LOGICA FUZZY

a cura di
Daniela Tondini (dtondini@unite.it)
Dipartimento di Scienze della Comunicazione
Universitá degli Studi di Teramo
supervisione di
Franco Eugeni
Dipartimento di Scienze della Comunicazione
Universitá degli Studi di Teramo

Nella presente sezione sono riportati alcuni lavori relativi alla logica fuzzy, ovvero a tutta quella branca della matematica caratterizzata dalla totale vaghezza ed incertezza. A differenza della teoria della probabilitá, basata su una logica bivalente in virtú della quale ad ogni evento viene attribuito un valore compreso tra 0 ed 1, a seconda che l’evento stesso si verifichi o meno, la teoria fuzzy nasce quando si inizia a percepire che la maggior parte dei propri ragionamenti si svolge in condizioni di incertezza, ovvero quando ad un quesito non si é sicuri di dare una risposta ben precisa. In altre parole, il valore attribuito a ciascun elemento, se pur sempre compreso tra zero ed uno, non rappresenta affatto una probabilitá, in quanto non riferito al verificarsi o meno di un dato evento, bensí la misura di un fatto, al tempo stesso, sia deterministico che vago in una certa misura: non si tratta, cioé, di una logica bivalente ma polivalente, ovvero a valori multipli, con infiniti gradi di appartenenza tra zero ed uno, grazie alla quale tutte le risposte di natura bivalente possono essere accettate in una certa misura, cioé in valori che esprimono tanto Vero quanto Falso.

La teoria degli insiemi fuzzy, introdotta da A. Zadeh, che in un suo libro cosí si pronunciava “quando puoi misurare quello di cui stai parlando ed esprimerlo in numeri, allora conosci qualcosa di esso”, ha come obiettivo primordiale proprio quello di codificare l’imprecisione del mondo reale, tipica del linguaggio parlato, nel momento in cui ci si imbatte in delle variabili linguistiche, quali ad esempio giovane, non molto giovane, ecc., non esprimibili numericamente ma che possono essere considerate in una certa misura grazie, in generale alla teoria degli insiemi fuzzy, ed in particolare ad una funzione di appartenenza che assegna, in modo specifico, ad ogni variabile un grado di appartenenza che assume valori compresi tra zero ed uno.

Documenti

Logica Fuzzy: storia e sue applicazioni
D. Luciani
(Tesi di Laurea in Statistica - PDF - 4,5 MB)

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