Sistema Fuzzy Não-Singleton Tipo-2 para Ambientes com Ruído Estável

Este trabalho apresenta um modelo de sistema fuzzy não-singleton baseado em lógica fuzzy tipo 2 intervalar (IT2) para modelagem em ambientes submetidos a ruído estável. A proposta integra mecanismos de geração adaptativa de entradas Tipo 1 (T1) e IT2, fundamentados na estimativa de variância do ruído via métodos de suavização. Um diferencial central da abordagem é a introdução de uma etapa de inferência otimizada por meio de um conjunto mergulhado (embedded set), onde um parâmetro escalar é ajustado dinamicamente para equilibrar as contribuições das funções de pertinência superior e inferior na defuzzificação. A eficácia da abordagem é validada pela predição das séries temporais caóticas de Mackey-Glass e Lorenz sob condições de ruído branco Gaussiano. Os resultados experimentais são comparados com métodos consolidados da literatura, ADONiS (Adaptative Online Non-Singleton Fuzzy Logic Systems) e UVWFLS (Uncertainty Variation Window Fuzzy Logic Systems), demonstrando que a combinação da modelagem IT2 com a otimização proposta oferece um desempenho superior e maior robustez na presença de incertezas estocásticas.