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Artigo de periodico
Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum (2023)
Carvalho Júnior, Arnaldo de; Angélico, Bruno Augusto ; Justo Filho, João Francisco ; Oliveira, Alexandre Maniçoba de; Silva Filho, João Inácio da
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: EP
Assuntos: LÓGICA PARACONSISTENTE, REDES NEURAIS, SISTEMAS DE CONTROLE, OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR
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ABNT
CARVALHO JÚNIOR, Arnaldo de et al. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, v. 133, n. Ja 2023, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Carvalho Júnior, A. de, Angélico, B. A., Justo Filho, J. F., Oliveira, A. M. de, & Silva Filho, J. I. da. (2023). Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, 133( Ja 2023), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2022.109927
NLM
Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
Vancouver
Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
Artigo de periodico
Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function (2021)
Watanabe, Thomio ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
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ABNT
WATANABE, Thomio e WOLF, Denis Fernando. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function. Applied Soft Computing, v. No 2021, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Watanabe, T., & Wolf, D. F. (2021). Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function. Applied Soft Computing, No 2021, 1-10. doi:10.1016/j.asoc.2021.107851
NLM
Watanabe T, Wolf DF. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; No 2021 1-10.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851
Vancouver
Watanabe T, Wolf DF. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; No 2021 1-10.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851
Artigo de periodico
Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method (2013)
Nascimento, Claudionor Francisco do; Oliveira Júnior, Azauri Albano de; Goedtel, Alessandro; Dietrich, Alvaro Batista
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ENERGIA ELÉTRICA (QUALIDADE)
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ABNT
NASCIMENTO, Claudionor Francisco do et al. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method. Applied Soft Computing, v. 13, n. Ja 2013, p. 475-482, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Nascimento, C. F. do, Oliveira Júnior, A. A. de, Goedtel, A., & Dietrich, A. B. (2013). Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method. Applied Soft Computing, 13( Ja 2013), 475-482. doi:10.1016/j.asoc.2012.08.043
NLM
Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Dietrich AB. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method [Internet]. Applied Soft Computing. 2013 ; 13( Ja 2013): 475-482.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043
Vancouver
Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Dietrich AB. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method [Internet]. Applied Soft Computing. 2013 ; 13( Ja 2013): 475-482.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043
Artigo de periodico
Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems (2011)
Nascimento, Claudionor Francisco do; Oliveira Júnior, Azauri Albano de; Goedtel, Alessandro; Serni, Paulo José Amaral
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ELETRÔNICA DE POTÊNCIA
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ABNT
NASCIMENTO, Claudionor Francisco do et al. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems. Applied Soft Computing, v. 11, n. 2, p. 2178-2185, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Nascimento, C. F. do, Oliveira Júnior, A. A. de, Goedtel, A., & Serni, P. J. A. (2011). Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems. Applied Soft Computing, 11( 2), 2178-2185. doi:10.1016/j.asoc.2010.07.017
NLM
Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Serni PJA. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 2178-2185.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017
Vancouver
Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Serni PJA. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 2178-2185.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017
Artigo de periodico
An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes (2008)
Silva, Ivan Nunes da ; Flauzino, Rogério Andrade
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: EESC
Assuntos: FILTRAÇÃO (PROCESSOS), REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Ivan Nunes da e FLAUZINO, Rogério Andrade. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes. Applied Soft Computing, v. 8, n. Ja 2008, p. 590-598, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Silva, I. N. da, & Flauzino, R. A. (2008). An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes. Applied Soft Computing, 8( Ja 2008), 590-598. doi:10.1016/j.asoc.2007.03.008
NLM
Silva IN da, Flauzino RA. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes [Internet]. Applied Soft Computing. 2008 ; 8( Ja 2008): 590-598.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008
Vancouver
Silva IN da, Flauzino RA. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes [Internet]. Applied Soft Computing. 2008 ; 8( Ja 2008): 590-598.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008

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