Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial - DCA
Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - FEEC
Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

 

IA861      Sistemas Nebulosos

 

Professor

Fernando Gomide

Tutor

 

Conteúdo

Ementa

Ementa resumida

0- Introdução

1- Noções básicas e conceitos de conjuntos nebulosos

2- Operações com conjuntos nebulosos

3- Caracterização de conjuntos nebulosos

4- Relações nebulosas e cálculo relacional nebuloso

5- Números nebulosos

6- Variáveis linguísticas

7- Lógica Nebulosa

8- Sistemas baseados em regras

9- Neurocomputação nebulosa

10-Computação evolutiva nebulosa

11-Modelagem e controle de sistemas

12-Aplicações

Ementa detalhada

0-Introdução:

     0.1-Conceituação da área

      0.2-Evolução histórica e estado da arte

      0.3-Aplicações e perspectivas

1-Noções básicas e conceitos de conjuntos nebulosos:

1.1-Definição de conjunto nebuloso

1.2-Tipos básicos de funções de pertinência

1.3-Características de conjuntos nebulosos

1.4-Teorema da representação

1.5-Princípio da extensão

1.6-Generalizações

2-Operações com conjuntos nebulosos:

2.1-Operações com conjuntos e propriedades

2.2-Normas e co-normas triangulares

2.3-Operações de agregação

2.4-Negação

2.5-Operações de comparação

3-Caracterização de conjuntos nebulosos:

3.1-Medida de entropia e de nebulosidade

3.2-Molduras cognitivas

3.3-Codificação e decodificação de informação

4-Relações nebulosas e cálculo relacional nebuloso:

4.1-Relações e relações nebulosas

4.2-Operações com relações nebulosas

4.3-Composição de relações

4.4-Projeção e extensão cilíndrica de relações

4.5-Relações nebulosas binárias

4.6-Equações relacionais com composição sup-t

5-Números nebulosos:

     5.1-Definição de números nebulosos

     5.2-Análise de intervalos

     5.3-Operações aritméticas com números nebulosos

     5.4-Números nebulosos L-R

6-Variáveis linguísticas:

6.1-Formalização

6.2-Computação com variáveis linguísticas

6.3-Aproximação linguística

6.4-Aplicações

7-Lógica Nebulosa:

            7.1-Cálculo proposicional

            7.2-Cálculo predicados

            7.3-Lógica multivalor

            7.4-Lógica nebulosa

            7.5-Computação e inferência

8-Sistemas Baseados em Regras:

            8.1-Regras e representação conhecimento

            8.2-Sintaxe e semântica

            8.3-Inferência e computação

            8.4-Propriedades e aproximação

9-Neurocomputação Nebulosa:

            9.1-Redes neurais: arquiteturas e modelos

            9.2-Modelos de neurônios nebulosos

            9.3-Redes neurofuzzy estáticas: aprendizagem

            9.4-Redes neurofuzzy recorrentes: aprendizagem

            9.5-Automatas celulares nebulosos

            9.6-Aplicações

10-Computação Evolutiva Nebulosa:

            10.1-Algoritmos genéticos

            10.2-Projeto sistemas baseados em regras

            10.3-Aprendizagem em redes neurofuzzy

            10.4-Estratégias de evolução

            10.5-Sistemas híbridos

11-Modelagem, Otimização, Controle e Decisão:

   11.1-Modelos nebulosos

   11.2- Métodos e algoritmos de modelagem

   11.3-Classes de controladores nebulosos

   11.4-Métodos e algoritmos de controle

   11.5-Modelos nebulosos de otimização

   11.6-Métodos e algoritmos de otimização

   11.7-Teoria de jogos nebulosos: modelos, métodos e algoritmos

12-Aplicações:

 

Critério de avaliação

 

MEPC = média dos EPCs 
MPRO = média das provas

onde:

N = número de EPCs 
wi = peso do i-ésimo EPC
EPCi = nota do i-ésimo EPC

 

Pi = nota da i-ésima prova 
M = número de provas


 

Se necessário: exame oral.

Provas

Prova
Data

P1

18/04/2011

P2

20/06/2011

Exame

11/06/2011

 

 

Referências Bibliográficas

 

 

 

 

Teoria

 

Livro texto:

Fuzzy Systems Engineering: Toward Human-Centric Computing

Witold Pedrycz and Fernando Gomide

IEEE/Wiley Interscience, 2007

 

Referências:

 

Tópicos de Lógica Fuzzy e Biomatemática

Laécio Barros e Rodney Bassanezi

Editora Unicamp/IMECC, 2010, 2a Edição

 

An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design

Witold Pedrycz  and Fernando Gomide

MIT Press Complex Adaptive Systems, 1998

 

 

Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications.

George Klir and Bo Yuan

Prentice Hall, 1995

 

Essentials of Fuzzy Modeling ande Control

Ronald Yager and Dimitar Filev

Wiley Interscience, 1994

 

A First Course in Fuzzy Logic

Hung Nguyen and Elbert Walker

Chapman & Hall/CRC, 2006, 3a Edição 


 

Artigos Lotfi Asker Zadeh

 

      1-L. A. Zadeh, Fuzzy sets. Information and Control,  8(3), pp. 338-353, 1965.

 

      2-L. A. Zadeh, A fuzzy algorithmic approach to the definition of complex or imprecise concepts.

         Int. J. Man-Machine Studies, 8, pp. 249-291, 1976.

 

      3-L. A. Zadeh, The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning, I, II, III.

         Information Sciences, 8(3), pp. 199-251, (4)301-357, 9, pp. 43-80, 1975.

           

      4-L. A. Zadeh, Fuzzy sets and information granularity. In Gupta, Ragade, and Yager, eds., Advances in

         Fuzzy Set Theory and Applications, North-Holland, New York, pp. 3-18,1979.

 

      5-L. A. Zadeh, Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic.

         Fuzzy Sets and Systems, 90(2), pp. 11-127,1997.

 

      6-L. A. Zadeh, Outline of a new approach to the analysis of complex system and decision processes.

         IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, 1(1), pp. 28-44, 1973.

 

     7-L. A. Zadeh, Fuzzy logic = Computing with Words. IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 4(2), pp. 103-111, 1996.

 

      8-L. A. Zadeh, Towards a theory of fuzzy systems. In Kalman and Declaris, eds., Aspects of Networks and System

        Theory.  Holt, Rinehart and Winston, New York, pp. 469-490,1971.

 

      9-L. A. Zadeh, Outline of a computational approach to meaning and knowledge representation based on the concept

         of a generalized assignment statement. In Thoma and Wyner, eds., Proc. of the Int. Seminar on AI and

        Man-Machine Systems. Springer-Verlag, Heidelberg, pp. 198-211, 1986.

 

    10-L. A. Zadeh, Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1, 3-28, 1978.

 

Periódicos

1-Fuzzy Sets and Systems: An International Journal in Information Science and Engineering

2-International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems

3-Mathware and Soft Computing

4-International Journal of Approximate Reasoning

5-IEEE Transactions on Fuzzy systems

6-IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics

7-IEEE Transactions on Neural Networks

8-IEEE Transactions on Evolutionary Computation

9-International Journal of Intelligent Automation and Soft Computing

10-Fuzzy Optimization and Decision Making: A Journal of Modeling and Computation Under Uncertainty

Críticas, dúvidas e sugestões: