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Autor Castillo, Oscar |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaEl Fujimorismo, ascenso y caÃda de un régimen / Cotler, Julio y Grompone, Romeo (Reseña). Estudios Sociológicos, 19(3) / Castillo, Oscar
TÃtulo : El Fujimorismo, ascenso y caÃda de un régimen / Cotler, Julio y Grompone, Romeo (Reseña). Estudios Sociológicos, 19(3) : 860-868, 2001 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castillo, Oscar, Autor Editorial: México D.F. [Mexico] : El Colegio De Mexico Fecha de publicación: 2010 ISBN/ISSN/DL: 01854186 Enlace de acceso : https://elibro-net.biblioproxy.umanizales.edu.co/es/lc/umanizales/titulos/7652 El Fujimorismo, ascenso y caÃda de un régimen / Cotler, Julio y Grompone, Romeo (Reseña). Estudios Sociológicos, 19(3) : 860-868, 2001 [documento electrónico] / Castillo, Oscar, Autor . - México D.F. [Mexico] : El Colegio De Mexico, 2010.
ISSN : 01854186
Enlace de acceso : https://elibro-net.biblioproxy.umanizales.edu.co/es/lc/umanizales/titulos/7652
TÃtulo : Bambamarca : vida cotidiana y seguridad pública (Documento de Trabajo, 55. Serie SociologÃa y PolÃtica, 8) Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castillo, Oscar Editorial: IEP Ediciones Fecha de publicación: 1993 Número de páginas: 1 recurso en liÌnea Nota general: Contiene iÌndice. Palabras clave: Social movements Peru. Peasants Peru. Movimiento social. Clase campesina. Clasificación: 303.4840985 Enlace de acceso : https://elibro-net.biblioproxy.umanizales.edu.co/es/lc/umanizales/titulos/101577 Bambamarca : vida cotidiana y seguridad pública (Documento de Trabajo, 55. Serie SociologÃa y PolÃtica, 8) [documento electrónico] / Castillo, Oscar . - IEP Ediciones, 1993 . - 1 recurso en liÌnea.
Contiene iÌndice.
Palabras clave: Social movements Peru. Peasants Peru. Movimiento social. Clase campesina. Clasificación: 303.4840985 Enlace de acceso : https://elibro-net.biblioproxy.umanizales.edu.co/es/lc/umanizales/titulos/101577
TÃtulo : Dynamic Parameter Adaptation for Meta-Heuristic Optimization Algorithms Through Type-2 Fuzzy Logic Tipo de documento: documento electrónico Autores: Olivas, Frumen, ; Valdez, Fevrier, ; Castillo, Oscar, ; Melin, Patricia, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VII, 105 p. 25 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-70851-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: En este libro se propone una metodologÃa para la adaptación de parámetros en métodos de optimización metaheurÃstica. Esta metodologÃa se basa en el uso de métricas sobre la población de los métodos metaheurÃsticos, para decidir mediante un sistema de inferencia difusa los mejores valores de los parámetros que fueron cuidadosamente seleccionados para ser ajustados. Con esta modificación de parámetros queremos encontrar un mejor modelo del comportamiento del método de optimización, ya que con la modificación de parámetros estos afectarán directamente la forma en que se realiza la búsqueda global o local. Se utilizaron tres métodos de optimización diferentes para verificar la mejora de la metodologÃa propuesta. En este caso los métodos de optimización son: PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization) y GSA (Gravitational Search Algorithm), donde se seleccionan algunos parámetros para ajustarlos dinámicamente, y estos parámetros tienen el mayor impacto. en el comportamiento de cada método de optimización. Los resultados de la simulación muestran que la metodologÃa propuesta ayuda a cada método de optimización a obtener mejores resultados que los resultados obtenidos por el método original sin ajuste de parámetros. Nota de contenido: Introduction -- Theory and Background -- Problems Statement -- Methodology -- Simulation Results -- Statistical Analysis and Comparison of Results. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book, a methodology for parameter adaptation in meta-heuristic op-timization methods is proposed. This methodology is based on using met-rics about the population of the meta-heuristic methods, to decide through a fuzzy inference system the best parameter values that were carefully se-lected to be adjusted. With this modification of parameters we want to find a better model of the behavior of the optimization method, because with the modification of parameters, these will affect directly the way in which the global or local search are performed. Three different optimization methods were used to verify the improve-ment of the proposed methodology. In this case the optimization methods are: PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization) and GSA (Gravitational Search Algorithm), where some parameters are se-lected to be dynamically adjusted, and these parameters have the most im-pact in the behavior of each optimization method. Simulation results show that the proposed methodology helps to each optimization method in obtaining better results than the results obtained by the original method without parameter adjustment. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Dynamic Parameter Adaptation for Meta-Heuristic Optimization Algorithms Through Type-2 Fuzzy Logic [documento electrónico] / Olivas, Frumen, ; Valdez, Fevrier, ; Castillo, Oscar, ; Melin, Patricia, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VII, 105 p. 25 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-70851-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: En este libro se propone una metodologÃa para la adaptación de parámetros en métodos de optimización metaheurÃstica. Esta metodologÃa se basa en el uso de métricas sobre la población de los métodos metaheurÃsticos, para decidir mediante un sistema de inferencia difusa los mejores valores de los parámetros que fueron cuidadosamente seleccionados para ser ajustados. Con esta modificación de parámetros queremos encontrar un mejor modelo del comportamiento del método de optimización, ya que con la modificación de parámetros estos afectarán directamente la forma en que se realiza la búsqueda global o local. Se utilizaron tres métodos de optimización diferentes para verificar la mejora de la metodologÃa propuesta. En este caso los métodos de optimización son: PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization) y GSA (Gravitational Search Algorithm), donde se seleccionan algunos parámetros para ajustarlos dinámicamente, y estos parámetros tienen el mayor impacto. en el comportamiento de cada método de optimización. Los resultados de la simulación muestran que la metodologÃa propuesta ayuda a cada método de optimización a obtener mejores resultados que los resultados obtenidos por el método original sin ajuste de parámetros. Nota de contenido: Introduction -- Theory and Background -- Problems Statement -- Methodology -- Simulation Results -- Statistical Analysis and Comparison of Results. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book, a methodology for parameter adaptation in meta-heuristic op-timization methods is proposed. This methodology is based on using met-rics about the population of the meta-heuristic methods, to decide through a fuzzy inference system the best parameter values that were carefully se-lected to be adjusted. With this modification of parameters we want to find a better model of the behavior of the optimization method, because with the modification of parameters, these will affect directly the way in which the global or local search are performed. Three different optimization methods were used to verify the improve-ment of the proposed methodology. In this case the optimization methods are: PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization) and GSA (Gravitational Search Algorithm), where some parameters are se-lected to be dynamically adjusted, and these parameters have the most im-pact in the behavior of each optimization method. Simulation results show that the proposed methodology helps to each optimization method in obtaining better results than the results obtained by the original method without parameter adjustment. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Edge Detection Methods Based on Generalized Type-2 Fuzzy Logic Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gonzalez, Claudia I., ; Melin, Patricia, ; Castro, Juan R., ; Castillo, Oscar, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 89 p. 34 ilustraciones, 21 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-53994-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.3 Resumen: En este libro se proponen cuatro nuevos métodos. En el primer método se combina la lógica difusa generalizada tipo 2 con la técnica del gradiente morfológico. El segundo método combina los sistemas difusos generales tipo 2 (GT2 FS) y el operador Sobel; en el tercer enfoque se mejora la metodologÃa basada en el operador Sobel y GT2 FS para su aplicación en imágenes en color. En el cuarto enfoque, propusimos un método novedoso de detección de bordes en el que una imagen digital se convierte en una imagen borrosa generalizada de tipo 2. En este libro también se incluye un estudio comparativo de los sistemas difusos tipo 1, tipo 2 de intervalo y tipo 2 generalizado como herramientas para mejorar la detección de bordes en imágenes digitales cuando se utilizan junto con el gradiente morfológico y el Sobel. operador. Los métodos de detección de bordes difusos generalizados tipo 2 propuestos se probaron con imágenes de referencia e imágenes sintéticas, en escala de grises y formato de color. Otra contribución de este libro es que el método generalizado del detector de bordes difusos tipo 2 se aplica en la fase de preprocesamiento de un sistema de reconocimiento facial; donde el sistema de reconocimiento se basa en una red neuronal monolÃtica. El objetivo de esta parte del libro es mostrar la ventaja de utilizar un detector de bordes difusos tipo 2 generalizado en aplicaciones de reconocimiento de patrones. El objetivo principal de utilizar lógica difusa generalizada de tipo 2 en aplicaciones de detección de bordes es brindarles la capacidad de manejar la incertidumbre en el procesamiento de imágenes del mundo real; de lo contrario, demostrar que un FS GT2 tiene un mejor rendimiento que los métodos de detección de bordes basados ​​en sistemas de lógica difusa tipo 1 y tipo 2. Nota de contenido: Introduction -- Generalized Type-2 Fuzzy Logic -- Edge Detection Methods and Filters Used on Digital Image Processing -- Metrics for Edge Detection Methods -- Edge Detection Methods Based on Generalized Type-2 Fuzzy Logic Systems -- Generalized Type-2 Fuzzy Edge Detection Applied on a Face Recognition System -- Experimentation and Results Discussion -- Conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book four new methods are proposed. In the first method the generalized type-2 fuzzy logic is combined with the morphological gra-dient technique. The second method combines the general type-2 fuzzy systems (GT2 FSs) and the Sobel operator; in the third approach the me-thodology based on Sobel operator and GT2 FSs is improved to be applied on color images. In the fourth approach, we proposed a novel edge detec-tion method where, a digital image is converted a generalized type-2 fuzzy image. In this book it is also included a comparative study of type-1, inter-val type-2 and generalized type-2 fuzzy systems as tools to enhance edge detection in digital images when used in conjunction with the morphologi-cal gradient and the Sobel operator. The proposed generalized type-2 fuzzy edge detection methods were tested with benchmark images and synthetic images, in a grayscale and color format. Another contribution in this book is that the generalized type-2 fuzzy edge detector method is applied in the preprocessing phase of a face rec-ognition system; where the recognition system is based on a monolithic neural network. The aim of this part of the book is to show the advantage of using a generalized type-2 fuzzy edge detector in pattern recognition applications. The main goal of using generalized type-2 fuzzy logic in edge detec-tion applications is to provide them with the ability to handle uncertainty in processing real world images; otherwise, to demonstrate that a GT2 FS has a better performance than the edge detection methods based on type-1 and type-2 fuzzy logic systems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Edge Detection Methods Based on Generalized Type-2 Fuzzy Logic [documento electrónico] / Gonzalez, Claudia I., ; Melin, Patricia, ; Castro, Juan R., ; Castillo, Oscar, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 89 p. 34 ilustraciones, 21 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-53994-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.3 Resumen: En este libro se proponen cuatro nuevos métodos. En el primer método se combina la lógica difusa generalizada tipo 2 con la técnica del gradiente morfológico. El segundo método combina los sistemas difusos generales tipo 2 (GT2 FS) y el operador Sobel; en el tercer enfoque se mejora la metodologÃa basada en el operador Sobel y GT2 FS para su aplicación en imágenes en color. En el cuarto enfoque, propusimos un método novedoso de detección de bordes en el que una imagen digital se convierte en una imagen borrosa generalizada de tipo 2. En este libro también se incluye un estudio comparativo de los sistemas difusos tipo 1, tipo 2 de intervalo y tipo 2 generalizado como herramientas para mejorar la detección de bordes en imágenes digitales cuando se utilizan junto con el gradiente morfológico y el Sobel. operador. Los métodos de detección de bordes difusos generalizados tipo 2 propuestos se probaron con imágenes de referencia e imágenes sintéticas, en escala de grises y formato de color. Otra contribución de este libro es que el método generalizado del detector de bordes difusos tipo 2 se aplica en la fase de preprocesamiento de un sistema de reconocimiento facial; donde el sistema de reconocimiento se basa en una red neuronal monolÃtica. El objetivo de esta parte del libro es mostrar la ventaja de utilizar un detector de bordes difusos tipo 2 generalizado en aplicaciones de reconocimiento de patrones. El objetivo principal de utilizar lógica difusa generalizada de tipo 2 en aplicaciones de detección de bordes es brindarles la capacidad de manejar la incertidumbre en el procesamiento de imágenes del mundo real; de lo contrario, demostrar que un FS GT2 tiene un mejor rendimiento que los métodos de detección de bordes basados ​​en sistemas de lógica difusa tipo 1 y tipo 2. Nota de contenido: Introduction -- Generalized Type-2 Fuzzy Logic -- Edge Detection Methods and Filters Used on Digital Image Processing -- Metrics for Edge Detection Methods -- Edge Detection Methods Based on Generalized Type-2 Fuzzy Logic Systems -- Generalized Type-2 Fuzzy Edge Detection Applied on a Face Recognition System -- Experimentation and Results Discussion -- Conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book four new methods are proposed. In the first method the generalized type-2 fuzzy logic is combined with the morphological gra-dient technique. The second method combines the general type-2 fuzzy systems (GT2 FSs) and the Sobel operator; in the third approach the me-thodology based on Sobel operator and GT2 FSs is improved to be applied on color images. In the fourth approach, we proposed a novel edge detec-tion method where, a digital image is converted a generalized type-2 fuzzy image. In this book it is also included a comparative study of type-1, inter-val type-2 and generalized type-2 fuzzy systems as tools to enhance edge detection in digital images when used in conjunction with the morphologi-cal gradient and the Sobel operator. The proposed generalized type-2 fuzzy edge detection methods were tested with benchmark images and synthetic images, in a grayscale and color format. Another contribution in this book is that the generalized type-2 fuzzy edge detector method is applied in the preprocessing phase of a face rec-ognition system; where the recognition system is based on a monolithic neural network. The aim of this part of the book is to show the advantage of using a generalized type-2 fuzzy edge detector in pattern recognition applications. The main goal of using generalized type-2 fuzzy logic in edge detec-tion applications is to provide them with the ability to handle uncertainty in processing real world images; otherwise, to demonstrate that a GT2 FS has a better performance than the edge detection methods based on type-1 and type-2 fuzzy logic systems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Ensembles of Type 2 Fuzzy Neural Models and Their Optimization with Bio-Inspired Algorithms for Time Series Prediction Tipo de documento: documento electrónico Autores: Soto, Jesus, ; Melin, Patricia, ; Castillo, Oscar, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 97 p. 101 ilustraciones, 73 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-71264-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro se centra en los campos de los sistemas inteligentes hÃbridos basados ​​en sistemas difusos, redes neuronales, algoritmos bioinspirados y series temporales. Este libro describe la construcción de conjuntos de modelos de redes neuronales difusas de intervalo tipo 2 y la optimización de sus integradores difusos con algoritmos bioinspirados para la predicción de series temporales. Los sistemas difusos de intervalo tipo 2 y tipo 1 se utilizan para integrar las salidas del conjunto de modelos de redes neuronales difusas de intervalo tipo 2. Los algoritmos genéticos y la optimización del enjambre de partÃculas son los algoritmos bioinspirados utilizados para la optimización de los integradores de respuesta difusa. Para probar el desempeño del método propuesto se utilizan las series de tiempo de Mackey-Glass, Bolsa Mexicana de Valores, Dow Jones y NASDAQ. Los errores de predicción se evalúan mediante las siguientes métricas: error medio absoluto, error cuadrático medio, error cuadrático medio, error porcentual medio y error porcentual absoluto medio. El modelo de predicción propuesto supera a los métodos más avanzados en la predicción de series de tiempo particulares consideradas en este trabajo. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on the fields of hybrid intelligent systems based on fuzzy systems, neural networks, bio-inspired algorithms and time series. This book describes the construction of ensembles of Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks models and the optimization of their fuzzy integrators with bio-inspired algorithms for time series prediction. Interval type-2 and type-1 fuzzy systems are used to integrate the outputs of the Ensemble of Interval Type-2 Fuzzy Neural Network models. Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization are the Bio-Inspired algorithms used for the optimization of the fuzzy response integrators. The Mackey-Glass, Mexican Stock Exchange, Dow Jones and NASDAQ time series are used to test of performance of the proposed method. Prediction errors are evaluated by the following metrics: Mean Absolute Error, Mean Square Error, Root Mean Square Error, Mean Percentage Error and Mean Absolute Percentage Error. The proposed prediction model outperforms state of the art methods in predicting the particular time series considered in this work. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Ensembles of Type 2 Fuzzy Neural Models and Their Optimization with Bio-Inspired Algorithms for Time Series Prediction [documento electrónico] / Soto, Jesus, ; Melin, Patricia, ; Castillo, Oscar, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 97 p. 101 ilustraciones, 73 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-71264-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro se centra en los campos de los sistemas inteligentes hÃbridos basados ​​en sistemas difusos, redes neuronales, algoritmos bioinspirados y series temporales. Este libro describe la construcción de conjuntos de modelos de redes neuronales difusas de intervalo tipo 2 y la optimización de sus integradores difusos con algoritmos bioinspirados para la predicción de series temporales. Los sistemas difusos de intervalo tipo 2 y tipo 1 se utilizan para integrar las salidas del conjunto de modelos de redes neuronales difusas de intervalo tipo 2. Los algoritmos genéticos y la optimización del enjambre de partÃculas son los algoritmos bioinspirados utilizados para la optimización de los integradores de respuesta difusa. Para probar el desempeño del método propuesto se utilizan las series de tiempo de Mackey-Glass, Bolsa Mexicana de Valores, Dow Jones y NASDAQ. Los errores de predicción se evalúan mediante las siguientes métricas: error medio absoluto, error cuadrático medio, error cuadrático medio, error porcentual medio y error porcentual absoluto medio. El modelo de predicción propuesto supera a los métodos más avanzados en la predicción de series de tiempo particulares consideradas en este trabajo. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on the fields of hybrid intelligent systems based on fuzzy systems, neural networks, bio-inspired algorithms and time series. This book describes the construction of ensembles of Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks models and the optimization of their fuzzy integrators with bio-inspired algorithms for time series prediction. Interval type-2 and type-1 fuzzy systems are used to integrate the outputs of the Ensemble of Interval Type-2 Fuzzy Neural Network models. Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization are the Bio-Inspired algorithms used for the optimization of the fuzzy response integrators. The Mackey-Glass, Mexican Stock Exchange, Dow Jones and NASDAQ time series are used to test of performance of the proposed method. Prediction errors are evaluated by the following metrics: Mean Absolute Error, Mean Square Error, Root Mean Square Error, Mean Percentage Error and Mean Absolute Percentage Error. The proposed prediction model outperforms state of the art methods in predicting the particular time series considered in this work. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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