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© FEGLININ ISSN 2594-2298

| Año 8, No 32, enero - marzo 2025 |

4. Defuzificación
A continuación se presenta el desarrollo del modelo de predicción, con lógica difusa.

1. Fuzificación de las variables de entrada.
Para esta fase es necesario tener definidas que variables de entrada son las que se ocuparán en el
modelo, en este particular caso se ocuparon dos variables de entrada (tela e hilo de bordado) y una de
salida (calidad). (Véase en la Figura 6 Diagrama de bloques del controlador fuzzy).

Figura 6 Diagrama de bloques del controlador fuzzy
Los conjuntos difusos de todas las variables fueron representados a través de las funciones de
pertenencia triangulares. Por lo tanto, el diseño para las reglas de pertenencia es lineal triangular, el
cual tiene un rango de 0 a 1. Cada variable de entrada cuenta con tres conjuntos difusos. De igual
manera sucede lo mismo con la variable de salida. A continuación, se muestra la variable “Tela”, la
cual consta de sus tres conjuntos difusos: mala, aceptable y excelente, (véase en la Figura 7 Variable
“Tela” de las funciones de pertenencia para el error Mientras que en la siguiente gráfica se aprecia la segunda
variable de entrada la cual lleva consigo diferentes conjuntos difusos: malo, bueno y excelente. (véase
en la Figura 8 Variable “Hilo bordado” de las funciones de pertenencia para el error

Figura 7 Variable “Tela” de las funciones de Figura 8 Variable “Hilo bordado” de las
pertenencia para el error funciones de pertenencia para el error
Se muestra la variable de salida del modelo de lógica difusa para la calidad junto con sus conjuntos

difusos, mala, aceptable y perfecta. (véase en la figuraFigura 9 Variable de salida para la “Calidad” del
producto.).

Prefijo DOI: 10.70417

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