Revista Learning and NonLinear Models

Edição Nº 2 A revista Learning & Nonlinear Models (L&NLM;) é uma iniciativa pioneira da Sociedade Brasileira de Redes Neurais (SBRN), cujo o objetivo é divulgar a produção científica acadêmica e profissional na área de Inteligência Computacional (IC) e Sistemas Não-Lineares (SNL). A revista L&NLM; aceita artigos tanto de viés teórico, quanto aqueles orientados a aplicações nas mais diversas áreas de abrangência da IC/SNL, tais como redes artificiais, sistemas nebulosos, computação evolucionária, inteligência de enxame, aprendizado de máquinas, mineração de dados, predição de séries temporais, modelagem de sistemas caóticos, identificação de sistemas, robótica, biomédica, detecção e isolamento de falhas, processamento de sinais e imagens, controle de sistemas não-lineares, dentre outros. Artigos de revisão do estado da arte de qualquer um dos tópicos supracitados são também de interesse para a revista.

Artigos Mais Baixados

Neuro-fuzzy modelling and control of nonlinear dynamic systems

    G. Quadrelli, R. Tanscheit e M. M. Vellasco

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A new neural network concept for the control of nuclear reactor systems

    Benedito D. Baptista Filho e Eduardo L. L. Cabral

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Tutorial on Genetic Algorithms

    Alexandre P. Alves da Silva

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