Projeto
ElderCare Watch
- Papel
- Autor
- Contexto
- Trabalho de conclusão · UFF
- Time
- Individual
- Stack
Motor de inferência fuzzy de Mamdani implementado do zero, em Swift.
O problema
Monitorar risco em idosos envolve sinais que não têm fronteira nítida: frequência cardíaca "um pouco alta", movimento "reduzido", tempo parado "longo demais". Regra rígida de limiar transforma essas gradações em alarme que dispara no valor 101 e silencia no 100.
Lógica fuzzy trata a gradação diretamente, mas usar uma biblioteca pronta esconde justamente a parte que o trabalho precisava demonstrar.
A solução
Motor de inferência fuzzy de Mamdani escrito do zero em Swift, com fuzzificação, base de regras, agregação e defuzzificação por centroide.