Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Costa, Valdigleis da Silva |
| Orientador(a): |
Bedregal, Benjamin Rene Callejas |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31921
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Resumo: |
Os autômatos fuzzy são uma generalização dos autômatos finitos, que podem modelar computação com incerteza. Nos últimos anos, devido às extensões dos conjuntos fuzzy, diferentes generalizações de autômatos fuzzy tais como autômatos fuzzy intervalares e autômatos fuzzy intuicionistas tem sido apresentadas. Os autômatos fuzzy são uma parte fundamental da teoria da computação fuzzy. Além disso, eles também têm sucesso em aplicações práticas, principalmente no reconhecimento de padrões. Este trabalho apresenta uma nova generalização de autômatos fuzzy baseada nas definições de conjuntos fuzzy hesitantes típicos, a ideia central por trás dessa generalização é trazer para o campo da computação a possibilidade de trabalhar simultaneamente com a incerteza e a hesitação. Assim, esta nova generalização visa possibilitar novas formas de enfrentar problemas que antes não eram facilmente modelados usando apenas incertezas. Além disso, este trabalho mostra maneiras de aplicar esses novos autômatos em problemas de classificação e processamento de imagens. |
