Nome da disciplina: Modelos Fuzzy de predição e classificação
Carga horária: 30h
Ementa: Lógica Fuzzy. Definição e Características; Histórico, Conceitos Básicos e Aplicações. Conjuntos Fuzzy; Relações e Composições Fuzzy; Lógica Fuzzy; Sistemas Fuzzy.
Objetivos: Introduzir conceitos básicos de Lógica Fuzzy; exemplificar a modelagem e aplicação em problemas reais; apresentar softwares de ensino próprios. Proporcionar teorias de forma que o aluno possa desenvolver seu software de classificação e modelos de predição usando lógica Fuzzy.
Bibliografia básica:
- YEN, J. e LANGARI, R. Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and Information, Pearson, 1999.
- JANG, R. SUN, C. e MIZUTANI, E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Pearson, 1999.
- PACHECO, M.A. e VELLASCO, M.M. Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão. Ed. Interciência, Rio de Janeiro, 2007.
- REZENDE, S. O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Ed. Manole, Barueri-RJ, 2003.
- KLIR J. e YUAN, K. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Pearson, 1995.