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#1
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Cita:
Saludos, |
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Cita:
me quedo exactamente igual . saludos. |
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#3
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De lo que recuerdo de mis clases de hace 6 años de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación (es doble, no lo escribí mal), la lógica tradicional tiene solamente dos estados, verdadero o falso, la lógica difusa contiene múltiples estados intermedios entre estos dos, una comparación sencilla es:
Lógica Tradicional: Blanco o Negro Lógica Difusa: Escala de grises Cuál es el enfoque o utilidad? Abrir el espectro de posibilidades al momento de hacer una elección, por ejemplo, el concepto de "estar alto", a partir de qué medida se considera "alto"? Es muy relativo. El propósito es que el programa imite el tipo de evaluación que realizamos en la vida diaria. Una aplicación práctica usando lógica difusa se implementó por uno de nuestros compañeros de estudio de la siguiente manera: Usando reconocimiento de imágenes, se clasificó jitomates en una linea de selección de acuerdo a su color, brillo y textura para separarlos en línea para salsa catsup los maduros, los de mejor calidad a la línea de exportación, los de calidad normal para consumo nacional y el resto como no procesables. Lo interesante del proceso es cómo defines qué es maduro de acuerdo a color, textura y brillo, las posibilidades son casi infinitas. Ahí es donde entra la lógica difusa. Es básicamente definir rangos de pertenencia y éste es el secreto para comprender todo, los RANGOS (conjuntos), ésto significa que ya no existen los dos estados básicos V o F, sino MADUROS, SIN MADURAR, MADURO NORMAL, tantos como uno quiera definir. Espero haber dado un poco de luz.
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eLcHiCoTeMiDo - Rompecorazones profesional Yo no soy presumido; ¿Pero de qué sirve mi humilde opinión contra la de los espejos? Salva a un nylon, usa prendas de piel de foca
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#4
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Cita:
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Proyectos actuales --> Allegro 5 Pascal ¡y Delphi! - BAScript - Multi Language Scriptable Development Environment |
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#5
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Tal como lo dice rcarrillom es como yo lo entiendo. La base es generalizar la noción de pertenencia en la teoría de conjuntos. Ésta puede verse como una "función"
e:elementos X conjuntos -> {0, 1} de manera que e(x, C) es 0 si x no pertenece al conjunto C y 1 en caso contrario. La teoría de conjuntos difusos generaliza el rango de valores de la función: e:elementos X conjuntos -> [0, 1] para tomar valores en el intervalo real [0, 1]. Lo que sigo sin entender es dónde entra la probabilidad en todo esto. Tal como explica muy bien rcarrillom, se trata de dar una graduación más fina que simplemente sí o no; la escala de grises que él menciona. Pero cómo lo difuso se torna un concepto probabilístico, es lo que no termino de ver. // Saludos |
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#6
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Cita:
Y como las palabras que hemos estado empleando Ñuño y yo tal vez no han sido las mas apropiadas para dar a explicar correctamente a lo que nos referimos, es por ello que hemos complicado y enrreversado todo. Por mi parte mis más sinceras disculpas. Creo que lo dicho aqui y aqui pueden aclarar mejor el panorama. Saludos, |
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#7
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Hola compañeros, muy interesante el tema de lógica difusa o confusa porque me ha dejado un poco confundido
, en cuanto a su relación con los sistemas expertos y a los algoritmos evolutivos, es decir estos dos últimos que acabo de mencionar de por sí ¿contienen a la lógica difusa?, o sea que la lógica difusa ¿es inherente a los sistemas expertos y a los algoritmos evolutivos?Saludos.
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