Intelligent modeling of thermal processes in wood: a systematic review

Emmanuel Zullo Godinho; Ricardo Marques Barreiros; Cantídio Fernando Gouvêa; Caetano Dartiere Zulian Fermino

doi:10.18011/bioeng.2025.v19.1315

Authors

Emmanuel Zullo Godinho Department of Exact Sciences, Sacred Heart University Center (UNISAGRADO), Bauru-SP, Brazil https://orcid.org/0000-0001-5281-6608
Ricardo Marques Barreiros Department of Forest Engineering, School of Agricultural Sciences, São Paulo State University (UNESP), Botucatu-SP, Brazil https://orcid.org/0000-0002-0363-6800
Cantídio Fernando Gouvêa Department of Forest Sciences, Federal University of Sergipe, São Cristóvão-SE, Brazil https://orcid.org/0000-0002-9385-3162
Caetano Dartiere Zulian Fermino Department of Exact Sciences, Sacred Heart University Center (UNISAGRADO), Bauru-SP, Brazil https://orcid.org/0000-0001-6762-6794

DOI:

https://doi.org/10.18011/bioeng.2025.v19.1315

Keywords:

ANFIS, Artificial Intelligence, Neuro-Fuzzy, PRISMA, Thermal Modification

Abstract

This study mapped the state of knowledge on the applicability of Neuro-Fuzzy approaches to wood thermal modification through a Systematic Literature Review (SLR) reported according to PRISMA recommendations. Searches were performed in major databases and, after screening and eligibility assessment, 26 peer-reviewed articles were included. The evidence shows that Neuro-Fuzzy methods are widely applied to industrial modeling and optimization; however, no studies were identified that directly apply Neuro-Fuzzy/ANFIS to the specific process of wood thermal modification within the scope of this review. This finding indicates an evidence gap and supports a research agenda focused on reproducible data pipelines (e.g., Python) and integrated databases of thermally modified wood properties to enable future Neuro-Fuzzy modeling and optimization in the forestry sector.

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