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SISTEMAS EXPERTOS Y LÓGICA DIFUSA, Variables difusas, REFERENCIAS CUveas,…
SISTEMAS EXPERTOS Y LÓGICA DIFUSA
SISTEMAS EXPERTOS
No se consideran sistemas de IA
No aprende ni mejora con experiencia
agregar hechos = + conocimientos
agregar reglas = + habilidades
Pasos para desarrollar sistema experto
Tener conocimierntos específicos
Convertir conocimientos en reglas
Trasladar reglas a ámbito informático
Comprobar reglas de funcionamiento generado
APLICACIONES
(CEUPE 2023)
Toma de decisiones financieras
Diagnóstico falla en sistemas
Planear met
Diseñar objetivos
Crear procesos
EJEMPLOS
(CEUPE 2023)
Dendral
Mycin
CADUCEUS
Dipmeter advisor
Sistemas computacionales
No expertos puedan disponer de habilidades de expertos
Programas emulan patrones de razonamiento del experto.
Partes
Base de conocimientos
Motor de inferencias
Base de hechos
Almacena información
Es la base global o memoria de trabajo
Sigue las reglas
Las ejecuta
Resuelve problema
Reglas
Cada instrucción tiene concepto
Para resolver problemas interviene un nuevo mecanismo
LÓGICA DIFUSA
Procesamiento de lenguaje natural
Búsqueda en
Respuestas automáticas
Sistemas trabajan con información no exacta
Contrario a lógica tradicional
A mayor complejidad = enunciados precisos pierden significado
Enunciados útiles pierden precisión
LÓGICA Y SISTEMAS DIFUSOS (Zadeh)
Se requiere
Representación de la información imprecisa
Teoría de conjunto de difusos
Sistemas complejos en entradas y salidas
Si... entonces
Influencia sobre información imprecisa
Regla composicional de inferencia
Método de inferencia generalizado
Para problemas complejos que obedece comportamiento no lineal
TEORÍA DE CONJUNTOS DIFUSOS
Fuzzificación
Trabajando con valores + reglas linguísticas
Permite obtener salida
Se obtiene valor discreto crisp
Se determina grado de pertenencia
Un conjunto difuso puede definirse como
"
una clase en la que hay una progresión
gradual desde la pertenencia de un conjunto hasta la no pertenencia"
LÓGICA DIFUSA
según Cueva, E (2025)
Control difuso
1.- Recibe datos de entrada
2.- Bloque de inferencia
Toma de decisiones
última etapa, el defuzificador (procesado final)
Inferencia difusa
Obtiene valor de salida para valor de entrada
Inferencia Mamdani
1.- Fuzzificación de las variables de entrada
2.- Evaluación de reglas
3.- Agregación salida de las reglas
Defuzificación
Inferencia TSK
Disminuye tiempo de inferencia usando función matmeática
No es tan natural para representar conocimiento humano
Variables difusas
Sus valores son palabras en un lenguaje natural o artificial
Representa elementos sin definición concreta
No puede definirse en términos numéricos
REFERENCIAS
CUveas, E (2025) Lógica difusa.
https://www.masscience.com/la-logica-difusa-una-herramienta-de-inteligencia-artificial/
CEUPE (2023) ¿Qué es un sistema experto?
https://www.ceupe.com/blog/sistema-experto.html
