Uso de relações de similaridade para tratamento de consistência e cobertura em sistemas de regras difusas - Isabela Neves Drummond (2003)
Este trabalho apresenta a utilização de relações de similaridade para tratar problemas de inconsistência e de falta de cobertura que podem ser verificados em uma base de conhecimento com regras do tipo "Se X e Ai então Y e Bi", onde Ai e Bi são conjuntos difusos. O foco do trabalho é em sistemas de regras difusas do tipo implicativo, ou seja, a implementação do operador se-então é feita por operadores implicativos, e uma t-norma (especificamente o min) e utilizada para agregar as saídas. A abordagem baseada em similaridade consiste no emprego de relações de similaridade para aumentar a imprecisão dos conjuntos difusos utilizados numa dada aplicação. Desta maneira, é possível sanar inconsistências que ocorrem quando, para uma entrada valida, são ativadas regras conflitantes, e/ou problemas de falta de cobertura, que, por sua vez, ocorrem quando, para uma entrada valida, não existem regras cujas premissas enderecem esta entrada. Diferentes estratégias são definidas: a abordagem global, onde encontra-se uma relação de similaridade que é aplicada a toda a base de regras, e uma abordagem local, onde a relação de similaridade é aplicada a toda a base de regras, porém esta base modificada e utilizada apenas para as entradas que ativam regras conflitantes. Neste trabalho, verificam-se os requisitos de uma relação de similaridade cuja aplicação leve a uma perda mínima de informação. Um algoritmo genético é empregado para aprender os parâmetros que definem os termos difusos e as relações de similaridade para uma determinada aplicação, visando a otimização do desempenho de um dado sistema. O trabalho traz uma análise comparativa entre o desempenho de um controlador difuso conjuntivo, do tipo Mamdani, e o desempenho de um controlador implicativo (usando os operadores de Rescher-Gaines, Godel e Goguen), no qual foi aplicada a abordagem proposta.