01740nam a22002657a 4500 BR-ReIFPE 20231113083754.0 220513b |||||||| |||| 00| 0 por d 9788521204169 BR-ReIFE BR-ReIFE BR-ReIFE 629.8312 S593c 629.8312 S593c 2. ed. rev. e ampl., 3. reimpr. Shaw, Ian S. 8634 Controle e modelagem : fuzzy / Ian S. Shaw, Marcelo Godoy Simões. 2. ed. rev. e ampl., 3. reimpr. São Paulo : Editora E. Blücher, 2017. 186p. : il. Este livro mostra a fundamentação de conceitos necessários para a implementação de sistemas inteligentes de controle, lógica fuzzy, redes neurais e sistemas neurofuzzy de forma teórica e prática. A lógica fuzzy (também chamada de difusa ou nebulosa) representa uma forma inovadora de traduzir informações vagas, imprecisas, em valores numéricos. Possibilita a inclusão da experiência humana em controle computadorizado, tornando possíveis decisões em problemas complexos. Ela pode ser agregada a sistemas de redes neurais (os sistemas neurofuzzy) aumentando o aprendizado e interface com dados numéricos. O sucesso mundial de sistemas de modelagem e controle em lógica fuzzy aplicados na indústria o recomendam como uma ferramenta eficiente na engenharia de controle industrial, manufatura, comunicação homem-máquina e sistemas de tomadas de decisão. Teoria do controle 6932 Sistemas difusos 8635 Sistemas de controle inteligente 6945 Redes neurais (Computação) 8472 Simoes, Marcelo Godoy, 8636 1963- ddc LV 35732 35732 0 0 ddc 0 0 NFIC 010 010 AG 2021-12-20 Compra 55.04 268083 0 629.8312 S593c 8564270387 2022-05-16 00:00:00 ex. 1 55.04 2022-01-20 LV 0 0 ddc 0 0 NFIC 010 010 AG 2021-12-20 Compra 55.04 268084 0 629.8312 S593c 8564270388 2022-05-16 00:00:00 ex. 2 55.04 2022-01-20 LV