Logica fuzzy: differenze tra le versioni
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Sono stati definiti linguaggi di interrogazione fuzzy, come SQLf di P. Bosc et al. e FSQL di J. Galindo et al. Questi linguaggi definiscono alcune strutture per includere aspetti fuzzy nelle istruzioni [[Sql|SQL]], come condizioni fuzzy, comparatori fuzzy, costanti fuzzy, vincoli fuzzy, soglie fuzzy, etichette linguistiche ecc.<ref>{{cita web|url=https://qualified.one/blog/data_science/fuzzy-logic-in-database/|titolo=Fuzzy logic in database|sito=Qualified.One|data=29 novembre 2022}}</ref>
==== Sistemi di protezione perimetrale ====
Un’importante applicazione della logica fuzzy nella vita reale è legata alla nostra sicurezza; difatti, il concetto è stato analizzato, sviluppato e applicato a sistemi di allarme utilizzati per proteggere perimetri di abitazioni private, aeroporti, carceri, centrali elettriche e molto altro.
L’inserimento della logica fuzzy all’interno di barriere a microonda ha permesso di compiere un grande salto di qualità, a discapito di quelli che sono i sistemi di protezione che basano la loro prontezza sul concetto di ricevere un allarme basato sulla vecchia valutazione binaria analogica (due soglie fisse di sensibilità e tempo di integrazione). Per la [[logica bivalente]] un elemento appartiene O non appartiene all’insieme considerato, mentre per la logica fuzzy un elemento appartiene E non appartiene all’insieme.
Una barriera a microonda utilizzata per la protezione di campi o edifici, prima di dare un vero e proprio allarme, confronta il segnale di intrusione ricevuto dal rivelatore con 256 modelli di comportamento e assegna automaticamente il valore adeguato del tempo di integrazione.<ref>{{Cita libro|autore=Vincenzo De Astis|autore2=Dischi Franco|titolo=Manuale delle tecnologie di sicurezza|anno=2019|posizione=paragrafo 2.3}}</ref>
La logica Fuzzy applicata a questo settore permette, perciò, di diminuire il tasso di falsi allarmi, aumentando la probabilità di rilevamento.
== Fuzzy e probabilità ==
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