ALGUNAS VERDADES DE LA LGICA DIFUSA1. 2. 3. 4. 5. Fcil de entender Flexible Tolerante a datos imprecisos Puede modelar no lineales de arbitraria complejidad. Puede ser construida aprovechando la experiencia de los expertos del tema.

ALGUNAS VERDADES DE LA LGICA DIFUSA6. Puede combinarse con tcnicas de control convencionales. 7. Esta basada en el lenguaje natural 8. Estable, fcilmente ajustable y puede ser validada

La lgica difusa es recomendable para Procesos sin modelado matemtico simple Procesos altamente no lineales Si el procesamiento del conocimiento experto puede ser desempeado

El control difuso no es buena idea si:

El control convencional rinde un resultado satisfactorio Modelo matemtico fcilmente soluble y adecuado

APLICACIONES INDUSTRIALESSistemas de control de acondicionadores de aire.

Sistemas de foco automtico en cmaras fotogrficas

Optimizacin d APLICACIONES INDUSTRIALES

sistemas de control industriales

Sistemas de reconocimientos de escritura

APLICACIONES INDUSTRIALESSistemas expertos del conocimiento simular el comportamiento de un experto humano

Base de datos difusa FSQL Bsicamente consiste en aadir al lenguaje SQL un conjunto de comparadores difusos tales como igual difuso o parecido, posiblemente mayor, posiblemente menor, necesariamente mayor... en los que usa la teora de la posibilidad y necesidad.

MODELADO CON RED NEURONALLa lgica difusa ofrece un marco muy poderoso para el razonamiento aproximado que intenta modelar el proceso de razonamiento humano en un nivel cognoscitivo. Una red neuronal almacena conocimiento de una manera distribuida dentro de sus pesos, los cuales han sido determinados por medio del entrenamiento (aprendizaje) con muestras conocidas

APLICACIONES EN MEDICINALa naturaleza imprecisa de los conceptos mdicos y sus relaciones requiere el uso de una lgica difusa.

S IS T EMA N E U R O-DIF USO D E S AR R OL L AD O E N E L L AB OR ATOR IO D E B IOIN GE N IE RIA D E L A U N IV E RSIDAD N AC ION AL D E M AR D E P L ATA

Evaluacin del envejecimiento arterial a partir de seales e distensin de la arteria empleando registros incruentos. Clasificacin del registro para evaluar costos institucionales de diabticos internados.

AP L IC AC IN D E L A GE OM ETR A E S TOC S T IC A E N P R OC ES O D IGITAL D E IM GE N E S E N L A U N IV E R S ID AD D E VAL E N C IA

Se aborda el problema de la segmentacin del rbol vascular retiniano en imgenes de fondo de ojo. Se generan funciones de pertenencia a vaso en lugar de autenticas segmentaciones El rbol vascular pasa a ser un conjunto difuso Asociar al difuso un conjunto ntido.

U T IL IZ AC IN D E L A L GIC A D IF U S A E N C ON T R OL Y M ONITOR EO D E C IE N C IAS M D ICAS

Especialidades mdicas diversas, clnicas y quirrgicas, odontologa, neuromedicina y psiquiatra.

APLICACIONES EN MEDICINATcnicas de control difuso

Controladores de oxgeno de respiradores, dosis de insulina en diabticos, control de presin arterialTcnicas difusas para anlisis de los datos biomdicos

Tcnicas diagnosticas funcionales por imgenes para dao cerebral y respuesta de tratamientos. Anlisis de actividad celular de membranas excitables con mnimo ruido de fondo

LGICA DIFUSA EN IA Se utiliza para la resolucin de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisin en general, la resolucin la compresin de datos Los sistemas basados en lgica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho ms rpidos. Algunos lenguajes de programacin lgica que han incorporado la lgica difusa seran por ejemplo las diversas implementaciones de Fuzzy PROLOG o el lenguaje Fril.

EJEMPLO DE LA LGICA DIFUSA EN

//fuzzy.h#define fuzmin(a, b) (((a) < (b)) ? (a) : (b)) #define fuzmax(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b)) class fuzzy { public: fuzzy() {}; fuzzy(float f) : m_fNum(f) {} fuzzy operator|(float f) { return fuzzy(fuzmax(m_fNum, f)); } fuzzy operator&(float f) { return fuzzy(fuzmin(m_fNum, f)); } fuzzy operator!() { return fuzzy(1 - m_fNum); } fuzzy operator+(float f) { return fuzzy(m_fNum+f); } fuzzy operator-(float f) { return fuzzy(m_fNum-f); } fuzzy operator*(float f) { return fuzzy(m_fNum*f); } fuzzy operator/(float f) { return fuzzy(m_fNum/f); } void operator|=(float f) { m_fNum = fuzmax(m_fNum, f); } void operator&=(float f) { m_fNum = fuzmin(m_fNum, f); } operator float() { return m_fNum; } bool contained(float f) { return (m_fNum