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Ce travail développe un modèle d'analyse des variables craniométriques qui utilise les réseaux neuronaux artificiels paraconsistants, basé sur la logique paraconsistante annotée de deux valeurs. Une telle logique a la capacité de mesurer l'incertitude, l'incohérence et la paracomplétude. La logique paraconsistante a été employée dans plusieurs applications soumises à ces situations, constituant un nouvel outil mathématique en Intelligence Artificielle.L'analyse céphalométrique proposée ici consiste à quantifier les écarts squelettiques et dentaires selon la logique paraconsistante.…mehr

Produktbeschreibung
Ce travail développe un modèle d'analyse des variables craniométriques qui utilise les réseaux neuronaux artificiels paraconsistants, basé sur la logique paraconsistante annotée de deux valeurs. Une telle logique a la capacité de mesurer l'incertitude, l'incohérence et la paracomplétude. La logique paraconsistante a été employée dans plusieurs applications soumises à ces situations, constituant un nouvel outil mathématique en Intelligence Artificielle.L'analyse céphalométrique proposée ici consiste à quantifier les écarts squelettiques et dentaires selon la logique paraconsistante. L'utilisation de réseaux neuronaux artificiels paraconsistants permet à la méthode d'ajouter un facteur d'incertitude, en respectant le diagnostic orthodontique traditionnel, tout en contextualisant les différentes régions craniofaciales. Le résultat de l'analyse est constitué des degrés de divergence squelettique, antéro-postérieure et verticale, et des degrés de divergence dentaire, par rapport aux incisives inférieures et supérieures.
Autorenporträt
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.