Fuzzy Logic

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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.