Utilização de Prolog para implementação intuitiva de regras de inferência fuzzy

Abstract

O presente trabalho de conclusão de curso pretende realizar, com base nas pesquisas da área de programação em lógica, mineração de dados e campos de conhecimento relacionados, uma investigação da utilização de lógica Fuzzy em Lógica de Primeira Ordem, por meio do Prolog. Foi demonstrada, por meio de evidências experimentais e análises dos erros médios absolutos dos resultados dos experimentos, que o Fuzzy-Prolog obteve bons resultados quando comparado com a biblioteca JFuzzyLogic, implementada na linguagem Java. Ao longo desta monografia, portanto, são discutidos aspectos relevantes da etapa de pré-processamento das bases de dados utilizadas para classificação; da realização da predição das classes de instâncias de teste e dos critérios de validação da classificação obtida; da comparação dos resultados da abordagem com Fuzzy-Prolog e JFuzzyLogic. Adicionalmente, para contextualizar outras abordagens de programação lógica com Fuzzy-Prolog, são apresentadas e destacadas pesquisas em trabalhos relacionados. A pesquisa realizada para desenvolvimento deste trabalho tem como contribuição uma forma automática de geração de regras fuzzy sem a presença de especialistas mesclada à utilização do Fuzzy-Prolog em classificação. Os resultados da pesquisa estimulam novas formas de abordagens, cuja execução certamente irá transcorrer em trabalhos futuros.

The present work of course completion intends to carry out an investigation of the use of Fuzzy logic in First Order Logic, through Prolog, based on research in the of the programming area in logic, data mining and related fields of knowledge. Throughout this monograph, therefore, important aspects of the preprocessing stage of the databases used for classification are discussed; the performance of the prediction of the classes of test instances and the criteria of validation of the classification obtained; of the results of the Fuzzy-Prolog approach with JFuzzyLogic. In order to contextualize other logical programming approaches with Fuzzy-Prolog, research is presented and highlighted in related works. The research carried out for the development of this work has as contribution an automatic form of fuzzy rules generation without the presence of specialists, already well known, but that can be mixed with the use of Fuzzy-Prolog in classification, for example. We show here, through experimental evidence and analyzes of the absolute mean errors of the results of the experiments, by comparing Fuzzy-Prolog and JFuzzyLogic, that Fuzzy-Prolog obtained good results. The results of the research stimulate new forms of approaches, whose execution will certainly occur in future works.