Analyse von kraniometrischen Variablen mit parakonsistenter Logik

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In dieser Arbeit wird ein Modell zur Analyse kraniometrischer Variablen entwickelt, das die Parakonsistenten Künstlichen Neuronalen Netze verwendet und auf der Kommentierten Parakonsistenten Logik zweier Werte basiert. Eine solche Logik hat die Fähigkeit, Ungewissheit, Inkonsistenz und Parakomplettheit zu messen. Die parakonsistente Logik wurde in mehreren Anwendungen, die diesen Situationen unterliegen, eingesetzt und stellt ein neues mathematisches Werkzeug in der künstlichen Intelligenz dar.Die hier vorgeschlagene kephalometrische Analyse besteht in der Quantifizierung von skelettalen und zahnmedizinischen Diskrepanzen unter parakonsistenter Logik. Die Verwendung von parakonsistenten künstlichen neuronalen Netzwerken ermöglicht es der Methode, einen Unsicherheitsfaktor hinzuzufügen, der die traditionelle kieferorthopädische Diagnose respektiert, während gleichzeitig verschiedene kraniofaziale Regionen kontextualisiert werden. Das Ergebnis der Analyse besteht aus den Graden der skelettalen, anteroposterioren und vertikalen Diskrepanz sowie den Graden der zahnmedizinischen Diskrepanz, relativ zu den unteren und oberen Schneidezähnen.

Autorentext

Graduação em Engenharia Eletrônica pela FEI - 1989.Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia - 2003.Doutorado em Ciências (Fisiopatologia Experimental) pela FMUSP - 2006.Pós-Doutorado pelo INESC Porto (Unidade de Sistemas de Energia - USE)- 2010.

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Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786202990110
    • Sprache Deutsch
    • Größe H220mm x B150mm x T12mm
    • Jahr 2021
    • EAN 9786202990110
    • Format Kartonierter Einband
    • ISBN 978-620-2-99011-0
    • Veröffentlichung 04.03.2021
    • Titel Analyse von kraniometrischen Variablen mit parakonsistenter Logik
    • Autor Mauricio Conceição Mario , Neli Regina Siqueira Ortega , Marinho Del Santo Jr.
    • Untertitel Analysemodell der kraniometrischen Variablen durch parakonsistente knstliche neuronale Netzwerke
    • Gewicht 292g
    • Herausgeber Verlag Unser Wissen
    • Anzahl Seiten 184
    • Genre Musiker Biografien & Monografien

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