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Novo artigo Uma Introdução à Lógica Fuzzy foi publicado:
A lógica fuzzy expande nossos limites da lógica matemática e da teoria dos conjuntos. Este artigo revela os princípios básicos da lógica fuzzy, bem como a descrição de dois sistemas de inferência fuzzy usando os modelos do tipo Mamdani e Sugeno. Os exemplos fornecidos descreverão a implementação de modelos difusos (fuzzy) baseados nesses dois sistemas, que utilizam a biblioteca FuzzyNet para MQL5.
A teoria matemática dos conjuntos difusos (fuzzy sets) e da lógica fuzzy, também conhecida como lógica nebulosa ou difusa, tiveram origem em 1965. Seu fundador foi o professor Lotfi Zadeh, da Universidade de Berkeley, que fez a primeira introdução de ambos os conceitos em seu artigo "Fuzzy Sets" no periódico Information and Control. Este instrumento matemático permitiu introduzir os conceitos difusos,que qualquer pessoa poderia usar, na ciência exata, tal como a matemática, lançando as bases para fundamentar novos métodos de resolução de problemas baseados nas técnicas de Soft computing. Todas estas inovações, quando utilizadas corretamente, podem facilitar muito o processo de resolução de problemas de classificação, a criação de sistemas especialistas, bem como a construção de redes neurais.
No entanto, a aplicação prática da lógica fuzzy não para por aí, na verdade, este instrumento matemático tornou-se predominantemente utilizado na teoria de controle e automação. Isto ainda pode ser ligada ao aparecimento de um novo conceito - modelo fuzzy. O modelo difuso (fuzzy) é um caso particular de um modelo matemático.
Exemplo:
Vamos definir uma variável linguística chamado "Idade" (Age). Por definição, "Idade" é um período, um passo para o desenvolvimento e crescimento de um ser humano, animal, vegetal. O valor mínimo desta variável é 0, o que significa que um homem não tem sequer um ano de idade. Ela está configurada com um valor máximo de até 80. Dependendo da idade da pessoa, podemos dar-lhe a seguinte avaliação: "recém-nascido", "jovem", "meia-idade", "velho", "sênior" etc. Esta lista pode acomodar um número bastante grande de itens. Ela será um conjunto de termos para a nossa variável linguística e seus elementos serão os termos.
A figura abaixo mostra um exemplo da variável fuzzy "Idade", que tem apenas três termos definidos: "Jovem", "Meia-idade,", "Velho". Cada um desses termos tem a sua própria função de pertinência.
Autor: MetaQuotes Software Corp.