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T-Normas, T-Conormas, Complementos e Implicações Intervalares

2006; Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional; Volume: 7; Issue: 1 Linguagem: Português

10.5540/tema.2006.07.01.0139

2179-8451

A. Takahashi, Benjamín Bedregal,

Rough Sets and Fuzzy Logic

A lógica fuzzy modela matematicamente a imprecisão da linguagem natural, utilizando graus de pertinências (valores entre 0 e 1), contudo, nem sempre é simples especificar com precisão esses graus de pertinências.Existem infinitas formas de generalizar o comportamento dos conectivos lógicos clássicos (álgebra booleana) para valores no conjunto [0, 1].As t-normas, t-conormas, implicações e complementos são operações sobre [0, 1] satisfazendo certas propriedades que generalizam os conectivos lógicos de conjunção, disjunção, implicação e negação, respectivamente, de forma a preservar algumas das propriedades da lógica clássica desses conectivos.Este trabalho consiste em introduzir uma generalização de t-norma, t-conorma, implicação e complemento, para o conjunto I = {[a, b] : 0 ≤ a ≤ b ≤ 1}, chamados de t-norma intervalar, t-conorma intervalar, implicação intervalar e complemento intervalar, de tal modo que, formas canônicas de se obter t-conorma intervalar, implicação intervalar e complemento intervalar a partir de uma t-norma intervalar sejam preservados.