Representação da propagação de erros de medidas através de proposições condicionais difusas.

Abstract

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.