{"id":345,"date":"2017-03-03T05:00:03","date_gmt":"2017-03-03T08:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=345"},"modified":"2017-03-01T18:42:05","modified_gmt":"2017-03-01T21:42:05","slug":"banca-de-tcc-lucas-barreiro-agostini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-lucas-barreiro-agostini\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Lucas Barreiro Agostini"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2016\/2)<\/p>\n

An\u00e1lise e Simula\u00e7\u00e3o dos Conectivos Fuzzy Intuicionistas via Computa\u00e7\u00e3o Qu\u00e2ntica
\npor
\nLucas Barreiro Agostini<\/p>\n

Curso:
\nEngenharia de Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProfa. Renata Hax Sander Reiser (orientador)
\nProf. Mauricio Lima Pilla (co-orientador)
\nMSc. Anderson Braga de Avila
\nProf. Adenauer Corr\u00eaa Yamin<\/p>\n

Data: 07 de Mar\u00e7o de 2017<\/p>\n

Hora: 17:30h<\/p>\n

Local: Audit\u00f3rio Acad\u00eamico<\/p>\n

Resumo do Trabalho: A L\u00f3gica Fuzzy Intuicionista (LFI) e a Computa\u00e7\u00e3o Qu\u00e2ntica (CQ) s\u00e3o duas relevantes \u00e1reas de modelagem do conhecimento e, portanto, de pesquisa consolidando a an\u00e1lise e a busca de solu\u00e7\u00f5es para problemas dif\u00edceis de serem resolvidos pela L\u00f3gica Cl\u00e1ssica. Neste trabalho, demonstramos similaridades entre estas duas \u00e1reas bem como usamos a potencialidades de ambos na representa\u00e7\u00e3o do conhecimento: (i) na abordagem fuzzy, expressando a incerteza presente na natureza, modelando matematicamente a imprecis\u00e3o inerente da linguagem natural, atrav\u00e9s da Teoria dos Conjuntos Fuzzy; e (ii)na abordagem intuicionista, como proposta por Atanassov, provendo tamb\u00e9m uma modelagem da hesita\u00e7\u00e3o ao expressar a prefer\u00eancia sobre uma dada alternativa em processos decis\u00f3rios. Na Teoria dos Conjuntos Fuzzy Intuicionistas, elementos s\u00e3o caracterizados por um par de registradores expressando tanto seu grau de pertin\u00eancia como seu grau de n\u00e3o pertin\u00eancia. Assim, a LFI oferece uma possibilidade de lidar com os tipos de dados e informa\u00e7\u00f5es envolvendo as caracter\u00edsticas subjetivas dos seres humanos, provendo uma modelagem l\u00f3gica intuitiva aos sistemas de infer\u00eancia, de forma que efetivamente contribuam nos processos de tomada de decis\u00e3o. Na outra abordagem, a CQ promove o uso das propriedades e fen\u00f4menos da Mec\u00e2nica Qu\u00e2ntica para modelagem da incerteza do mundo f\u00edsico real. Propriedades como a superposi\u00e7\u00e3o e o emaranhamento, nos levam a crer que a CQ pode ser mais eficiente do que a computa\u00e7\u00e3o convencional em v\u00e1rias e mais complexas tarefas para a abordagem cl\u00e1ssica. Visando explorar e integrar estas duas \u00e1reas, este trabalho pretende prover a descri\u00e7\u00e3o e a modelagem de conectivos da LFI via operadores da CQ, objetivando contribuir principalmente com: (i) a descri\u00e7\u00e3o via operadores qu\u00e2nticos das classes de operadores b\u00e1sicos da LFI; (ii) desenvolver a modelagem dos conectivos usando o tradicional modelo de CQ com valida\u00e7\u00e3o no ambiente de simula\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica VPE-qGM.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2016_2\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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