Uso de relações de similaridade para tratamento de consistência e cobertura em sistemas de regras difusas

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Isabela Neves Drummond
• Orientador(a): Sandra Aparecida Sandri
• Banca de defesa: Lamartine Nogueira Frutuoso Guimarães, Takashi Yoneyama
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: This work presents the use of similarity relations to deal with inconsistency and covering problems that may occur in a knowledge base with rules of the type "If X is Ai then Y is Bi", where Ai and Bi are fuzzy sets. The work is focused on systems using implicative fuzzy rules based systems, i.e, in which the if-then operator is implemented by a truly implication operator, and a t-norm (the min operator) is employed to aggregate the output. The approach based on similarity consists of the use of similarity relations to enlarge the imprecision of the fuzzy sets employed in a given application. On this way, it is possible to solve inconsistencies, that occur when, for a valid input, the fired rules present conflict, and/or covering problems, that occur when, for a valid input, there are no rules whose premises address the input. Different strategies are defined: the global approach, where a similarity relation is applied to all the fuzzy terms, and the local approach, where a similarity relation is applied to all the terms, but the modified terms are used only for the inputs which fired conflicting rules. In this work, the constraints that a similarity relation must obey so that its application induces a minimum loss of information. A genetic algorithm is also employed in order to learn the best parameters that define the fuzzy terms and the similarity relations for a given application, aiming at an optimization of the system performance. This work also brings a comparative analysis between the performance of a conjunctive fuzzy controller of the Mamdani kind and the performance of an implicative controller (employing Rescher-Gaines, Godel and Goguen operators), on which the proposal approach was applied.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/05.07.11.29

Este trabalho apresenta a utilização de relações de similaridade para tratar problemas de inconsistência e de falta de cobertura que podem ser verificados em uma base de conhecimento com regras do tipo "Se X e Ai então Y e Bi", onde Ai e Bi são conjuntos difusos. O foco do trabalho é em sistemas de regras difusas do tipo implicativo, ou seja, a implementação do operador se-então é feita por operadores implicativos, e uma t-norma (especificamente o min) e utilizada para agregar as saídas. A abordagem baseada em similaridade consiste no emprego de relações de similaridade para aumentar a imprecisão dos conjuntos difusos utilizados numa dada aplicação. Desta maneira, é possível sanar inconsistências que ocorrem quando, para uma entrada valida, são ativadas regras conflitantes, e/ou problemas de falta de cobertura, que, por sua vez, ocorrem quando, para uma entrada valida, não existem regras cujas premissas enderecem esta entrada. Diferentes estratégias são definidas: a abordagem global, onde encontra-se uma relação de similaridade que é aplicada a toda a base de regras, e uma abordagem local, onde a relação de similaridade é aplicada a toda a base de regras, porém esta base modificada e utilizada apenas para as entradas que ativam regras conflitantes. Neste trabalho, verificam-se os requisitos de uma relação de similaridade cuja aplicação leve a uma perda mínima de informação. Um algoritmo genético é empregado para aprender os parâmetros que definem os termos difusos e as relações de similaridade para uma determinada aplicação, visando a otimização do desempenho de um dado sistema. O trabalho traz uma análise comparativa entre o desempenho de um controlador difuso conjuntivo, do tipo Mamdani, e o desempenho de um controlador implicativo (usando os operadores de Rescher-Gaines, Godel e Goguen), no qual foi aplicada a abordagem proposta.