252 (Dec) pp 475-629
251 (Sep) pp 289-473
250 (Jun) pp 107-288
249 (Mar) pp 1-106
Revisiones (Dec)
248 (Dec) pp 311-455
247 (Sep) pp 199-310
246 (Jun) pp 93-198
245 (Mar) pp 1-92
Revisiones (Dec)
244 (Dec) pp 563-700
243 (Sep) pp 397-562
242 (Jun)
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240 (Dec) pp 477-636
239 (Sep) pp 319-476
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236 (Dec)
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234 (Jun) pp 161-320
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228 (Dec) pp 477-636
227 (Sep) pp 319-476
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Suplemento 1 (Dec) pp 479-632
222 (Jun) pp 161-320
221 (Mar) pp 1-160
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220 (Dec) pp 389-578
219 (Sep) pp 291-388
218 (Jun) pp 99-290
217 (Mar) pp 3-98
Revisiones-Reviews
Suplemento 1 (Dec) pp 377-794
216 (Dec) pp 805-1006
215 (Sep) pp 275-366
214 (Jun) pp 101-272
213 (Mar) pp 1-100
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212 (Dec) pp 325-424
211 (Sep) pp 225-236
210 (Jun) pp 125-224
209 (Mar) pp 1-124
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208 (Dec) pp 585-708
206 (Sep) pp 123-574
205 (Mar) pp 1-121
204 (Dec) pp 357-474
203 (Sep) pp 237-356
202 (Jun) pp 117-236
201 (Mar) pp 1-116
200 (Dec) pp 417-494
199 (Sep) pp 291-416
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196 (Dec) pp 411-484
195 (Sep) pp 291-410
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192 (Dec) pp 435-628
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189 (Jun) pp 1-310
188 (Dec) pp 434-512
187 (Sep) pp 311-433
185-186 (Jun) pp 1-308
184 (Dec) pp 371-448
183 (Sep) pp 249-370
182 (Jun) pp 123-248
181 (Mar) pp 1-122
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178-179 (Sep) pp 129-596
177 (Mar) pp 1-128
176 (Dec) pp 293-424
175 (Sep) pp 197-292
174 (Jun) pp 105-196
173 (Mar) pp 1-102
172 (Dec) pp 377-488
170-171 (Sep) pp 97-376
169 (Dec) pp 3-95
168 (Dec) pp 369-470
166-167 (Sep) pp 97-368
165 (Mar) pp 1-96
164 (Dec) pp 305-403
163 (Sep) pp 201-302
162 (Jun) pp 105-195
161 (Mar) pp 3-102
160 (Dec) pp 401-508
159 (Dec) pp 301-396
158 (Sep) pp 203-300
157 (Jun) pp 105-200
156 (Mar) pp 3-100
155 (Dec) pp 605-710
154 (Sep) pp 303-603
153 (Sep) pp 195-302
152 (Jun) pp 101-194
151 (Mar) pp 1-100
149 (Dec) pp 315-412
148 (Sep) pp 207-314
147 (Jun) pp 101-209
146 (Mar) pp 1-100
145 (Sep) pp 219-330
144 (Jun) pp 107-218
143 (Mar) pp 1-106
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136 (Sep) pp 203-370
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107 (Sep) pp 205-299
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102 (Jun) pp 113-217
101 (Mar) pp 1-110
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98 (Jun) pp 109-200
97 (Mar) pp 1-108
95-96 (Sep) pp 209-301
94 (Jun) pp 109-207
93 (Mar) pp 1-108
41 (Mar) pp 1-100
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ANáLISE DO AMBIENTE PARA FRANGOS POR MEIO DA LóGICA FUZZY: UMA REVISãO
ANALYSIS OF THE ENVIRONMENT FOR BROILER CHICKENS USING FUZZY LOGIC: A REVIEW

Ponciano, P.F.1*, Lopes, M.A.2, Yanagi Junior, T.3 e Ferraz, G.A.S.1

1Universidade Federal de Lavras (UFLA). Lavras-MG. 37200-000 Brasil. *patyponciano@yahoo.com.br
2Departamento de Medicina Veterinária. Universidade Federal de Lavras (UFLA). Caixa Postal 3037. Lavras-MG. 37200-000 Brasil.
3Departamento de Engenharia. Universidade Federal de Lavras (UFLA). Caixa Postal 3037. Lavras-MG. 37200-000 Brasil.

Palavras chave adicionais
Avicultura de corte. Conforto ambiental.
 
Additional keywords
Broiler. Environmental confort.
 
Resumo
O objetivo desta revisão foi de discutir a utilização da lógica fuzzy na análise das variáveis que afetam a ambiência de frangos de corte e exemplificar situações bem sucedidas de utilização dessa metodologia na predição das variáveis que afetam o conforto térmico para frangos de corte, além de apresentar a potencialidade dessa metodologia que pode ser usada como suporte à tomada de decisão sobre o controle da climatização dos galpões avícolas, garantindo, assim, melhorias na produção. Dentre as variáveis analisadas por meio da lógica fuzzy, destaca-se o controle da temperatura, umidade relativa, luminosidade, poluentes aéreos e concentração de alguns gases. Esses fatores influenciam diretamente a condição de conforto e bem-estar das aves, afetando sua produtividade. Portanto, é de grande importância uma ferramenta que pode contribuir na tomada de decisão, possibilitando, o controle do ambiente térmico no interior de galpões para produção de frangos.
 
Summary
The aim of this review was to discuss the use of fuzzy logic to analyze variables that affect the environment of broiler chickens, to give some examples of successful use of this metodology to predict the variables that affect the thermal comfort for chickens, and to show the potential of this methodology that can be used to support decisions on the climate control in broiler houses, thus ensuring improvements in production. Among the variables analyzed using the fuzzy logic, we highlight the temperature and moisture control inside of broiler houses, light, air pollutants and concentration of some gases. These factors have a direct influence in the comfort condition and welfare of birds, so they affect broiler productivity. Therefore, it is very important when a tool comes to contribute on taking decisions. The fuzzy logic allows the control of thermal environment inside of barns for broilers´ production.
 
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