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	2021-02-10	DESARROLLO DE MODELOS HÍBRIDOS INTELIGENTES PARA CLASIFICACIÓN, AGRUPACIÓN Y PREDICCIÓN EN APLICACIONES MÉDICAS USANDO REDES NEURONALES Y LÓGICA DIFUSA	En la presente tesis, JULIO CÉSAR%952025 se describe el diseño de modelos híbridos inteligentes para la agrupación, clasificación, y predicción utilizando redes neuronales modulares y sistemas difusos tipo-1 y el uso de algoritmos genéticos para la optimización de las técnicas antes mencionadas. Para el módulo de clasificación el método consiste en optimizar los parámetros de las funciones de membresía entradas y salidas de un sistema difuso tipo-1 utilizando un algoritmo genético. En el método de agrupación se utilizan los mapas autoorganizados de Kohonen para formar 4 agrupaciones según la gravedad de los casos detectados de COVID-19, diabetes e hipertensión y son mostrados en un mapa mundial al usar datos de diferentes países y en un mapa de México al usar datos de México y sus estados. En el módulo para la predicción se utilizan redes neuronales modulares, con un integrador de valor mínimo, y un integrador difuso tipo-1, y un algoritmo genético para la optimización del número de neuronas de dos capas ocultas y se realizan pruebas estadísticas para comprobar si el método optimizado es mejor que el no optimizado.; MELIN OLMEDA, ELBA PATRICA%21213; SÁNCHEZ VIZCARRAGA, DANIELA ADRIANA%263883
	2021-02-23	OPTIMIZACION DE UN CONTROLADORA DIFUSO PARA ROBOT AUTONOMO MOVIL USANDO EL ALGORITMO DE OPTIMIZACION DE MULTIVERSOS	AMEZQUITA ZENDEJAS, LUCIO ALBERTO%952213; CASTILLO LOPEZ, OSCAR%21473
	2021-06-01	MODELO DE RED NEURONAL CONVOLUCIONAL APLICADO A UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO Y TRADUCCIÓN DE LA LENGUA DE SEÑAS	FREGOSO LOPEZ, JONATHAN%954950; Gonzalez Berrelleza, Claudia Ibeth%44524; Martinez Mendivil, Gabriela Elizazbeth%44440