Lógica Difusa: Razonamiento Difuso
Cómo se llega a conclusiones a partir de premisas imprecisas utilizando motores de inferencia difusos (Mamdani o Sugeno)
Soluciones Informáticas
Cómo se llega a conclusiones a partir de premisas imprecisas utilizando motores de inferencia difusos (Mamdani o Sugeno)
Explicación de cómo extender funciones matemáticas del dominio clásico al dominio difuso para procesar información con incertidumbre.
Estudio de los operadores AND, OR y NOT en el contexto difuso (T-normas y T-conormas) y cómo se aplican en el razonamiento lógico.
Análisis de cómo interactúan diferentes conjuntos difusos entre sí a través de productos cartesianos y composiciones, permitiendo modelar sistemas complejos.
Exploramos las funciones matemáticas que definen cómo se asigna el grado de verdad en un conjunto difuso, incluyendo formas triangulares, trapezoidales y gaussianas.
Comparamos la lógica clásica (binaria) con la lógica difusa. Aprende cómo se define el grado de pertenencia de un elemento a un grupo y por qué esta teoría es vital para sistemas de IA y control.