Fecha: 30 de Enero del 2014
OBJETIVO DE CLASE E INTRODUCCIÓN
El objetivo de clase era las exposiciones de temas de investigación designadas a mis compañeros y al escritor de esta entrada al blog.
La fuzzy logic fue el tema que desee investigar para compartir con mis compañeros. Uno de los aspectos que más me llamo la atención fue la cantidad de aplicaciones que llego a tener y hablo de ello porque dicha fue aprovechada por primera instancia por los Japonés creo que esa parte les hará llegar a un razonamiento simple relacionado al porque Japón ahora es potencia mundial. El padre de los conjuntos difusos Zadeh matemático ruso hizo su investigación en los años de 1965 llegando así a descubrir inferencias que se acoplaban a nuestra realidad basándose a la lógica de conjuntos convencionales.
MARCO TEÓRICO
DEFINICIÓN
La lógica difusa es una forma de multi-valuada lógica que trata con el razonamiento de que es aproximada y no fijo y exacto. En comparación con los conjuntos binarios tradicionales (donde las variables pueden tomar valores verdaderos o falsos), variables lógicas difusas pueden tener un valor de verdad que va en grados entre 0 y 1. La lógica difusa se ha ampliado para manejar el concepto de verdad parcial, donde la verdad valor puede oscilar entre completamente cierto y completamente falsa(Novák etall. 1999), cuando se utilizan variables lingüísticas, estos títulos pueden ser gestionados por funciones específicas (Ahlawat etall. 2014)
El término «lógica difusa» se introdujo con la propuesta de 1965 de la teoría de conjuntos difusos por( Lotfi & Zadeh. 1965 )La lógica difusa se ha aplicado a muchos campos, desde la teoría de control a la inteligencia artificial. La lógica difusa había, sin embargo, ha estudiado desde los años 1920, como infinito con valores lógica particular (Łukasiewicz & Tarski .2012 )
Ningún sistema busca la verdad absoluta ni la falsedad total
Descripción
La lógica clásica sólo permite proposiciones que tienen un valor de verdad o falsedad. La noción de que 1 + 1 = 2 es una, inmutable, la verdad matemática absoluta. Sin embargo, existen ciertas proposiciones con respuestas variables, como pedir a varias personas para identificar un color. La noción de la verdad no se quedan en el camino, sino un medio de representar y razonar sobre el conocimiento parcial se produjo, mediante la agregación de todos los resultados posibles en un espectro dimensional.
La lógica difusa tiene dos significados diferentes. En un sentido estricto, la lógica difusa es un sistema lógico, que es una extensión de la lógica de varios valores. Sin embargo, en un sentido más amplio, la lógica difusa (FL) es casi sinónimo de la teoría de conjuntos difusos, una teoría que se refiere a las clases de objetos con límites poco definidos en los que el ingreso es una cuestión de grado. En esta perspectiva, la lógica difusa en su sentido estricto es una rama de la FL. Incluso en su definición más estrecha, la lógica difusa se diferencia tanto en concepto como sustancia de sistemas lógicos de varios valores tradicionales.
CONCLUSIÓN
La lógica difusa está a un nivel superior de la lógica convencional, además este tipo de lógica permite resolver problemas complejos debido a su vaguedad a su propiedad de majar todo lo observado como un ente relativo.
En cuanto respecta al porque la lógica difusa es un punto de vista a que algo no es totalmente cierto no totalmente falso se puede consensar que es simple la respuesta ya que la conclusión más está dada a que se basa en moverse de forma continua en la lógica binario.
REFERENCIAS
Novák, V., Perfilieva, I. and Močkoř, J. 1999 Mathematical principles of fuzzy logic Dodrecht: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-8595-0
Ahlawat, Nishant, Ashu Gautam, and Nidhi Sharma International Research Publications
House 2014. «Use of Logic Gates to Make Edge Avoider Robot.» International Journal of Information & Computation Technology (Volume 4, Issue 6; page 630) ISSN 0974-2239 (Retrieved 27 April 2014)
Zadeh, L. 1965. «Fuzzy sets». Information and Control 8 (3): 338–353. doi:10.1016/s0019-9958(65)90241-x.
Tsitolovsky, L; Sandler, U. 2008. Neural Cell Behavior and Fuzzy Logic. Springer. ISBN 978-0-387-09542-4.
Matlab. 2012. Logica Difusa. Consultado 30 Enero . Formato HTML. Disponible en: http://www.mathworks.com/help/fuzzy/what-is-fuzzy-logic.html
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