Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema especialista baseado em inferência Fuzzy para prevenir a laminite em vacas leiteiras. O comprimento do casco, parâmetros nutricionais e propriedades do piso (rugosidade) foram utilizados para construir o sistema de inferência Fuzzy. A arquitetura do sistema especialista foi definida utilizando a Unified Modeling Language (UML). Os dados foram coletados em um rebanho leiteiro comercial, usando dois diferentes subgrupos (H1 e H2), a fim de validar as funções de inferência Fuzzy. O número de respostas Verdadeiro Positivo (TP), Falso Positivo (FP), Verdadeiro Negativo (TN) e Falso Negativo (FN) foram utilizados para a construção do classificador, contra um padrão-ouro estabelecido. A função da possibilidade de incidência da lesão (LIP) desenvolvida indica a chance de a vaca apresentar laminite. A percentagem de laminite obtida em H1 foi de 8,40%, e em H2 foi de 1,77%. Os resultados alcançados estimam uma Possibilidade de incidência de lesão (LIP) de 5,00% em H1, e de 2,00% em H2. A simulação utilizando o sistema em H1 apresentou a diferença de 3,40% a partir dos dados reais de incidência de laminite, enquanto em H2 a diferença entre a simulação e os dados reais foi de 0,23%, indicando a eficiência do sistema de tomada de decisão.
apoio à decisão; sistema especialista; inferência Fuzzy
