 2: si x es A, entonces y es B (regla) Conclusión: y es B (consecuencia) Mientras más cerca esté A de A, más cerca estará B de B 5 6 3

Mecanismo de inferencia difusa Mecanismo de inferencia difusa Matemáticamente: Ojo: B es la composición de A y R : B = A o R 7 8 4

Ejemplo Inferencia difusa con modus-ponens generalizado, min para la norma-t e implicación local de Larsen (producto algebraico). Ejemplo Inferencia difusa con modus-ponens generalizado, producto algebraico para la norma-t e implicación local de Larsen (producto algebraico). Ejemplo: Inferencia difusa con modus-ponens generalizado, min para la norma-t e implicación local de Mamdani (min). Ejemplo: Inferencia difusa con modus-ponens generalizado, producto algebraico para la norma-t e implicación local de Mamdani. 9 10 5

Sistema de inferencia Inferencia. Base con 1 regla, antecedente atómico 11 12 6

Representación gráfica: operador min Inferencia. Base con 1 regla, antecedente compuesto 13 14 7

Representación gráfica: Usando operador min Inferencia. Base con 2 reglas, antecedente compuesto 15 16 8

Representación gráfica (con min para intersección) 17 18 9

Sistemas de inferencia difuso tipo Sugeno o TSK Representación gráfica (usando operador min) 19 20 10

Inferencia con una base de conocimientos (múltiples reglas) y múltiples entradas La combinación tipo Mamdani interpreta las reglas como enunciados condicionales independientes y la base de reglas como la unión de todas las reglas: Inferencia con una base de conocimientos (múltiples reglas) y múltiples entradas En general, la conclusión se obtiene mediante la composición de los hechos de entrada y la base de conocimientos: 21 22 11

Por conveniencia, la conclusión total C puede obtenerse regla por regla: Ejemplo. Obtener la función de pertenencia de la conclusión total generada por un sistema difuso con dos variables lingüísticas de entrada y nueve reglas. (Alumnos resolverán en clase) 23 24 12