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Controle e modelagem : fuzzy / Ian S. Shaw, Marcelo Godoy Simões.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoDetalhes da publicação: São Paulo : Editora E. Blücher, 2017.Edição: 2. ed. rev. e ampl., 3. reimprDescrição: 186p. : ilISBN:
  • 9788521204169
Assunto(s): Classificação Decimal de Dewey:
  • 629.8312 S593c
Resumo: 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.
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Livros Biblioteca Luiz Gonzaga – Campus Garanhuns Acervo geral Não-ficção 629.8312 S593c (Percorrer estante(Abre abaixo)) ex. 1 Disponível 8564270387
Livros Biblioteca Luiz Gonzaga – Campus Garanhuns Acervo geral Não-ficção 629.8312 S593c (Percorrer estante(Abre abaixo)) ex. 2 Disponível 8564270388
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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.

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