Resumo:
Um tratamento de incerteza deve ser dado a um sistema quando um conjunto de dados
de entrada pode levar a soluções diferenciadas ou aproximadas. Não é uma tarefa trivial
resolver computacionalmente problemas de propagação de erros ou estimação da
incerteza de medição. Diante disso, buscou-se, no decorrer deste texto, discutir a
aplicação de proposições condicionais difusas como uma alternativa computacional
rápida e fácil, para a modelagem desse tipo de informação. A partir dos conhecimentos
sobre o comportamento de uma medida, dependente de outra grandeza, adaptou-se o
Sistema Difuso de Takagi-Sugeno e o Método de Representação de Dados por
Proposições Condicionais Difusas Parábola-Parábola para o cálculo e previsão dos erros
e seus efeitos quanto à propagação. São abordados uma introdução aos conceitos de
fontes de erros em medidas, aos fundamentos da Lógica Fuzzy para a modelagem de
dados experimentais, tendo por fim a descrição do algoritmo adotadas e a sua aplicação
à identificação e representação do acúmulo de erros.
