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Neutrosophic Computing and Machine Learning. Vol. 36, 2025

Autor: Florentin Smarandache, Maikel Leyva-Vázquez

Editorial: Infinite Study

Año:

Resumen

«Neutrosophic Computing and Machine Learning» (NCML) es una revista académica dedicada a la publicación de estudios avanzados en neutrosofía, conjuntos neutrosóficos, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica y enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático y sus aplicaciones en diversos campos. La revista da la bienvenida a trabajos profesionales en inglés o español que incluyan un breve resumen de un problema y los resultados obtenidos. Este número (36) de «Neutrosophic Computing and Machine Learning» (NCML) presenta una colección focalizada de artículos que exploran la aplicación práctica de la teoría neutrosófica en varios dominios. Los trabajos abordan desafíos clave en áreas como el diagnóstico médico, el análisis de riesgos y el análisis de redes sociales, demostrando cómo los enfoques neutrosóficos pueden manejar eficazmente la incertidumbre y la indeterminación. Un tema central es el desarrollo de modelos neutrosóficos novedosos para resolver problemas del mundo real. El número presenta investigaciones sobre mapas cognitivos neutrosóficos para la evaluación multicriterio, un enfoque integrado neutrosófico-TOPSIS para la selección de personal y un modelo neutrosófico único para la detección del cáncer de mama. Además, los artículos profundizan en el uso de conjuntos neutrosóficos refinados para analizar el sentimiento en las redes sociales y su aplicación en la clasificación de rasgos de personalidad. Esta colección de investigaciones demuestra la utilidad en expansión de la computación neutrosófica en la creación de soluciones más robustas y matizadas para sistemas complejos.

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