Các mô hình logic mờ có thể được sử dụng để chứng minh quá trình ra quyết định của con người trong các tình huống phức tạp và do đó có thể là một công cụ quan trọng trong việc kiểm tra tính phức tạp tự nhiên. Hơn nữa, logic mờ có thể được khai thác để dự đoán các hành vi hỗn loạn. Nhưng tại sao logic mờ lại có giá trị như vậy? Ý tưởng về logic mờ đã có từ năm 1965 và kể từ khi ra đời, hàng nghìn ứng dụng của logic mờ đã được triển khai trong công nghiệp, y học và thậm chí cả các ứng dụng và bằng sáng chế kinh tế. Làm thế nào mà lý thuyết vô giá này đạt được thành công lớn như vậy? Cuốn sách này nhằm mục đích so sánh các hàm thành viên nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi để chứng minh cách chọn các hàm thành viên tốt nhất và chỉ ra khi nào và tại sao nên sử dụng chúng. Cuốn sách này cũng chứng minh cách các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau sử dụng logic mờ cho thấy phạm vi rộng và tính liên quan của nó.

Cuốn sách bao gồm mười sáu chương trình bày các ứng dụng khác nhau trong lĩnh vực Tin sinh học, Y tế, An ninh, Truyền thông, Vận tải, Quản lý tài chính, Hệ thống năng lượng và môi trường.

Cuốn sách này giới thiệu các khái niệm và lý thuyết mới về Điều khiển Logic mờ cho ứng dụng và phát triển robot và máy móc thông minh.

Cuốn sách này giới thiệu Thuật toán lai, Kỹ thuật và Triển khai Logic mờ. Cuốn sách bao gồm mười ba chương nêu bật các mô hình và nguyên tắc của logic mờ và các vấn đề về kỹ thuật và triển khai của nó.

Fuzzy logic control algorithm solves problems that are difficult to address with traditional control techniques

The first edition of Fuzzy Logic with Engineering Applications (1995) was the first classroom text for undergraduates in the field. Now updated for the second time, this new edition features the latest advances in the field including material on expansion of the MLFE method using genetic algorithms

Fuzzy Logic Toolbox™ provides MATLAB® functions, apps, and a Simulink® block for analyzing, designing, and simulating systems based on fuzzy logic. The product guides you through the steps of designing fuzzy inference systems. Functions are provided for many common methods, including fuzzy clustering and adaptive neuro-fuzzy learning.