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Pesquisadores do LabMax publicam artigo em periódico com elevadíssimo fator de impacto!

Artigo intilulado “Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum” foi publicado na Applied Soft Computing da Elsevier, periódico com elevado ranking de qualidade (8.263 Impact Factor e 12.4 CiteScore). São autores do artigo o Dr. Arnaldo de Carvalho Junior, Dr. Alexandre Maniçoba de Oliveira, João Justo Filho do Labmax e Dr. Bruno Augusto Angelico (USP) e Dr. João Inacio da Silva Filho (UNISANTA).

Este artigo insere definitivamente a lógica paraconsistente (LP) no contexto de inteligência artificial, machine learning e redes neurais artificiais e sistemas embarcados. Além disso, amplia a ainda mais a LP em aplicações complexas, como sistemas de controle dinâmicos.

Carvalho, A., Justo, J.F., Angélico, B.A. et al. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum, Applied Soft Computing, 2022, 109927, ISSN 1568-4946.

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927

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