Sistemas especialistas que lidam com mundos aleatórios ou condicionados por exceções são de grande utilidade quando definidos por métodos estatísticos. Seja pela melhora da segurança na predição da aleatoriedade ou pela redução das regras que tratam as exceções, estes sistemas tem atraído grande atenção de pesquisadores e da indústria (pois existem muito mais exceções possíveis do que as enumeradas explicitamente). Como um dos sistemas especialistas probabilísticos mais difundidos atualmente, as redes bayesianas representam o conhecimento na forma de grafos e tabelas e por isto são altamente intuitivas e descritivas. Apesar de sua popularidade, as redes bayesianas possuem alguns problemas conhecidos que dificultam seu uso, seja na sua modelagem ou no uso em tempo real. Esta pesquisa propõe o formalismo de um nó codificador e decodificador que visa tratar as incertezas no conhecimento (seja por problemas de definição ou aquisição) e possibilitar a conexão entre conhecimentos heterogêneos. É proposto também um formalismo para outro mecanismo de inferência, a Rede Causal Nebulosa. Além da possibilidade de uma Rede Causal Nebulosa ser usada como substituta à rede bayesiana, há a possibilidade do uso da Rede Causal Nebulosa em controle de sistemas, no lugar dos controladores nebulosos tradicionais, possibilitando assim a modelagem de controladores nebulosos mais complexos, seja pelo acréscimo de: variáveis, dependências indiretas, regras ou graus de certeza. Estas adições à rede bayesiana permitiram: Eliminar a dependência de conhecimento; com o uso do nó codificador e decodificador há a possibilidade de inserir na rede conhecimento sobre os possíveis estados que uma variável pode assumir e as funções que definem os estados. Desta forma, a necessidade do usuário conhecer a modelagem da rede é removida, pois, o usuário não precisa mais tratar o dado bruto de forma a adequá-lo a entrada da rede; melhorar o uso da rede em tempo real; a remoção do tratamento dos dados para sua adequação à interface da rede melhora o uso em tempo real; facilitar a definição de estados às variáveis da rede; o uso de codificadores permite otimizar a definição de estados que a variável pode assumir; o aprendizado das regras e das dependências nos controladores nebulosos pode ser facilitado pelo uso das redes causais nebulosas como ambiente de trabalho.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2482 |
| Date | 00 December 2002 |
| Creators | Leilton Scandelari Lemos |
| Contributors | Karl Heinz Kienitz |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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