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metadata.teses.dc.title: Ferramenta computacional fuzzy para aplicações do princípio de extensão de Zadeh em funções aritméticas
metadata.teses.dc.creator: Lima, Fernando Paim
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Souza, Sérgio Martins de
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Santos, Onofre Rojas
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Costa Júnior, Antonio Tavares da
Yanagi Júnior, Tadayuki
Menezes, Fortunato Silva de
Rosa Júnior, Carlos Bernardes
metadata.teses.dc.description.concentration: Modelagem de Sistemas Biológicos
metadata.teses.dc.subject: Sistemas difusos
Aritmética de computador
Princípio de extensão
Incerteza
Imprecisão
Lógica fuzzy
metadata.teses.dc.date.issued: 1-Aug-2014
metadata.teses.dc.identifier.citation: LIMA, F. P. Ferramenta computacional fuzzy para aplicações do princípio de extensão de Zadeh em funções aritméticas. 2011. 93 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.
metadata.teses.dc.description.resumo: Neste trabalho é apresentada uma metodologia computacional que possibilita a aplicação do princípio de extensão de Zadeh da lógica fuzzy a funções aritméticas. O princípio de extensão de Zadeh é utilizado para extensão da imprecisão fuzzy em modelos matemáticos e que permite o acréscimo de parâmetros fuzzy (incertos) a tais modelos, neste trabalho com um, dois ou três parâmetros fuzzy. Foram testadas funções não monótonas e funções relacionadas a grandezas termodinâmicas. Assim, utilizando uma ferramenta computacional, foi possível avaliar o comportamento das funções fuzzificadas, de acordo com o aumento da incerteza, por meio do acréscimo de até três parâmetros fuzzy e confrontar resultados de defuzzificações ao resultado clássico, possibilitando uma nova forma de análise de tais funções.
In this work, we presented a computational methodology which allows the application of Zadeh's extension principle of fuzzy logic to arithmetic functions. The extension principle of Zadeh is used to extend the fuzzy uncertain to mathematical models through the addition of fuzzy parameters (uncertain) to such models, in this work with one, two or three fuzzy parameters. We tested non-monotonic functions and related thermodynamics functions. Thus, using a computational tool, was possible to evaluate the behavior of fuzzified functions in accordance with the uncertainty increase, by adding up to three parameters and fuzzy confront the defuzzification results in relation to classical result, enabling a new form for analysis of such functions.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1928
metadata.teses.dc.publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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