fuzzy_operations

import os
import ipdb # ipdb.set_trace()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def trimf(x, abc):
    a, b, c = abc
    y = np.zeros(len(x))
    left_side_eq = (1/(b-a))*(x-a)
    right_side_eq = (1/(c-b))*(-x+c)
    y = np.minimum(left_side_eq,right_side_eq)
    y = np.maximum(y,0)
    return y


# conjunto Universo  das variáveis base
#X = [0, 1, 2, ... 10]
X = np.arange(0,10.1,1)


# Funções de Pertinência
u_x_baixo = trimf(X,[0,3,6])  # funcao de pertinencia para variável linguística x com valor baixo
u_x_medio = trimf(X,[2,5,8])  # funcao de pertinencia para variável linguística x com valor medio
u_x_alto  = trimf(X,[4,7,10])  # funcao de pertinencia para variável linguística x com valor alto

# plotá-las
plt.plot(X,u_x_baixo)
plt.plot(X,u_x_medio)
plt.plot(X,u_x_alto)
plt.show()

# plotar a união entre u_x_baixo e u_x_alto
u_uniao = np.maximum(u_x_baixo,u_x_alto)
plt.plot(X,u_uniao)
plt.show()


# plotar a intersecção entre u_x_baixo e u_x_alto
u_interseccao = np.minimum(u_x_baixo,u_x_alto)
plt.plot(X,u_interseccao)
plt.show()

# plotar o complemento do u_x_alto
u_complemento = 1-(u_x_alto)
plt.plot(X,u_complemento)
plt.show()