IV CBSF - Quarto Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy

16 a 18 de Novembro de 2016, Campinas-SP

Todas as inscrições incluem a participação nos seguintes eventos:

  • Abertura e Recepção no dia 15 de Novembro das 18h00 as 20h00. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.
  • Jantar de confraternização no dia 17 de Novembro das 18h30 as 21h30. Restaurante da Casa do Professor Visitante (CPV)
  • Encerramento no dia 18 de Novembro das 18h30. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.
  • Inscrição gratuita em todos os mini-cursos.
Programa
Quarta-Feira (16/11) Quinta-Feira (17/11) Sexta-Feira (18/11)
8h00 - 9h00 Mini-cursos M1 e M2 Mini-cursos M1 e M2 Mini-cursos M1 e M2
9h00 - 10h00 Palestra P1 Palestra P3 Palestra P5
10h00 - 10h30 Coffee Break + Painéis E1 Coffee Break + Painéis E2 Coffee Break + Painéis E3
10h30 - 12h00 Sessões Técnicas S1 e S2 Sessões Técnicas S5 e S6 Sessões Técnicas S9 e S10
12h00 - 14h00 Almoço Almoço Almoço
14h00 - 15h30 Sessões Técnicas S3 e S4 Sessões Técnicas S7 e S8 Sessões Técnicas S11 e S12
15h20 - 16h00 Coffee Break + Painéis E1 Coffee Break + Painéis E2 Coffee Break + Painéis E3
16h00 - 17h30 Palestra P2 Palestra P4 Palestra P6
17h30 - 18h30 Mini-cursos M3 e M4 Mini-cursos M3 e M4 Mini-cursos M3 e M4

*Sujeito a alterações conforme recursos obtidos pelas agências de fomento e número de participantes confirmados.
Palestras
ID Título Palestrante
P1: Intervalizing Fuzzy Logics
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Intervalizing Fuzzy Logics

Regivan Hugo Nunes Santiago

Many fuzzy logics have been proposed along the time, all of them can be mathematically interpreted as algebras with the carrier $[0,1]$. This is mainly important to implement the basic support for approximate reasoning and to predict the behavior of such systems. On the other hand, the idea of intervals $[a,b]$ containing grades of membership is twofold: (1) it enables us to codify the impreciseness of such grades as well as (2) it provides a way to group a set of grades of membership. Therefore, given an algebra $\langle[0,1], \circ_1, \circ_2\rangle$ the idea is to suitably build an associated interval algebra $\langle I([0,1]),\circ_1,\circ_2\rangle$ which extends the original one. However, some questions arise do carry out this process: (1) What are the criteria to achieve that? Is there a canonical one? (2) Are the original algebraic properties maintained? (3) What concrete examples of such process do we have?

Quarta-feira, 16 de Novembro, 9h00 - 10h00. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Benjamín Bedregal.
Regivan Hugo Nunes Santiago, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal - RN.
P2: Reciprocal relations: a bridge between fuzzy set theory and probability theory.
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Reciprocal relations: a bridge between fuzzy set theory and probability theory.

Bernard De Baets

Reciprocal relations are an interesting generalization of complete relations covering both an important class of preference relations studied in fuzzy set theory, as well as the class of winning probability relations studied in probability theory. Due to their intrinsic nature, reciprocal relations that are not weakly transitive can be considered to be cyclical. Most attention so far has gone to cycles of lengths three, using the metaphor of the Rock-Paper-Scissors children game, triggered by evidence from nature and society.

In this lecture, I will focus on winning probability relations associated with random vectors and point out the link with the underlying dependence structure. Interesting prototypical settings, such as dice games, mutual rank probability relations and graded stochastic dominance, will be discussed. Ample links to applications in population dynamics, chemometrics, social statistics and machine learning will be provided.

Quarta-feira, 16 de Novembro, 16h00 - 17h30. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Peter Sussner.
Bernard De Baets, Ghent University, Ghent - Bélgica.
P3: Dynamics of interval and fuzzy-interval extensions of interval functions.
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Dynamics of interval and fuzzy-interval extensions of interval functions.

Heriberto Román Flores

Let $I=[a,b]$ be a real compact interval and $f:I\rightarrow I$ be a continuous function. Let us define $\mathcal{K}_c\left([a,b]\right)$ as the class of all non-empty compact subintervals of $[a,b]$ and let $\bar{f}_c:\mathcal{K}_c\left([a,b]\right)\rightarrow \mathcal{K}_c\left([a,b]\right)$ be the natural extension of $f$ to $\mathcal{K}_c\left([a,b]\right)$, that is to say, $\bar{f}_c(J)=f(J)$ for all $J\in K_c([a,b])$.
The aim of this work is to explore some dynamical properties of $\bar{f}_c$ in relation to Devaney's conditions for complexity of functions, and the surprising difference between the dynamics of $f$ on the base space $I=[a,b]$ compared to the dynamics of $\bar{f}_c$ on the interval extension $\mathcal{K}_c([a,b])$. More precisely, we show that $\bar{f}_c$ is not transitive for any self continuous function $f$ defined on $I$. Additionally, we show that $\bar{f}_c$ does not have a dense set of periodic points for most functions $f\in \mathcal{C}(I)$ and, subsequently, we prove that $\bar{f}_c$ is not sensitive for most functions $f\in \mathcal{C}(I)$. Finally, we deduce the same dynamical relations between $f$ and $\hat{f}_c$, where $\hat{f}_c:\mathcal{F}_c\left([a,b]\right)\rightarrow \mathcal{F}_c\left([a,b]\right)$ is the Zadeh's extension of $f$ to the class of fuzzy-intervals on $[a,b]$.

These results show that, in general, the complexity (in the Devaney's sense) of the extended dynamical systems $\left(\mathcal{K}_c\left([a,b]\right),\bar{f}_c\right)$ and/or $\left(\mathcal{F}_c\left([a,b]\right),\hat{f}_c\right)$ is less than or equal to the complexity of the base system $\left([a,b],f\right)$, which could be very useful in mathematical modelling of real problems, especially if we want to take into account the uncertainty associated with such problems.

Quinta-feira, 17 de Novembro, 9h00 - 10h00. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Laécio C. Barros.
Heriberto Román Flores, Universidad de Tarapacá, Arica - Chile.
P4: Novel Approaches to Real-Time Interpretable Fuzzy Systems.
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Novel approaches to Real-Time Interpretable Fuzzy Systems.

Barnabas Bede

Clique aqui para baixar os slides da palestra.

The goal of the present talk is to discuss various new methods to construct interpretable and real-time fuzzy systems and to compare them in various applications. Our goal is not to completely replace existing methods, instead, we would like to enlarge the number of options that are on the table when designing a fuzzy system in a new application.

In our first approach, in order to construct such a fuzzy system that is both interpretable and fast, we observe that both Mamdani fuzzy systems and Takagi-Sugeno fuzzy systems have a universal approximation property. Due to these properties we can approximate a Mamdani fuzzy system by using a Takagi-Sugeno system, and reciprocally, any Takagi-Sugeno system can be approximated by a suitable Mamdani fuzzy system. This combination allows us to define a fuzzy system that is fully interpretable and computationally efficient at the same time.

The second proposed approach, is a novel Lukasiewicz fuzzy system, based on Lukasiewicz implication, Lukasiewicz t-norm and t-conorm. This approach is deeply rooted in classical logic, being able to capture the non-commutative nature of syllogistic reasoning. Based on the geometric interpretation of the Lukasiewicz fuzzy systems, we can construct a direct method for calculating the Mean of Maxima defuzzification. This brings Lukasiewicz fuzzy systems to be on par with Mamdani and Takagi-Sugeno systems described above.

The proposed systems are investigated from the point of view of their theoretical properties, as well as their applicability in function approximation, control systems, computing with words, and video games. Learning algorithms for both proposed directions are also investigated together with open problems and further research directions.

Quinta-feira, 17 de Novembro, 16h00 - 17h30. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Luciana Takata.
Barnabas Bede, DigiPen Institute of Technology, Redmond - Estados Unidos da América.
P5: Incerteza Intervalar em Otimização e Controle.
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Incerteza Intervalar em Otimização e Controle.

Geraldo Nunes da Silva

Será tratado nesta exposição a adoção de incerteza do tipo intervalar para duas classes de problemas: a) otimização não linear e b) de controle ótimo. Será desenvolvido um tratamento sistemático para obtenção de condições necessárias e suficientes à otimalidade para os problemas tanto de otimização não linear quanto de controle ótimo.

Para obtenção dos resultados de otimizalidade serão apresentados um estudo sistêmico do cálculo diferencial via aritmética intervalar restrita single level tanto de funções de valor intervalar quanto para funções intervalares. No caso das funções de valores intervalares, com dominio não intervalar, verifica-se equivalências com as outras derivadas já existentes previamente na literatura. Contudo, no caso totalmente intervalar trata-se de resultados meritórios no âmbito intervalar, o que proporcionará um nova abordagem para o conceito de incerteza.

Sexta-feira, 18 de Novembro, 9h00 - 10h00. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Ricardo Coelho.
Geraldo Nunes da Silva, Universidade Estadual Paulista, São José do Rio Preto - SP.
P6: Type-2 Fuzzy Control vs Type-1 Fuzzy Control: An Analytical Perspective.
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Type-2 Fuzzy Control vs Type-1 Fuzzy Control: An Analytical Perspective.

Hao Ying

Control systems involving type-2 (T2) fuzzy sets and fuzzy logic (i.e., T2 fuzzy control) are drawing increasing attention while the highly successful type-1 (T1) fuzzy control is maturing with over 35 years of theoretical research results and countless numbers of real-world applications around the globe. The number of reports is relatively small at present, but there is an upward trend. The membership function of a T2 fuzzy set is three-dimensional whereas that of a T1 fuzzy set is two dimensional. The new third dimension membership function enables the T2 fuzzy set to characterize the membership function uncertainties in a quantitative manner. Using the T2 fuzzy control results from their applications, experiments, and simulations, some authors have claimed in literature that the T2 fuzzy controllers can outperform the T1 fuzzy controllers in terms of control performance. Theoretical exploration in this regard is necessary because experiment-based observations have inherent limitations - they cannot be comprehensive and can even sometimes be incorrect. Such theoretical development, however, is still in its infancy.

A T2 fuzzy controller, like its T1 counterparts, is currently viewed and treated by many fuzzy control practitioners and researchers as a black box that is a function generator which produces a desired nonlinear mapping between input and output of the controller (we call the mapping an analytical structure). The analytical structure's implicit mathematical representation linking the output variable u with the input variable vector x, u = f(x), is the nonlinear control solution being sought. In this presentation, we will demonstrate the latest new techniques capable of deriving the explicit mathematical representation of f(x) for some common interval T2 fuzzy controllers. Connections between the resulting analytical structures and the conventional nonlinear controllers (e.g., the PID controller) will be shown and insightful analyses will be provided. f(x) of the T2 fuzzy controllers will be compared with those of the comparable T1 fuzzy controllers and their relative advantages and disadvantages will be exposed. We will not only cover control performance but system complexities as well (e.g., the number of design parameters), as the latter alone often determines the fate of a controller in real-world applications.

Sexta-feira, 18 de Novembro, 16h00 - 17h30. Auditório Hebe de Azevedo Biagioni.

Chair: Fernando Gomide.
Hao Ying, Wayne State University, Detroit - Estados Unidos da América.
*Sujeito a alterações conforme recursos obtidos pelas agências de fomento.
Mini-cursos
ID Mini-Curso Professores Local
M1: Um Convite Para o Estudo de Otimização Flexível (Fuzzy) e da Incerteza Generalizada: Uma Vista Histórica e Contemporânea.
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Um Convite Para o Estudo de Otimização Flexível (Fuzzy) e da Incerteza Generalizada: Uma Vista Histórica e Contemporânea.

Weldon Lodwick, Yuri Chalco-Cano e Ricardo Coelho Silva

Clique aqui para baixar o material do primeiro dia do mini-curso.
Clique aqui para baixar o material do segundo dia do mini-curso.
Clique aqui para baixar o material do terceiro dia do mini-curso.

Público-alvo: Alunos de pós-graduação e profissionais da área.

Resumo:Nesse mini-curso serão estudados os seguintes tópicos:

  • Introdução
  • Pre-requisitos matemáticos
    • Aritmética fuzzy
    • Vista histórica
    • Matemática fuzzy
    • Matemática da incerteza
    • Condições de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) fuzzy
    • Computação de conjuntos restritos fuzzy
    • Funções objetivo fuzzy
  • Metódos contemporâneos
    • Funções intervalares fuzzy
    • Incerteza generalizada
  • Aplicações

Weldon Lodwick, Yuri Chalco-Cano, Ricardo Coelho Silva. Auditório
M2: Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Teoria e Aplicações.
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Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Teoria e Aplicações.

Rosana S. Motta Jafelice e Ana Maria A. Bertone

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Público-alvo: Alunos de graduação, pós-graduação e profissionais da área.

Resumo: Neste mini-curso são apresentados os conceitos matemáticos essenciais à compreensão da teoria dos conjuntos fuzzy do tipo 2 intervalar. Em particular, são investigadas propriedades desses conjuntos e são apresentadas duas aplicações à Biomatemática. Procura-se fornecer uma introdução na teoria, enfatizando a utilização de códigos computacionais nas aplicações, tendo como público-alvo alunos de graduação e pós-graduação de cursos de Matemática e áreas afins, profissionais e pesquisadores interessados na área. Para este fim, se recomenda noções da teoria clássica de conjuntos fuzzy, atualmente conhecidos como conjuntos fuzzy do tipo 1. Trata-se de uma área de conhecimento de grande importância na matemática contemporânea pela forma mais abrangente de tratar a gradualidade e a incerteza. De fato, a utilização desta metodologia contempla as diversas opiniões dos especialistas ou a falta de informação precisa da dinâmica dos dados dos modelos investigados.

Rosana Jafelice, Ana Maria A. Bertone. Sala 151
M3: Introdução ao Cálculo para Funções com Parâmetro Fuzzy.
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Introdução ao Cálculo para Funções com Parâmetro Fuzzy.

Michael Diniz e Rodney Bassanezi

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Público-alvo: Alunos de graduação e pós-graduação.

Resumo: Nesse mini-curso introdutório, que tem como pré-requisito um curso de cálculo de uma variável, faremos uma abordagem dos principais conceitos e resultados do cálculo para funções reais com parâmetros fuzzy. O conteúdo do mini-curso cobrirá os seguintes tópicos:

  • Introdução
    • Definições básicas de conjuntos e números fuzzy.
    • Extensão de Zadeh para funções $ f:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$ e $ f:\mathbb{R}\times \mathbb{R}\to \mathbb{R}$.
    • Métrica em números fuzzy.
    • Vizinhança de um número fuzzy.
  • Cálculo para funções fuzzy.
    • Funções fuzzy.
    • Continuidade de funções fuzzy.
    • Derivada da função com parâmetro fuzzy.
    • Integral de funções com parâmetro fuzzy.
  • Pontos extremos de funções fuzzy.
    • Relação de ordem entre números fuzzy.
    • Função ponto extremo.
    • Regiões admissíveis.
    • Teoremas relacionados à pontos extremos.
    • Máximo e mínimo de funções com parâmetro fuzzy.
    • Pontos de Inflexão de funções com parâmetro fuzzy.
    • Simulações numéricas.

Michael Diniz, Rodney Bassanezi. Auditório
M4: Funções de Agregação.
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Funções de Agregação.

Benjamín Bedregal

Clique aqui para baixar o material do mini-curso.

Público-alvo: Estudantes e pesquisadores de todas as áreas de exatas e engenharia.

Resumo: O processo de combinar diversos valores numéricos num único valor que de alguma forma represente todos eles é chamado de agregação e a função numérica que realiza este processo é denominada de função de agregação. Esta definição simples e informal deixa em evidência que funções de agregação tem um grande potêncial de aplicações em diversas áreas de conhecimento, como em matemática aplicada (probabilidade, estatística e teoria de decisão, por exemplo), ciência da computação (por exemplo em inteligência artificial, processamento digital de imagens e algoritmos experimentais), em economia (por exemplo, em análises de risco), etc. Porém quando esses valores são graus de pertinência ou valores verdades num contexto fuzzy (ou de alguma de suas extensões) essas funções de agregação têm que ter certas propriedades. Se consideramos que cada um dos graus de pertinências a serem agregados são resultados da opinião de diversos especialistas ou da aplicação de diversos métodos, então quando esse graus são todos zeros ou todos uns, o resultado da agregação também deve ser zero ou um, respetivamente e além disso quanto maiores os graus de pertinência, maior deve ser o resultado da agregação. Ou seja, num contexto fuzzy, uma função de agregação A necessita como mínimo satisfazer as propriedades:

  • $ A(0,\ldots,0) = 0$,
  • $ A(1,\ldots,1) = 1$,
  • Se $ x_i \leq y$ então $ A(x_1,,\ldots,x_n) \leq A(x_1,\ldots, x_{i-1}, y, x_{i+1},\ldots,x_n)$ para todo $ i \in \{1,\ldots,n\}$.
É claro que outras condições também podem ser impostas em determinadas circunstâncias, como por exemplo que seja comutativa, idempotente, associativa, etc. As funções de agregação são classificadas em conjuntivas (o resultado sempre é menor ou igual ao menor dos graus de pertinências), disjuntiva (o resultado sempre é maior ou igual ao menor dos graus de pertinências), média (o resultado sempre é um valor que está entre o menor e o maior grau de pertinência de entrada), e híbrido (quando não é nem conjuntivo, nem disjuntivo nem uma média).

Neste minicurso, veremos diversos tipos de funções de agregação conjuntivas (t-normas), disjuntivas (t-conormas), de média (médias baseadas em funções de peso) e híbridas (sobrelapamentos e uninormas) e aplicações em tomada de decisão, compressão de imagens e reconhecimento de padrões.

Benjamín Bedregal. Sala 151
Trabalhos Completos
S1: Interval-valued Mathematics and Extensions of Fuzzy Sets / Matemática Intervalar e Extensões de Conjuntos FuzzyChair: Benjamín Bedregal Auditorium/Auditório
10:30 104 Prediction of the Economically Active Population Index Using Interval-Valued Fuzzy Associative Memories
  Tiago Schuster and Peter Sussner
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10:50 74 Transformações de Matrizes Intervalares
  Guilherme Andrade, Gildson de Jesus and Eduardo Palmeira
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11:10 75 Produto de Kronecker para Matrizes Intervalares
  Rudhero Dos Santos, Gildson de Jesus and Eduardo Palmeira
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11:30 87 Atanassov's Intuitionistic Fuzzy Entropy: Conjugation and Duality
  Lidiane Costa, Alice Finger, Mateus Nascimento, Monica Matzenauer, Rosana Zanotelli, Renata Hax Sander Reiser, Adenauer Yamin and Maurício Pilla
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S2: Pattern Recognition and Flexible Optimization / Reconhecimento de Padrões e Otimização FlexívelChair: Weldon Lodwick Room 151/Sala 151
10:30 19 Pattern recognition based on soft boundaries: a proposal applied to tree species identification from texture in trunk images
  Adriano Bressane, José Arnaldo Frutuoso Roveda, Antonio Cesar Germano Martins and Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda
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10:50 44 Assessment of Poisson Naive Bayes Classifier with Fuzzy Parameters Using Data from Different Statistical Distributions
  Elaine Anita de Melo Gomes Soares and Ronei Marcos de Moraes
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11:10 81 O Problema da Árvore Geradora Mínima Fuzzy: um algoritmo para o caso envolvendo incertezas nos pesos das arestas e na estrutura da rede
  Fábio Hernandes and Cassiano Sampaio
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S3: Fuzzy Logic and Fuzzy Mathematics / Lógica Fuzzy e Matemática FuzzyChair: Graçaliz Dimuro Auditorium/Auditório
14:00 14 New results about De Morgan triples
  Ivan Mezzomo and Benjamín Bedregal
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14:20 15 A theorem to construct fuzzy subsethood measures
  Helida Santos, Benjamin Bedregal, Regivan Santiago, Humberto Bustinceand Edurne Barrenechea
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14:40 83 Diferentes Abordagens à Teoria de Possibilidade
  Estevão Esmi and Laécio C. Barros
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15:00 84 Notas sobre Fuzzy x Probabilidades
  Laécio C. Barros and Estevão Esmi
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S4: Decision Making / Tomada de DecisãoChair: José Arnaldo Roveda Room 151/Sala 151
14:00 9 Lógica Fuzzy Aplicada na Avaliação da Satisfação de Usuários de Sistemas de Gestão
  Alisson Marques Silva, Edilson Hélio Santana and Marco Antônio Pinheiro Silveira
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14:20 28 Fuzzy system for indicating the fuel quantity in the sintering process of products ceramic
  Antônio Eudson Costa Cabó, Rommel Wladimir de Lima, Danniel Cavalcante Lopes, Emerson de Andrade Lima
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14:40 45 Princípio de Extensão Multivariável de Zadeh para a Variável de Decisão de um Plano de Radioterapia de Intensidade Modulada
  Ana Maria Bertone and Rosana Sueli Da Motta Jafelice
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15:00 79 Tomadas de Decisões Fuzzy Através da Inferência de Larsen para o Diagnóstico dos Indicadores de QEE: DTHV, DTHI, FP, VTRP
  Diego Nolasco and Eduardo Palmeira
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S5: Fuzzy Dynamic Systems and Fuzzy Analysis / Sistemas Dinâmicos e Análise FuzzyChair: Luciana Takata Auditorium/Auditório
10:30 16 Uma Análise de Bifurcação de Hopf Fuzzy
  Marina T. Mizukoshi and Moiseis Dos S. Cecconello
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10:50 34 Um estudo sobre derivada lateral interativa fuzzy
  Francielle Santo Pedro, Estevão Esmi and Laécio C. Barros
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11:10 71 Autômatos Lineares Fuzzy
  Valdigleis Costa and Benjamín Bedregal
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11:30 97 Ensaios do Método de Elementos Finitos com Integral Fuzzy
  Daniel Ibanez, Luana Bassani, Laecio Barros and Estevão Laureano
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S6: Evolutionary Systems and Decision Making / Sistemas Evolucionários e Suporte a DecisãoChair: Fernando Gomide Room 151/Sala 151
10:30 33 Algoritmo evolucionário com inspiração quântica para síntese de sistemas de classificação fuzzy
  Waldir Nunes, Marley Vellasco and Ricardo Tanscheit
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10:50 53 Sistema de Inferência Fuzzy para Diagnóstico de Desempenho de Turbinas a Gás Aeronáuticas
  Tairo Teixeira, Ricardo Tanscheit and Marley Vellasco
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11:10 60 Um sistema inteligente para análise de condição de máquinas rotativas baseado em indicadores de vibração
  Thiago Felicio, Marilza Lemos, Marcio Marques and Alexandre Simões
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S7: Image and Signal Processing / Processamento de Sinais e ImagensChair: Regivan Santiago Auditorium/Auditório
14:00 8 Type-1 Fuzzy Logic System Applied to Classification of Rail Head Defects
  Eduardo Pestana de Aguiar, Lucas Pereira Verneck Da Silva, Adler Ferreira Moreira, Leonardo Goliatt Da Fonseca, Fernando Marques de Almeida Nogueira, Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco, Moises Vidal Ribeiro
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14:20 12 WOWA image filters
  Leonardo Torres, José Carlos Becceneri, Corina Freitas, Sidnei Santanna and Sandra Sandri
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14:40 17 Peak detection using fuzzy inference systems in gamma-ray spectrometry
  Bruno Arine, José Arnaldo Roveda, Sandra Roveda and Antonio Martins
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15:00 46 Adaptive Median and Wiener Filters as Reference Functions for Morphological Associative Memories in Complete Inf-Semilattices
  Majid Ali and Peter Sussner
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S8: Neuro-fuzzy, Robotics, and Control / Neuro-fuzzy, Robótica e ControleChair: Ronei Moraes Room 151/Sala 151
14:00 3 Modelagem em Tempo Real do TRMS Usando Rede Neuro-Fuzzy Evolutiva
  Alisson Marques Silva, Walmir Matos Caminhas, André Paim Lemos and Fernando Gomide
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14:20 5 Dispositivo Robótico para Assistência à Locomoção de Pessoas Idosas em Ambientes Urbanos
  Daniel de Sousa Leite, Karla Figueiredo and Marley Vellasco
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14:40 56 Seleção de Terrenos para Edificações Comerciais na Cidade do Rio de Janeiro: Aplicação da Lógica Fuzzy
  Nilson Brandalise, Amanda Sexto Alexandre Pereira and Luiz Carlos Brasil de Brito Mello
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S9: Fuzzy Biomathematics / Biomatemática FuzzyChair: Rosana Jafelice Auditorium/Auditório
10:30 24 Utilizando Lógica Fuzzy para Modelagem Computacional de Qualidade da Água do Rio Cachoeira, Região Sul da Bahia
  Valdex Santos, Francisco B. S. Oliveira and Eduardo S. Palmeira
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10:50 42 Avaliação da cobertura do solo no entorno de rodovias usando uma abordagem fuzzy baseada no método de inferência de Mamdani
  Felipe Goulart Moraes, André Bairros Peres and Antonio Cesar Germano Martins
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11:10 54 Matriz de Relações Fuzzy: Aplicações em Questões Ambientais
  Lucirene França, José Roveda and Sandra Roveda
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11:30 55 Estimativa de Risco e Perigo de Incêndios Florestais Utilizando Subconjuntos Fuzzy, k-NN Fuzzy e Subtractive Clustering
  Isaac Silva, Diego Gomes, Marcos Valle, Laécio Barros and João Meyer
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S10: Fuzzy Measures and Aggregations / Medidas Fuzzy e AgregaçõesChair: Sandra Sandri Room 151/Sala 151
10:30 7 Pre-aggregation functions constructed by CO-integrals applied in classication problems
  Giancarlo Lucca, Graçaliz Dimuro, José Antonio Sanz, Benjamín Callejas Bedregal and Humberto Bustince
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10:50 20 Funções Mistura Generalizada Construdas via Funções Mistura Generalizada Limitada
  Antonio D. Silva Farias, Valdigleis S. Costa, Regivan H. N. Santiago and Benjamín Bedregal
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11:10 37 Aplicação do Defuzzificador para Eventos Fuzzy no Estudo da Evolução da Doença de Chagas
  Ricardo Augusto Watanabe, Estevão Esmi Laureano and Laécio Carvalho Barros
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S11: Epidemiology and Medical Diagnosis / Epidemiologia e Diagnóstico MédicoChair: Laécio Barros Auditorium/Auditório
14:00 21 Análise da Malária no Estado do Amazonas através de Sistema de Base de Regras Fuzzy
  Lee Ketlen Costa Farias R. Dos Santos and Roberto Antonio Cordeiro Prata
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14:20 23 Diagnósticos de Risco da Incidência de Doenças Cardiovasculares
  Luana Tais Bassani, Augusto Terranova Rocha and Rodney Carlos Bassanezi
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14:40 52 Modelo de suporte à decisão baseado em regras fuzzy para casos do dengue na Paraíba entre os anos de 2010 e 2012
  José Carlos Da Silva Melo and Ronei Marcos de Moraes
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15:00 72 Uma proposta de diagnóstico médico por meio de relações fuzzy
  Lázaro R. Marins and Magda S. Peixoto
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S12: Computational Intelligence and Machine Learning / Inteligência Computacional e Aprendizado de MáquinasChair: Peter Sussner Room 151/Sala 151
14:00 4 Uma Introdução as Memórias Autoassoaciativas Fuzzy de Projeçõoes Max-C
  Alex S. Dos Santos and Marcos E. Do Valle
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14:20 40 Memória Associativa Bidirecional Exponencial Fuzzy Generalizada Aplicada ao Reconhecimento de Faces
  Aline Cristina Souza and Marcos Eduardo Valle
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14:40 48 Metodologia para Processamento de Dados para Previsão de Energia e Curva de Carga em Edificações
  Leandro Gomes and Patrícia Jota
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15:00 64 Modelagem nebulosa c-regressão para combinação de previsões de séries temporais
  Fernanda Cristina Janoele, Leandro Maciel, Rosangela Ballini and Fernando Gomide
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*Com base nas avaliações dos revisores, alguns trabalhos completos foram reclassificados como resumo estendido.
Resumos Estendidos
E1 Poster Session - Wednesday / Sessão de Pôsters - Quarta-feira Saguão
E1-1: 31 Lógica fuzzy aplicada no processo de decisão de investimentos bancários
  Tais Mara Dos Santos, Michele Cristina Valentino and Douglas Azevedo
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E1-2: 32 Sistema Inteligente Baseado em Regras de Inferência Fuzzy para Eficiência Hídrica Doméstica
  Danniel Lopes, Alessandro Pino, Efraim Rodrigues, Ramiro Junior and Felipe Leão
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E1-3: 63 Sistema fuzzy de previsão de vendas desenvolvido para empresas de decoração
  Camila Pires Cremasco, Mário Mollo Neto, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Marcos Vinicius Leite Guanha and Paloma Thainara Oliveira Rodrigues
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E1-4: 65 Valor Presente Líquido Fuzzy aplicado a um projeto de investimento industrial
  Gislaine C. Batistela, Camila L. Pinto, Mariana A. Silva and Danilo Simões
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E1-5: 66 Lógica Fuzzy aplicada a um projeto de investimento financeiro sob condições de incerteza
  Gislaine C. Batistela, Mariana A. Silva, Camila L. Pinto and Danilo Simões
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E1-6: 67 Uma abordagem fuzzy na dinâmica OGM X Natural
  Rinaldo Vieira Da Silva Júnior and Valtemir Martins Cabral
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E1-7: 88 Algoritmo de Gustafson-Kessel na Clusterização de Dados de uma Célula a Combustível de Hidrogênio
  Ana Maria Amarillo Bertone, Jefferson Beethoven Martins and Márcio José Da Cunha
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E1-8: 89 Algoritmo para Parametrização de um Transistor Utilizando a Lógica Fuzzy
  Welley Rezende Da Silva Neto, Everson Martins, Maria Glória Caño de Andrade, José Arnaldo Frutuoso Roveda and Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda
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E1-9: 93 Sistema baseado em regras fuzzy da altura do tomateiro em função da salinidade da água e dos dias após a semeadura
  Daniel Dos Santos Viais Neto, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Camila Pires Cremasco, Fernando Ferrari Putti, Deyver Bordin and Josué Ferreira Silva Junior
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E1-10: 94 Um modelo para a avaliação de sustentabilidade no Brasil a partir dos sistemas fuzzy baseados em regras
  Sandra Roveda, Jose Arnaldo Roveda and Weldon Lodwick
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E1-11: 96 Sistema baseado em regras fuzzy da altura do tomateiro em função da irrigação e da salinidade da água no momento da colheita
  Daniel Dos Santos Viais Neto, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Camila Pires Cremasco, Fernando Ferrari Putti, Deyver Bordin and Josué Ferreira Silva Junior
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E1-12: 98 Relações Fuzzy aplicadas à Gestão de Resíduos Sólidos
  Nathalia Lima, José Roveda and Sandra Roveda
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E1-13: 100 Sistema baseado em regras para apoio no processo de avaliação de propostas de Reserva Legal
  Jose Arnaldo Roveda, Adriano Bressane, Patricia Satie Mochizuki, Sandra Roveda and Weldon Lodwick
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E1-14: 101 Um estudo de locais para a perfuração de poços artesianos usando dados geofísicos - uma abordagem fuzzy
  Vinícius Wasques, Renata Zotin and Andresa Oliva
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E1-15: 76 A fuzzy optimization model for chemical control of the soybean aphid
  Silvia Carvalho, Magda Peixoto, Laecio Barros, Rodney Bassanezi and Odair Fernandes
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E2 Poster Session - Thursday / Sessão de Pôsters - Quinta-feira Saguão
E2-1: 2 Proposta de um Circuito Fuzificador Tipo-2 Intervalar com Incerteza na Largura
  Isabelle Santos, Paloma Maria Silva Rocha Rizol and Kevin Ishigaki Setio
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E2-2: 10 Fuzzificador Analógico baseado em Lógica Fuzzy Tipo-2 Intervalar utilizando “current steering”
  Gabriel A. F. Souza, Lester A. Faria, Rodrigo B. Santos and Paloma M. S. Rocha-Rizol
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E2-3: 11 Implementação em hardware analógico de um módulo de processamento de saída de controlador Fuzzy tipo-2 intervalar segundo o método Nie-Tan
  Rodrigo B. Santos, Gabriel A. F. Souza, Lester A. Faria and Paloma M. S. Rocha-Rizol
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E2-4: 13 Ferramenta para Construção de Sistemas Fuzzy Integrando Conhecimento de Especialistas e Extraído de Dados
  Helano Póvoas De Lima, Heloisa De Arruda Camargo, Urbano Gome Pinto De Abreu, Ériklis Nogueira and Juliana Corrêa Borges Silva
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E2-5: 35 Análise de Algumas Propriedades da Tendência Central de um Método de Geração de Números Fuzzy: O Caso do Método Cheng
  Tamara Ost Fracari
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E2-6: 36 Nonsmooth Fuzzy Optimization
  Tiago Mendonça Da Costa
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E2-7: 39 Controle Ótimo Fuzzy com Estado Final Desejado Modelado por um Conceito Linguístico
  Michael Diniz, Luciana Gomes, Rodney Bassanezi and Jônathas Oliveira
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E2-8: 59 Proposta de um Circuito de Máximo para uso em um Controlador Fuzzy Tipo-2 Intervalar
  Danilo Souza and Paloma Maria Silva Rocha Rizol
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E2-9: 61 Utilização da Lógica Fuzzy aplicada no desenvolvimento de um Jogo de Basquete em cadeira de rodas
  Luis Angelo Loss De Castro, Erich Lacerda Malinowski and Paulo Ricardo de Souza Silva
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E2-10: 68 Explorando o Princípio da Extensão de Zadeh
  Fabiano Costa D'ávila and Karine Faverzani Magnago
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E2-11: 73 Um Modelo p-fuzzy Alternativo ao Modelo Populacional Logístico Discreto
  Karine Faverzani Magnago and Ana Caroline Pierini
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E2-12: 77 Avaliação da toxicidade de misturas utilizando números fuzzy
  Magda S. Peixoto, Claudio M. Jonsson, Lourival C. Paraíba and Laécio C. Barros
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E2-13: 86 Determinação do grau de afinidade entre operadores
  Jesus Domech More, Dasaiev Guedes, Gabriel Moreira Dias Abud andDaise Rosas Natividade
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E2-14: 92 Uma Avaliação do Modelo Fuzzy fGrid para Escalonamento de Tarefas em Grades Computacionais
  Bruno Moura, Renata Reiser and Adenauer Yamin
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E2-15: 107 O Cálculo de Choquet como ferramenta para dinâmica de um modelo populacional
  Beatriz Laiate, Laécio Carvalho de Barros and Estevão Esmi
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E2-16: 22 Controle Fuzzy de um Sistema Auxiliar de Navegação de um Robô Ambiental Híbrido
  Cristhian Gomez, Marley Vellasco and Ricardo Tanscheit
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E3 Poster Session - Friday / Sessão de Pôsters - Sexta-feira Saguão
E3-1: 1 Aplicação de Sistemas Fuzzy para Classicação da Emoção Musical
  Beatriz Cristina Flamia de Azevedo and Glaucia Maria Bressan
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E3-2: 18 Classificação de Estágios Sucessionais Florestais por meio de um Sistema Baseado em Regras Fuzzy
  Maurício Tavares Da Mota, José Arnaldo Frutuoso Roveda and Sandra Regina Masalskiene Roveda
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E3-3: 25 Abordagem fuzzy estimando associação ao material particulado fino e internações por doenças respiratórias
  Luciana Cristina Pompeo Ferreira Da Silva Vieira, Paloma Maria Silva Rocha Rizol and Luiz Fernando Costa Nascimento
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E3-4: 26 Estimação do Número de Internações por Doenças Respiratórias Utilizando Lógica Fuzzy Tipo-2 Intervalar
  Paula F. De Almeida, Najara Alves Abreu, Paloma Maria Silva Rocha Rizoland Luiz Fernando Nascimento
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E3-5: 29 Classificação de Imagens de Câncer de Pele Utilizando o Algoritmo FuzzyDT
  Hugo Wendell and Marcos Cintra
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E3-6: 30 Análise sensorial utilizando um sistema baseado em regras fuzzy
  Flávia Chorobura, Maria J. P. Castanho and Angela M. Teixeira
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E3-7: 49 Uma proposta de sistema neuro­fuzzy para avaliação da qualidade da água
  Pietro Verdile, Sandra Roveda and José Roveda
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E3-8: 51 Aplicação da Lógica Difusa para Análise de Solos Degradados
  Marília de Oliveira, Alfredo Bonini Neto and Carolina Bonini
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E3-9: 58 Sistema fuzzy para análise dos componentes de produção do trigo irrigados com água residuária e lodo de esgoto
  Fernando Ferrari Putti, Ana Carolina Kummer Barbosa, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Hélio Grassi Filho and Camila Pires Cremasco
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E3-10: 62 Avaliação do conforto térmico na primavera e verão de um ambiente construído com materiais alternativos utilizando sistema baseado em regras fuzzy
  Camila Pires Cremasco, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renata Cristina Oliveira Santos, Daniel Dos Santos Viais Neto and Fernando Ferrari Putti
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E3-11: 82 Modeling Based on Computational Intelligence for Physiotherapeutic Rehabilitation Games
  Thiago Batista, Liliane Machado and Ronei Moraes
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E3-12: 85 SBRF com Aplicações em Classificação de Risco de Endometriose
  Daniel Dias De Carvalho Santos, Jorge Féres Junior, Nilmara De Jesus Biscaia Pinto, Renato Lopes Moura, Kleber Cursino De Andrade, Estevão Esmi Laureano and Peter Sussner
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E3-13: 90 Identificação de Situações em eHealth Explorando uma Abordagem Híbrida Baseada em Lógica Fuzzy e Árvore de Decisão
  Douglas Scheunemann, Adenauer Yamin, Renata Reiser, João Lopes and Cláudio Geyer
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E3-14: 91 Determinação do grau toxicidade em ensaios ecotoxicológicos com Ceriodaphnia dubia utilizando a lógica fuzzy
  Claudia Hitomi Watanabe, José Arnaldo Frutuoso Roveda, Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda, Renata Fracácio and André Henrique Rosa
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E3-15: 70 Análise da Inovação de Projetos Automotivos utilizando Método de Taguchi e Lógica Fuzzy
  Flávio Y. Yukita, Marcela A. Guerreiro Machado and Paloma Maria Silva Rocha Rizol
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