Simulações de modelos epidemiológicos utilizando os sistemas p-fuzzy
Antonio Magno Barros
TESE
Português
T/UNICAMP B278s
[Epidemiological models simulation using p-fuzzy systems]
Campinas, SP : [s.n.], 2009.
92 p. : il.
Orientador: João de Deus Mendes da Silva
Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Resumo: Os fenômenos epidemiológicos apresentam vários tipos de subjetividades, nas quais, em muitas ocasiões, são tratadas de maneira eficiente pelos modelos clássicos. Entretanto, a lógica fuzzy se apresenta de maneira adequada para tratar tais subjetividades. Neste trabalho, realizamos um estudo...
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Resumo: Os fenômenos epidemiológicos apresentam vários tipos de subjetividades, nas quais, em muitas ocasiões, são tratadas de maneira eficiente pelos modelos clássicos. Entretanto, a lógica fuzzy se apresenta de maneira adequada para tratar tais subjetividades. Neste trabalho, realizamos um estudo sobre os modelos epidemiológicos do tipo SI, SIS e SIR. Em seguida apresentamos os principais conceitos da teoria dos conjuntos fuzzy, controladores fuzzy e sistemas dinâmicos p-fuzzy. Fazemos, também um estudo dos modelos epidemiológicos fuzzy onde utilizamos o valor esperado fuzzy como defuzificador. Por fim, propomos uma comparação entre os modelos clássicos, p-fuzzy e valor esperado fuzzy.
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Abstract: The epidemiological phenomena have several types of subjectivities, in which, on many occasions, are handled efficiently by classical models. However, fuzzy logic is presented properly to treat such subjectivities. We carried out a study on the epidemiological models of type SI, SIS and...
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Abstract: The epidemiological phenomena have several types of subjectivities, in which, on many occasions, are handled efficiently by classical models. However, fuzzy logic is presented properly to treat such subjectivities. We carried out a study on the epidemiological models of type SI, SIS and SIR. The following are the main concepts of the theory of fuzzy sets, fuzzy controllers and p-fuzzy dynamic systems. We are also a study of epidemiological models where we use the fuzzy expected value as fuzzy defuzificador. Finally, we propose a comparison between the classical models, p-fuzzy and fuzzy expected value.
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