Framework para modelagem de sistemas fuzzy-bayesianos com variáveis não-dicotômicas

Abstract

O método de inferência utilizado pelas Redes Bayesianas é o cálculo de probabilidades condicionais formulado pela aplicação do denominado Teorema de Bayes. A Lógica Fuzzy pode ser vista como uma extensão da Teoria Clássica de Conjuntos e foi criada para representar situações onde não se tem somente as opções de “pertencer” ou “não pertencer” a um conjunto, mas também conceitos mais imprecisos - o que se as- semelha mais com diversas situações do mundo real. Este trabalho apresenta uma implementação de framework capaz de aplicar as defi- nições de um modelo Fuzzy-Bayesiano e que permite a modelagem de sistemas Fuzzy-Bayesianos a partir da entrada de dados via arquivos ou via interface gráfica. O uso do modelo possibilita a inferência so- bre Sistemas Fuzzy-Bayesianos do tipo Naïve Bayes sob influência de variáveis Fuzzy.

The inference method used by Bayesian Networks is the calculation of conditional probabilities formulated by the application of the so-called Bayes Theorem. The Fuzzy Logic can be seen as an extension of the Classical Theory of Sets and was created to represent situations where one does not only have the options of "belonging" or "not belonging" to a set, but also more imprecise concepts - which most closely re- semble various real-world situations. This work presents a framework implementation capable of applying the definitions of a Fuzzy-Bayesian model allowing the modeling of Fuzzy-Bayesian systems from data en- try via files or via graphical interface. The use of the model allows the inference on Fuzzy-Bayesian systems of the Naïve Bayes type under influence of Fuzzy variables.