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Modelagem, projeto e verificação de bases de regras nebulosas via teoria de redes

By Heloisa de Arruda Camargo Scarpelli

Abstract

Resumo: Neste trabalho são propostos dois modelos formais para a representação de regras de produção nebulosas, como base em teoria de redes. A proposta desses modelos tem o objetivo de oferecer um mecanismo de representação onde os problemas relativos ao projeto, execução e verificação de bases de conhecimento nebulosas possam ser tratados de maneira uniforme e integrada. O modelo de Redes de Petri Nebulosas representa detalhadamente a execução da regra de inferência principal do raciocínio aproximado, chamada de regra composicional. O modelo de Redes de Petri Nebulosas de Alto Nível permite representar as regras nebulosas de um nível de abstração mais alto, gerando representações mais compactas e tratáveis. Os componentes de cada um desses dois modelos guardam uma relação bastante próxima, possibilitando que as informações sejam acessadas a partir do nível mais conveniente a cada fase do desenvolvimento de sistemas. A modelagem de vários tipos de regras como regras com múltiplos antecedentes, regras quantificadas e qualificadas, regras paralelas, regras conflitantes e fontes parciais de informação é discutida. Dois algoritmos de raciocínio aproximado são apresentados, utilizando as estratégias de encadeamento para frente e encadeamento para trás. A questão de verificação de inconsistência entre regras de produção nebulosas é discutida. Procedimentos para verificação da existência de conflitos em potencial, tanto a nível local como a nível global, são apresentadosAbstract: This work presents two formal models for the representation of fuzzy production rules, based on net theory. The proposal of the models aims at offering a mechanism where problems concerning design, execution and verification of fuzzy knowledge bases can be faced in an uniform and integrated manner. The Fuzzy Petri Net model represents in details the numerical components underlying the main inference rule in approximate reasoning, called compositional rule. The High LeveI Fuzzy Petri Net model allows to represent fuzzy rules in a higher leveI of abstraction, yielding more compact and manageable representations. The components of both systems are dosely related, allowing the accessing of information from the most convenient leveI in each phase of systems development. The modeling of several rule types like rules with multiple antecedent, quantified and qualified rules, par alIeI rules, conflicting rules and partial sources of information has been discussed. Two different fuzzy reasoning algorithms have been presented, using forward chaining and backward chaining strategies. The issue of inconsistency checking among fuzzy production rules has also been approached. Procedures for verifying the existence of potencial conflicts, both at local and globallevels are include

Topics: Redes de petri, Conjuntos difusos
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UNICAMP:oai:unicamp.sibi.usp.br:SBURI/10968
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