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#1
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Ya lo siento, pero mi experiencia me ha enseñado que citar "El País" (o cualquier otro periódico español especializado o no) para ilustrar temas de tecnología es peligroso, ya que los (ejem) periodistas españoles son famosos por su escasa (por no decir inexistente) documentación y capacidad de investigación (y si a esto le añadimos que, al parecer, sólo saben traducir utilizando "Google" pues te puedes imaginar el desaguisado).
Lo de "Fuzzy Logic" ya lo he visto comentado en muchos foros desde hace años (vamos, que lo de "nuevo" es ya viejo ), sobre todo en los foros que versan sobre el desarrollo de videojuegos. Tal como yo lo entiendo (y posiblemente esté equivocado) es una lógica exacta con un toque de aleatoriedad. Nada del otro mundo, vamos. El truco está en saber dónde aplicar esa aleatoriedad y en qué cantidad hacerlo.
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#2
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Si, si, la fuzzy logic tambien habia oido hablar de ella hace tiempo : el principio es ese, implementar con porcentajes, la gracia esta en la teoria o en lo que venga 'evolucionado' de esto. Era la curiosidad de si alguien habia estado metido en algun proyecto mas que nada
saludos. |
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#3
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Cita:
Por lógica exacta supongo que quieres decir que una aseveración sólo puede ser verdadera o falsa, pero ¿qué entiendes por aleatoriedad en este caso y en qué modo se mide la cantidad de ella? // Saludos |
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#4
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Cita:
Saludos, |
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#5
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Cita:
me quedo exactamente igual . saludos. |
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#6
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De lo que recuerdo de mis clases de hace 6 años de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación (es doble, no lo escribí mal), la lógica tradicional tiene solamente dos estados, verdadero o falso, la lógica difusa contiene múltiples estados intermedios entre estos dos, una comparación sencilla es:
Lógica Tradicional: Blanco o Negro Lógica Difusa: Escala de grises Cuál es el enfoque o utilidad? Abrir el espectro de posibilidades al momento de hacer una elección, por ejemplo, el concepto de "estar alto", a partir de qué medida se considera "alto"? Es muy relativo. El propósito es que el programa imite el tipo de evaluación que realizamos en la vida diaria. Una aplicación práctica usando lógica difusa se implementó por uno de nuestros compañeros de estudio de la siguiente manera: Usando reconocimiento de imágenes, se clasificó jitomates en una linea de selección de acuerdo a su color, brillo y textura para separarlos en línea para salsa catsup los maduros, los de mejor calidad a la línea de exportación, los de calidad normal para consumo nacional y el resto como no procesables. Lo interesante del proceso es cómo defines qué es maduro de acuerdo a color, textura y brillo, las posibilidades son casi infinitas. Ahí es donde entra la lógica difusa. Es básicamente definir rangos de pertenencia y éste es el secreto para comprender todo, los RANGOS (conjuntos), ésto significa que ya no existen los dos estados básicos V o F, sino MADUROS, SIN MADURAR, MADURO NORMAL, tantos como uno quiera definir. Espero haber dado un poco de luz.
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eLcHiCoTeMiDo - Rompecorazones profesional Yo no soy presumido; ¿Pero de qué sirve mi humilde opinión contra la de los espejos? Salva a un nylon, usa prendas de piel de foca
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#7
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Cita:
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#8
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Tal como lo dice rcarrillom es como yo lo entiendo. La base es generalizar la noción de pertenencia en la teoría de conjuntos. Ésta puede verse como una "función"
e:elementos X conjuntos -> {0, 1} de manera que e(x, C) es 0 si x no pertenece al conjunto C y 1 en caso contrario. La teoría de conjuntos difusos generaliza el rango de valores de la función: e:elementos X conjuntos -> [0, 1] para tomar valores en el intervalo real [0, 1]. Lo que sigo sin entender es dónde entra la probabilidad en todo esto. Tal como explica muy bien rcarrillom, se trata de dar una graduación más fina que simplemente sí o no; la escala de grises que él menciona. Pero cómo lo difuso se torna un concepto probabilístico, es lo que no termino de ver. // Saludos |
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