Logica Fuzzy e Sistema Hibrido

INTRODUÇÃO

Este trabalho apresenta uma proposta e o desenvolvimento de um sistema de Lógica Fuzzy para uma instituição de ensino que deseja mudar o método de avaliação. Não achando justo o método com que a instituição de ensino aplica as notas do aluno, desenvolvemos um sistema fuzzy para aprimorar o método com que as notas são aplicadas.

Sistemas híbridos neuro-fuzzy vem apresentando excelentes resultados em tarefas de classificação de padrões e previsão, além de possuir importantes características não encontradas em outros sistemas como: aprendizado automático de sua estrutura, capacidade de receber um número maior de entradas abrangendo um maior número de aplicações e geração de regras linguísticas. Mas, este modelo ainda necessita de uma complexa parametrização inicial antes de seu treinamento, impedindo que o processo seja automático em sua totalidade.

O trabalho foi dividido em partes, entre eles, conceito de sistemas híbridos e fuzzy, e desenvolvimento do sistema para a instituição de ensino contendo regras, conjuntos de sistema fuzzy, tabela e características.

SISTEMAS HÍBRIDOS INTELIGENTES

Sistemas Híbridos é um sistema que faz a combinação de duas ou mais técnicas distintas para solução de um problema. A integração de duas técnicas permite que uma complete as deficiências da outra para obter um melhor desempenho. Técnicas como de Rede Neural, pode ser eficiente para resolver determinado problema, mas pode apresentar deficiências na resolução de outros. Com essas limitações, estudos com Sistemas Híbridos procuram combinar as vantagens de mais de uma técnica, com o intuito de superar as desvantagens que cada uma apresenta individualmente na resolução do problema.

A principal ideia do desenvolvimento de Sistemas Híbridos é que uma técnica, em razão das suas limitações, pode não ser capaz de resolver determinado problema por si só. As combinações de técnicas podem levar a uma solução mais eficiente. A utilização de Sistemas Híbridos sozinho, necessariamente, não leva a uma melhora do desempenho do sistema, muita das vezes, os resultados apenas por esse sistema são inferiores as outras técnicas que compõe um determinado sistema.

Usando diferente técnicas de aquisição e de representação de conhecimento, amplia-se a capacidade do sistema de adquirir novas informações e faz com que o sistema não tenha apenas uma visão parcial, limitada pela imposições e restrições de um único método, dificultando a obtenção de uma solução para determinado problema.

Pesquisas em Sistemas Híbridos tem sido o foco, combinar técnicas fortemente baseadas em dados (RNAs) com técnicas que utilizam conhecimento (Lógica Fuzzy).

Uma das categorias dos sistemas híbridos é a substituição de função que utiliza uma técnica para implementar uma função de