Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.2/1889
Título: PROLOG-CC: um sistema pericial difuso aplicado à ciência do solo
Autor: Siqueira, Jucilene de Medeiros
Rocio, Vitor
Palavras-chave: Sistemas periciais
PROLOG
Lógica difusa
Automatização
Engenharia de biossistemas
Expert systems
Automation
Fuzzy logic
Biosystems engineering
REA
Data: 2010
Editora: Universidade Aberta
Citação: Siqueira, Jucilene de Medeiros; Rocio, Vitor - PROLOG-CC : um sistema pericial difuso aplicado à ciência do solo. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330. Nº 5 (2010), p. 20-30
Resumo: As técnicas da inteligência artificial são ferramentas computacionais apropriadas para modelar processos de transformação que ocorrem na natureza. Tal fato sugere o desenvolvimento de um sistema pericial suportado pelo paradigma da programação em lógica, baseado em regras com raciocínio difuso, possibilitando captar o conhecimento dos peritos. O sistema pericial proposto neste artigo consiste em regras que simulam o conhecimento e o processo de raciocínio do perito humano. São descritos os processos de codificação, inferência e descodificação de um sistema pericial difuso aplicável à análise de fertilidade dos solos. A estimativa do valor final é calculada mediante o mecanismo de agregação de regras denominado Descodificador de Peso Ordenado – DPO. Este sistema pericial é um protótipo que pode ser expandido para sistemas de maior complexidade como, por exemplo, a engenharia de biossistemas, visando automatizar as análises periciais.
Artificial intelligence techniques are appropriate computational tools for modelling transformation processes that occur in nature. That fact alone suggests the development of an expert system supported by the logic programming paradigm, based on fuzzy reasoning rules, which enables expert knowledge encoding. The expert system proposed in this paper consists of rules that simulate the knowledge and reasoning processes of an human expert. We describe the encoding, inference and decoding processes of a fuzzy expert system that applies to the analysis of soil fertility. The estimated final value is calculated through the mechanism of rule aggregation called Ordered Weight Decoder - OWD. This expert system is a prototype that can be extended to more complex systems such as, for example, biosystems engineering, aiming to automate the expert analysis.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/1889
ISSN: 1646-6330
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Revista de Ciências da Computação

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