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2021-02-10DESARROLLO DE MODELOS HÍBRIDOS INTELIGENTES PARA CLASIFICACIÓN, AGRUPACIÓN Y PREDICCIÓN EN APLICACIONES MÉDICAS USANDO REDES NEURONALES Y LÓGICA DIFUSAEn 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
2022-03-31DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE RETINOPATÍA DIABÉTICA POR MEDIO DE UN NUEVO MODELO DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALESCordero Martinez, Rodrigo%1036418; Sanchez Vizcarra, Daniela Adriana%263883; Melin Olmeda, Elba Patricia%21213
2023-01-31REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA LA CLASIFICACIÓN MULTICLASE DEL CUBREBOCASCampos Lopez, Alexis%1106406; Melin Olmeda, Elba Patrica%21213; Sanchez Vizcarra, Daniela Adriana%263883

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