Exemplos de uso de Sistemas de inferência em Português e suas traduções para o Inglês
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Medicine
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Official/political
Vale ressaltar que a composição das relações tem importância fundamental nos Sistemas de Inferência Fuzzy.
Uma análise de sensibilidade dos quatro sistemas de inferência foi feita usando gráficos de superfície de resposta.
A utilização da metodologia proposta requer a construção e a parametrização de quatro sistemas de inferência fuzzy FIS.
Quatro sistemas de inferência foram desenvolvidos e parametrizados usando a opinião de funcionários de uma empresa do setor automotivo.
Na 2ª etapa houve o aprofundamento teórico sobre a Teoria de Conjuntos Fuzzy,conceitos de Lógica Fuzzy e Sistemas de Inferência Fuzzy.
Combinations with other parts of speech
Uso com adjetivos
sistema operacional
sistema nervoso
sistema solar
sistema imunológico
sistema financeiro
o sistema operacional
sistema imunitário
novo sistemao sistema nervoso
sistema europeu
Mais
A parametrização dos sistemas de inferência deve ser feita com base na opinião de funcionários da empresa compradora que atuem nas áreas de logística, qualidade ou compras.
A Teoria de Conjuntos Fuzzy eos conceitos de Lógica Fuzzy fornecem a ferramenta matemática necessária para lidar com as regras linguísticas utilizadas nos Sistemas de Inferência Fuzzy.
Desta forma, ao contrário das técnicas multicritério tradicionais, os sistemas de inferência fuzzy permitem mapear o comportamento não linear das variáveis e armazená-lo internamente;
Os sistemas de inferência fuzzy são ferramentas muito utilizadas para a modelagem de problemas de Engenharia Biomédica, dada a natureza nebulosa das variáveis normalmente envolvidas.
Este estudo apresentou uma nova metodologia para apoiar a avaliação de desempenho de fornecedores,desenvolvida a partir da combinação entre indicadores do modelo SCOR com sistemas de inferência fuzzy.
Em sistemas de inferência fuzzy, os operadores utilizados na manipulação dos dados incluem operadores do tipo t-norma, t-conorma ou s-norma, operadores de composição, de agregação e de defuzificação.
Neste contexto, este estudo propõe uma nova metodologia de apoio à avaliação de desempenho de fornecedores baseada na combinação de sistemas de inferência fuzzy com os indicadores do modelo SCOR voltados para a gestão de fornecedores.
Sistemas de inferência fuzzy, dentre as ferramentas capazes de atuar como modelos representativos de sistemas reais, realizando processos de regressão ou de classificação, são considerados instrumentos muito úteis em comparação com outras técnicas, por viabilizarem a representação de conhecimento de forma humanamente compreensível, por meio de suas regras de inferência. .
Dentre as ferramentas capazes de atuar comomodelos representativos de sistemas reais, os sistemas de inferência fuzzy têm se destacado pela capacidade de fornecer modelos precisos e, ao mesmo tempo, interpretáveis.
Em especial, combinar o formalismo das ontologias fuzzy com o raciocíniobaseado em regras fuzzy, utilizado com sucesso no contexto de sistemas de inferência fuzzy, pode proporcionar uma maior expressividade com relação às inferências envolvendo imprecisão.
Dentre as ferramentas capazes de atuar comomodelos representativos de sistemas reais, os sistemas de inferência fuzzy são considerados excelentes com respeito à representação do conhecimento de forma humanamente compreensível, por serem baseados em regras de inferência. .
Este trabalho aborda a utilização de metodologias de inteligência artificial que permitem a separação não linear de classes de risco de crédito,com especificidade no sistema neurofuzzy hierárquico binário¿nfhb, que utiliza o aprendizado de máquina das redes neuronais e a estrutura de regras altamente interpretável dos sistemas de inferência fuzzy e compara este método com as técnicas lineares de análise discriminante e regressão logística, indicando as diferenças principais em termos de funções de ativação, arquitetura e número de camadas.
Esta dissertação desenvolveu uma ferramenta computacional nominada somca com base em técnicas de inteligência artificial, tais como sistemas de inferência fuzzy e algoritmos genéticos multiobjetivo, que permitam a seleção, a otimização e o monitoramento de uma carteira de ações no mercado de energia elétrica no brasil.
Utilizando técnicas de processamento digital de imagens associadas a uma abordagem fuzzy genérica e automática,este trabalho apresenta dois sistemas de inferência fuzzy, definidos como i e ii, para a segmentação automática de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos, respectivamente, em imagens microscópicas de esfregaços.
Algumas implicações para a implementação desta proposta em aplicações futuras são: 1 os universos de discurso sugeridos para cada critério devem ser ajustados de acordo coma realidade da empresa; 2 embora neste estudo tenham sido utilizadas 160 regras de inferência, os sistemas de inferência também podem ser implementados usando somente as regras principais, reduzindo assim o esforço de implementação e parametrização; 3 na etapa 3, o limiar adotado para classificar o desempenho como“ baixo” ou“ alto” deve ser ajustado conforme o nível de exigência da empresa compradora.
O trabalho de um sistema de inferência é a de estender uma base de conhecimento automaticamente.
A base de dados do sistema de inferência é construída a partir da informação de testemunho com evidências da presença das fácies.
A resposta do sistema de inferência(dado de saída) é a indicação, ao longo da profundidade, da ocorrência dessas fácies.
Sistema de inferência fuzzy para estimativa da umidade do solo sob influência do teor de matéria orgânica.
O objetivo deste trabalho é investigar a utilização de um sistema de inferência fuzzy para projetar um sistema de controle semiautônomo adequado a veículos militares, a partir do qual serão definidos valores para o nível de intervenção de um controlador automático.
Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção.
As variáveis de entrada nesse sistema de inferência são o perfil de raios gama natural(rg) e os perfis de porosidade(densidade, neutrônico e sônico) codificados na forma dos parâmetros m e n do gráfico m-n.
Uma demonstração ao vivo será apresentada com um NAS TVS-872XT eum acelerador FPGA PCIe para mostrar os recursos de um QNAP NAS como servidor de inferência que ajuda as organizações a criar rapidamente seu sistema de inferência.
Quando usado com a Ferramenta de Consolidação de Fluxo de Trabalho do OpenVINO™,os sistemas QNAP NAS com processadores Intel apresentam um Servidor de Inferência ideal que ajuda as organizações a criar um sistema de inferência com rapidez.