SISTEMAS DE CONTROLE AVANÇADO
O Perceptron é um classificador linear, ou seja, os problemas solucionados por ele devem ser linearmente separáveis. O gráfico que melhor representa o conjunto de pontos bi-dimensional para o neurônio apresentado abaixo é:
Considere os seguintes resultados obtidos pelo sistema de controle, considerando os controladores PI e Neural, projetados durante o Capítulo:
Qual das seguintes alternativas NÃO descreve adequadamente as informações descritas no gráfico?
A saída do sistema considerando ambos controladores apresenta um comportamento subamortecido.
Pelo gráfico nota-se que o comportamento do sistema de controle operando com o controlador neural se aproxima muito daquele considerando o controlador PI, com leves sobressinais e um pequeno atraso.
Os comportamentos de saída do sistema de controle, considerando ambos controladores, são iguais totalmente idênticos, não apresentando diferenças com relação a sobressinais e atrasos.
Pode-se concluir pela resposta do controle neural que este, como foi treinado considerando amostras de um controle PI, apresenta as mesmas características do sistema de controle PI, podendo ser denominado também de controlador PI-neural.
Pelo gráfico pode-se notar que tanto o controlador neural, quanto o PI, estão realizando adequadamente sua tarefa, ou seja, fazendo com que a resposta de saída siga a referência do controle.
O Perceptron é um classificador linear, ou seja, os problemas solucionados por ele devem ser linearmente separáveis. O gráfico que melhor representa o conjunto de pontos bi-dimensional para o neurônio apresentado abaixo é:
Analise a variável linguística “Giro de Ativo”, ilustrada na seguinte Figura, e em seguida assinale a alternativa INCORRETA.
Pode-se dizer que o universo de discurso de “Giro de Ativo” é de 0 a 4.
De acordo com a figura, o universo de discurso do conjunto fuzzy “Bom” é de 1 a 3.
Existem quatro instantes em que o grau de pertinência de “Giro de Ativo” é 0,5.
A variável linguística “Giro de Ativo” é composta por 5 termos linguísticos: “ruim”, “regular”, “bom”, “muito bom” e “excelente”.
A função gaussiana foi definida para as funções de pertinência de cada termo linguístico de “Giro de Ativo”.
Considera as seguintes janelas do software SciLab (visualizadas no decorrer do Capítulo), que ilustram a configuração das “variáveis de contexto” para a simulação do sistema de controle PI:
Qual das seguintes alternativas descreve um motivo para a definição de variáveis de contexto em simulações no Xcos?
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Considere os seguintes resultados obtidos pelo sistema de controle, considerando os controladores PI e Neural, projetados durante o Capítulo:
Qual das seguintes alternativas NÃO descreve adequadamente as informações descritas no gráfico?
A saída do sistema considerando ambos controladores apresenta um comportamento subamortecido.
Pelo gráfico nota-se que o comportamento do sistema de controle operando com o controlador neural se aproxima muito daquele considerando o controlador PI, com leves sobressinais e um pequeno atraso.
Os comportamentos de saída do sistema de controle, considerando ambos controladores, são iguais totalmente idênticos, não apresentando diferenças com relação a sobressinais e atrasos.
Pode-se concluir pela resposta do controle neural que este, como foi treinado considerando amostras de um controle PI, apresenta as mesmas características do sistema de controle PI, podendo ser denominado também de controlador PI-neural.
Pelo gráfico pode-se notar que tanto o controlador neural, quanto o PI, estão realizando adequadamente sua tarefa, ou seja, fazendo com que a resposta de saída siga a referência do controle.
O Perceptron é um classificador linear, ou seja, os problemas solucionados por ele devem ser linearmente separáveis. O gráfico que melhor representa o conjunto de pontos bi-dimensional para o neurônio apresentado abaixo é:
Analise a variável linguística “Giro de Ativo”, ilustrada na seguinte Figura, e em seguida assinale a alternativa INCORRETA.
Pode-se dizer que o universo de discurso de “Giro de Ativo” é de 0 a 4.
De acordo com a figura, o universo de discurso do conjunto fuzzy “Bom” é de 1 a 3.
Existem quatro instantes em que o grau de pertinência de “Giro de Ativo” é 0,5.
A variável linguística “Giro de Ativo” é composta por 5 termos linguísticos: “ruim”, “regular”, “bom”, “muito bom” e “excelente”.
A função gaussiana foi definida para as funções de pertinência de cada termo linguístico de “Giro de Ativo”.
Considera as seguintes janelas do software SciLab (visualizadas no decorrer do Capítulo), que ilustram a configuração das “variáveis de contexto” para a simulação do sistema de controle PI:
Qual das seguintes alternativas descreve um motivo para a definição de variáveis de contexto em simulações no Xcos?
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
A saída do sistema considerando ambos controladores apresenta um comportamento subamortecido.
Pelo gráfico nota-se que o comportamento do sistema de controle operando com o controlador neural se aproxima muito daquele considerando o controlador PI, com leves sobressinais e um pequeno atraso.
Os comportamentos de saída do sistema de controle, considerando ambos controladores, são iguais totalmente idênticos, não apresentando diferenças com relação a sobressinais e atrasos.
Pode-se concluir pela resposta do controle neural que este, como foi treinado considerando amostras de um controle PI, apresenta as mesmas características do sistema de controle PI, podendo ser denominado também de controlador PI-neural.
Pelo gráfico pode-se notar que tanto o controlador neural, quanto o PI, estão realizando adequadamente sua tarefa, ou seja, fazendo com que a resposta de saída siga a referência do controle.
O Perceptron é um classificador linear, ou seja, os problemas solucionados por ele devem ser linearmente separáveis. O gráfico que melhor representa o conjunto de pontos bi-dimensional para o neurônio apresentado abaixo é:
Analise a variável linguística “Giro de Ativo”, ilustrada na seguinte Figura, e em seguida assinale a alternativa INCORRETA.
Pode-se dizer que o universo de discurso de “Giro de Ativo” é de 0 a 4.
De acordo com a figura, o universo de discurso do conjunto fuzzy “Bom” é de 1 a 3.
Existem quatro instantes em que o grau de pertinência de “Giro de Ativo” é 0,5.
A variável linguística “Giro de Ativo” é composta por 5 termos linguísticos: “ruim”, “regular”, “bom”, “muito bom” e “excelente”.
A função gaussiana foi definida para as funções de pertinência de cada termo linguístico de “Giro de Ativo”.
Considera as seguintes janelas do software SciLab (visualizadas no decorrer do Capítulo), que ilustram a configuração das “variáveis de contexto” para a simulação do sistema de controle PI:
Qual das seguintes alternativas descreve um motivo para a definição de variáveis de contexto em simulações no Xcos?
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Analise a variável linguística “Giro de Ativo”, ilustrada na seguinte Figura, e em seguida assinale a alternativa INCORRETA.
Pode-se dizer que o universo de discurso de “Giro de Ativo” é de 0 a 4.
De acordo com a figura, o universo de discurso do conjunto fuzzy “Bom” é de 1 a 3.
Existem quatro instantes em que o grau de pertinência de “Giro de Ativo” é 0,5.
A variável linguística “Giro de Ativo” é composta por 5 termos linguísticos: “ruim”, “regular”, “bom”, “muito bom” e “excelente”.
A função gaussiana foi definida para as funções de pertinência de cada termo linguístico de “Giro de Ativo”.
Considera as seguintes janelas do software SciLab (visualizadas no decorrer do Capítulo), que ilustram a configuração das “variáveis de contexto” para a simulação do sistema de controle PI:
Qual das seguintes alternativas descreve um motivo para a definição de variáveis de contexto em simulações no Xcos?
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Pode-se dizer que o universo de discurso de “Giro de Ativo” é de 0 a 4.
De acordo com a figura, o universo de discurso do conjunto fuzzy “Bom” é de 1 a 3.
Existem quatro instantes em que o grau de pertinência de “Giro de Ativo” é 0,5.
A variável linguística “Giro de Ativo” é composta por 5 termos linguísticos: “ruim”, “regular”, “bom”, “muito bom” e “excelente”.
A função gaussiana foi definida para as funções de pertinência de cada termo linguístico de “Giro de Ativo”.
Considera as seguintes janelas do software SciLab (visualizadas no decorrer do Capítulo), que ilustram a configuração das “variáveis de contexto” para a simulação do sistema de controle PI:
Qual das seguintes alternativas descreve um motivo para a definição de variáveis de contexto em simulações no Xcos?
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciLines.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no Xcos, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus nomes por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Uma vez definidas as variáveis de contexto em simulações no SciFLT, torna-se possível alterar seus valores por comandos definidos via linhas de código, sendo escritas utilizando o SciNotes.
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um procedimento considerado na estrutura Sugeno?
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias.
Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores.
Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada.
Com relação às classificações “sistemas de controle em malha aberta” e “sistemas de controle em malha fechada”, podemos afirmar que:
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
A máquina de lavar roupa e o braço robótico são exemplos de sistemas de controle em malha fechada e em malha aberta, respectivamente.
Em um sistema de controle em malha aberta não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha fechada sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em um sistema em malha aberta a ação de controle é totalmente dependente da variável de saída, enquanto que em um sistema de malha fechada, a ação de controle é independente da variável de saída.
Em um sistema de controle em malha fechada não existe um mecanismo que realize a medição da variável de saída, enquanto que em um sistema de controle em malha aberta sempre existirá a medição da variável de saída, utilizando sensores, por exemplo.
Em sistemas de malha aberta, o sinal de erro é enviado a um controlador de modo que este reduza-o e mantenha o valor de saída próximo ao valor desejado de entrada.
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação.
Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação.
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado.
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5]