6.6 Exercícios

FIGURA 6.6 Número de passos e valores das aptidões obtidas pelo algoritmo.

Outra lógica com várias implicações teóricas e práticas em contextos de IA

é a Lógica Paraconsistente proposta pelo acadêmico brasileiro Newton Da

Costa (1963). Essa lógica lida com inconsistências da lógica clássica (Da

Costa et al., 1991) e possui várias aplicações práticas (Da Costa et al., 1999) Atualmente dispõem-se de várias publicações de renome que possuem artigos relativos à Lógica Paraconsistente.

As diversas técnicas de IA apresentadas neste livro podem ser combinadas

entre si, objetivando a obtenção de melhores desempenhos nas aplicações realizadas. Atualmente têm-se vários artigos, textos e teses disponíveis sobre este assunto.

A seguir, alguns exercícios propostos para treinar os conceitos vistos neste

capítulo.

6.6 Exercícios

Exercício 6.1

Seja o sistema de informação ilustrado abaixo contendo oito registros

relacionados à indicação de consumo de vinhos que estão associados a Exercício 6.7

quatro atributos de condição: origem do vinho; tipo de uva; safra; temperatura de armazenamento.

a) Considerando o conjunto B = {Origem, Tipo de Uva, Safra,

Temperatura de Armazenamento} de todos os possíveis atributos do SI em questão, obter as classes de equivalência correspondentes a IND(B).

b) Obter o valor da aproximação inferior relativa à indicação de consumo

“Atual”. Esboçar um desenho similar ao da Figura 6.1, contendo a representação da aproximação inferior, superior, região de borda e fora de fronteira.

c) Obter os redutos desse SI referentes à indicação de consumo “Futuro”.

Para o reduto {Origem, Tipo de Uva} indicar a(s) regra(s) de decisão correspondente(s).

Exercício 6.2

Obter todos os redutos e as correspondentes regras de decisão relacionadas ao contexto do item (c) do exercício anterior, através do software Rosetta.

Exercício 6.3

A tabela abaixo (Sienkiewicz, 1995) constitui um SI representando um mapa lógico de um sistema binário (p. ex., a síntese lógica de um circuito

digital), onde as variáveis “a”, “b”, “c” constituem as entradas do sistema e

“s” a variável de saída. Utilizando conceitos da TCA, obter as regras de

decisão correspondentes ao SI. Analisando as regras de decisão obtidas, qual é a função lógica correspondente?

Exercício 6.4

Obter as regras de decisão relativas ao exercício anterior com o software

Rosetta.

Exercício 6.5

Seja o Exemplo 3.5 (Capítulo 3) referente ao problema de aproximação da função não linear y = x 2 (para x [0, 1]), via modelo neural. Resolver esse 1 1

problema, via conceitos da TCA, utilizando o Exemplo 6.4 como referência. Considerar três níveis de discretização com intervalos igualmente espaçados para a variável x . Apresentar as três regras aproximadas de 1

modelagem e esboçar o gráfico da aproximação resultante.

Exercício 6.6

Obter as regras de decisão da modelagem associada ao exercício anterior, via software Rosetta.