La computación perceptual es una aplicación de la teoría de la computación de Zadeh con palabras en el campo de ayudar a las personas a emitir juicios subjetivos.
La computadora perceptual – Per-C – una instancia de la computación perceptiva – tiene la arquitectura que se muestra en las Fig. 1 [2]–[6]. Consta de tres componentes: codificador, motor CWW y decodificador. Las percepciones – palabras – activan el Per-C y son la salida del Per-C (junto con los datos); por lo tanto, es posible que un humano interactúe con Per-C usando solo un vocabulario.
Un vocabulario depende de la aplicación (contexto) y debe ser lo suficientemente grande como para permitir al usuario final interactuar con Per-C de una manera fácil de usar. El codificador transforma palabras en conjuntos difusos (FS) y conduce a un libro de códigos : palabras con sus modelos FS asociados. Las salidas del codificador activan un motor Computing With Words [1] (CWW), cuya salida es uno o más FS, que luego el decodificador asigna a una recomendación (juicio subjetivo) con datos de respaldo. La recomendación puede ser en forma de palabra, grupo de palabras similares, rango o clase.
Aunque se necesitan muchos detalles para implementar los tres componentes de Per-C (codificador, decodificador y motor CWW) y se tratan en [5], es cuando Per-C se aplica a aplicaciones específicas que el enfoque en el La metodología se vuelve clara. Apartándonos de esos detalles, la metodología de la computación perceptual es:
Hasta la fecha, se ha implementado un Per-C para las siguientes cuatro aplicaciones: (1) toma de decisiones de inversión, (2) toma de decisiones sociales, (3) toma de decisiones distribuida y (4) toma de decisiones jerárquica y distribuida. Un ejemplo específico de la cuarta aplicación es el llamado Journal Publication Judgment Advisor [5, cap. 10] en el que por primera vez sólo se utilizan palabras en todos los niveles del siguiente proceso de toma de decisiones jerárquico y distribuido:
Los revisores deben proporcionar una recomendación subjetiva sobre un artículo de revista que les ha enviado el editor asociado, quien luego debe agregar las recomendaciones independientes en una recomendación final que se envía al editor en jefe de la revista. Debido a que es muy problemático pedir a los revisores que proporcionen puntuaciones numéricas para las subcategorías de evaluación del artículo (las dos categorías principales son Mérito técnico y Presentación ), como importancia, contenido, profundidad, estilo, organización, claridad, referencias, etc. A cada revisor solo se le pedirá que proporcione una puntuación lingüística para cada una de estas categorías. No se les pedirá una recomendación general sobre el artículo porque en el pasado era bastante común que los revisores que proporcionaban las mismas puntuaciones numéricas para dichas categorías dieran recomendaciones de publicación muy diferentes. Al dejar una recomendación específica al editor asociado, se puede esperar eliminar tales inconsistencias.