human: Given a node-centered hypergraph: <hypergraph>, where nodes represent papers and hyperedges represent sets of papers co-cited by a source paper.

Details of the hypergraph:
Center node: "la production de nitrites lors de la denitrification des eaux usees par biofiltration strategie de controle et de reduction des concentrations residuelles"
  Abstract: Le developpement des unites de post-denitrification dans les stations d’epuration de l’agglomeration parisienne a fait reemerger la problematique du nitrite dans les eaux de Seine en aval de Paris. Le controle de l’apparition des nitrites au cours de l’etape de post-denitrification est donc devenu un enjeu technique majeur. Des etudes visant a mieux apprehender les mecanismes d’apparition du nitrite lors de la denitrification des eaux usees et a etudier des evolutions techniques (metrologie et boucles de controle-commande des procedes) a mettre en oeuvre sur les usines pour controler et limiter sa production ont ete engagees dans le cadre du programme Mocopee (www.mocopee.com). De precedents travaux ont montre que les modes usuels d’injection du methanol ne permettent pas de s’assurer de la stabilite du rapport C/N dans le reacteur biologique et conduisent a une production erratique et incontrolee de nitrites. La possibilite d’ajouter une « commande sans modele » a la commande classique a donc ete testee a l’aide du modele mathematique SimBio, modele permettant de simuler le fonctionnement des unites de biofiltration. La commande sans modele placee « en fin de traitement », et basee sur la concentration en nitrites mesuree en sortie de procede, se greffe a la methode de controle classique en y apportant des corrections seulement au besoin. Les resultats des simulations montrent qu’une regulation des injections de methanol basee sur la « commande sans modele » permet de stabiliser et maitriser le nitrite dans le rejet, sans induire d’augmentation des quantites de methanol injectees.

Connected through hyperedge HE-1 (induced by source paper "bullwhip effect attenuation in supply chain management via control theoretic tools and short term forecasts a preliminary study with an application to perishable inventories"):
  with members:
    - "energy saving for building heating via a simple and efficient model free control design first steps with computer simulations"
    - "an efficient model free setting for longitudinal and lateral vehicle control validation through the interconnected pro sivic rtmaps prototyping platform"
    - "an overview and comparative analysis of recurrent neural networks for short term load forecasting"
    - "non linear estimation is easy"

Question: Please tell me which class the center node belongs to. The 40 classes are: cs.NA(Numerical Analysis), cs.MM(Multimedia), cs.LO(Logic in Computer Science), cs.CY(Computers and Society), cs.CR(Cryptography and Security), cs.DC(Distributed, Parallel, and Cluster Computing), cs.HC(Human-Computer Interaction), cs.CE(Computational Engineering, Finance, and Science), cs.NI(Networking and Internet Architecture), cs.CC(Computational Complexity), cs.AI(Artificial Intelligence), cs.MA(Multiagent Systems), cs.GL(General Literature), cs.NE(Neural and Evolutionary Computing), cs.SC(Symbolic Computation), cs.AR(Hardware Architecture), cs.CV(Computer Vision and Pattern Recognition), cs.GR(Graphics), cs.ET(Emerging Technologies), cs.SY(Systems and Control), cs.CG(Computational Geometry), cs.OH(Other Computer Science), cs.PL(Programming Languages), cs.SE(Software Engineering), cs.LG(Machine Learning), cs.SD(Sound), cs.SI(Social and Information Networks), cs.RO(Robotics), cs.IT(Information Theory), cs.PF(Performance), cs.CL(Computation and Language), cs.IR(Information Retrieval), cs.MS(Mathematical Software), cs.FL(Formal Languages and Automata Theory), cs.DS(Data Structures and Algorithms), cs.OS(Operating Systems), cs.GT(Computer Science and Game Theory), cs.DB(Databases), cs.DL(Digital Libraries), cs.DM(Discrete Mathematics). Directly output the class name.

gpt: cs.SY(Systems and Control)