Sistemas difusos: caso de estudo de classificação da fruta Mc Stipitata Vaug (Arazá)

Resumo

O objetivo geral da pesquisa foi extrair o conhecimento do especialista humano e ser capaz de implementá-lo em um bloco de programação que executam a tarefa humana com o menor erro possível. Neste artigo o objetivo específico é implementar uma solução cuja base é a lógica difusa com o menor erro na classificação do fruto Mc Stipitata Vaug (Arazá). Esta pesquisa é de caráter quantitativo, do tipo de aplicação no campo do software simulações de processos experimentais como o cultivo da arazá. Desenvolveu uma metodologia para a determinação do estado de maturidade da Araza (Eugenia Stipitata Mc...) com base em ferramentas de visão artificial, técnicas de inteligência computacional e implementação em FPGA e DSP plataformas. A lógica difusa permite a compreensão dos diferentes sistemas em mais de dois Estados, sem alterar o domínio do trabalho, o que permite a exibi-las variáveis do sistema e realizar análises diferentes para tomar decisões de controle ou classificação, de acordo com é o caso, neste trabalho é utilizada para a classificação do fruto do Araza (Mc Stipitata Vaug), dependendo da cor do elemento , para a implementação deste tipo de bloco foi necessária determinar com precisão o domínio do trabalho que é usado, o resultado da aplicação de filtros extraído da análise estatística de acordo com a classificação dada por um especialista. Nos resultados você pode ver que o erro é baixo e que a possibilidade do surgimento desse valor pode ser o erro causal originado no processo de classificação por um especialista humano. Conclui-se que o erro no processo de classificação usando um motor de inferência amostra aleatória é relativamente pequeno, produto do erro causal no momento da classificação do toureio do fruto, pelo perito humano.