Resumen En el presente artículo se presenta la optimización utilizando lógica difusa de un dispositivo conformado por una báscula con sensores integrados. Estos sensores permiten reconocer los alimentos y realizar un análisis químico, con el fin de identificar compuestos que pueden resultar nocivos para la salud de las personas. La báscula podrá ser conectada a través de bluetooth a cualquier aparato móvil, el cual, utilizando una aplicación programada con la técnica de lógica difusa, le permitirá al usuario una descripción de los componentes de cualquier alimento, además de sugerir otros ingredientes que le permitan seguir una dieta más saludable y balanceada. La metodología de desarrollo se divide en tres etapas: en la primera se determinan las características de la báscula, luego las características del sensor y por último el desarrollo del aplicativo. La implementación del modelo está basada en la correlación de un sistema experto y de lógica difusa (Fuzzy Logic), en donde se establece un sistema de inferencia, considerando la elección de variables de entrada y el establecimiento de tres macros que tienen evaluaciones integradas (propias de Invima), que posteriormente permitirán calcular los niveles de toxicidad en los alimentos. Al mismo tiempo, y con el fin de probar y validar el modelo de tal modo que este entregue resultados consistentes, se comparan resultados obtenidos en otros estudios donde se puede evidenciar que el modelo planteado es más eficiente en un 7.57% con respecto a los demás puestos en consideración.
Abstract In the present article, the optimization is presented using diffuse logic of a device conformed by a scale with integrated sensors. These allow to identify the foods and to carry out a chemical analysis, in order to identify compounds that can be harmful to the health of the people. The bascule can be connected via bluetooth to any mobile device, which, using an application programmed with the fuzzy logic technique, will allow the user a description of the components of any food, besides suggesting other ingredients that allow him to follow a Healthier and more balanced diet. The development methodology is divided into three stages, the first determining the characteristics of the scale, then the characteristics of the sensor and finally the development of the application. The implementation of the model is based on the correlation of an Expert System and Fuzzy Logic, where an inference system is established, considering the choice of input variables and the establishment of three macros that have integrated evaluations (Invima), Which will later allow the calculation of levels of toxicity in food. At the same time, in order to test and validate the model, in order to provide consistent results, we compare results obtained in other studies, where it can be shown that the model presented is more efficient in 7.57% with respect to the others are taken into consideration.
Resumo Neste artigo, a optimização lógica fuzzy é apresentada usando um dispositivo que consiste de uma escala com sensores integrados. Que pode identificar alimentos e uma análise química, a fim de identificar compostos que podem ser prejudiciais para a saúde das pessoas. A balança pode ser conectado via Bluetooth para qualquer dispositivo móvel, que usa um programados utilizando a técnica de aplicação lógica fuzzy permitirá ao usuário uma descrição dos componentes de qualquer alimento, e sugerir outros ingredientes que lhe permitem seguir uma dieta saudável e equilibrada. A metodologia de desenvolvimento é dividida em três fases, o primeiro para determinar as características da escala, em seguida, as características do sensor e, finalmente, o desenvolvimento da aplicação. A implementação do modelo é baseada na correlação de um sistema especialista e Fuzzy Logic (Lógica Fuzzy), onde um sistema de inferência são estabelecidos, considerando a escolha de variáveis de entrada e o estabelecimento de três macros que têm avaliações integradas (Invima), que posteriormente permitem calcular os níveis de toxicidade em alimentos. Ao mesmo tempo, a fim de testar e validar o modelo, de modo que ele oferece resultados consistentes e resultados obtidos em outros estudos, onde você pode mostrar que o modelo proposto é mais eficiente em 7.57% em relação ao comparar outras posições em consideração.