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LÓGICA FUZZY Os sistemas fuzzy são relativamente fáceis de se entender e de se usar na prática, e o conhecimento matemático não é tão complexo como parece à primeira vista. Entretanto o projetista de controladores Fuzzy necessita de uma profunda compreensão de como as imprecisões e incertezas ocorrem em processos e plantas industriais e como elas afetam as aplicações usuais da teoria de controle moderno, possibilitando a aferição da relevância e confiabilidade dos resultados obtidos através da aplicação da teoria da lógica fuzzy. A característica especial da lógica fuzzy(também referida como lógica nebulosa e em alguns casos por Teoria das Possibilidades) é a de representar uma forma inovadora de manuseio de informações imprecisas, de forma muito distinta da Teoria das Probabilidades. A lógica fuzzy possui um método interessante de compreensão e tradução de expressões verbais, ações cotidianas de funcionamento racional, vagas, imprecisas e qualitativas, típicas na comunicação humana em valores numéricos. Essa simulação do real, faz com que os computadores possam entender a experiência humana. Assim a tecnologia possibilitada pelo enfoque fuzzy tem um imenso valor prático, na qual se torna possível a inclusão da experiência de operadores humanos, os quais controlam processos e plantas industriais, em controladores computadorizados, possibilitando estratégias de tomadas de decisões em problemas complexos, em outras palavras o usuário da lógica fuzzy ensina sua máquina a simular pensamentos imprevistos e talvez não programados. A teoria fuzzy pode ser agregada aos sistemas de redes neurais, os chamados de sistemas neurofuzzy, que aumentam a capacidade de aprendizado através de interface com dados numéricos. Informações imprecisas, vagas, incertas, qualitativas, comunicações verbais, capacidade de aprendizado e formulação de estratégias de tomadas de decisão, são características humanas, portanto, a teoria fuzzy, redes neurais, e redes