Título :	Fuzzy Logic Augmentation of Neural and Optimization Algorithms: Theoretical Aspects and Real Applications
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Castillo, Oscar, ; Melin, Patricia, ; Kacprzyk, Janusz,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XI, 546 p. 239 ilustraciones, 173 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-71008-2
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro comprende artículos sobre diversos aspectos de la lógica difusa, las redes neuronales y las metaheurísticas de optimización inspiradas en la naturaleza y su aplicación en diversas áreas, como el control inteligente y la robótica, el reconocimiento de patrones, el diagnóstico médico, la predicción de series temporales y la optimización de problemas complejos. El libro está organizado en siete partes principales, cada una con una colección de artículos sobre un tema similar. La primera parte presenta nuevos conceptos y algoritmos basados ​​en lógica difusa tipo 2 para la adaptación dinámica de parámetros en metaheurísticas. La segunda parte analiza la teoría y las aplicaciones de redes, e incluye artículos que describen aplicaciones de redes neuronales en diversas áreas, como la predicción de series temporales y el reconocimiento de patrones. La tercera parte aborda la teoría y práctica de las metaheurísticas en diferentes áreas de aplicación, mientras que la cuarta parte describe diversas aplicaciones de la lógica difusa en el área de control, que pueden ser consideradas como controladores inteligentes. Las siguientes dos partes exploran aplicaciones en áreas como la predicción de series temporales y el reconocimiento de patrones y nuevos algoritmos de optimización y evolución y sus aplicaciones, respectivamente. Por último, la séptima parte aborda el diseño y aplicación de diferentes sistemas inteligentes híbridos.
Nota de contenido:	Part I: Type-2 Fuzzy Logic in Metaheuristics -- A comparative study of dynamic adaptation of parameters in the GWO algorithm using type-1 and interval type-2 fuzzy logic -- Ensemble Neural Network optimization using a gravitational search algorithm with Interval Type-1 and Type-2 fuzzy parameter adaptation in pattern recognition applications -- Improved method based on type-2 fuzzy logic for the adaptive harmony search algorithm -- Comparison of bio-inspired methods with parameter adaptation through interval type-2 fuzzy logic -- Differential Evolution algorithm with Interval type-2 fuzzy logic for the optimization of the mutation parameter -- Part II: Neural Networks Theory and Applications -- Person recognition with modular deep neural network using the iris biometric measure -- Neuro-evolutionary Neural Network for the Estimation of Melting Point of Ionic Liquids -- A proposal to classify ways of walking patterns using spik-ing neural networks -- Partially-connected Artificial Neural Networksdeveloped by Grammatical Evolution for pattern recognition problems -- Part III: Metaheuristics: Theory and Applications -- Bio-inspired Metaheuristics for Hyper-parameter Tuning of Support Vector Machine Classifiers.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Fuzzy Logic Augmentation of Neural and Optimization Algorithms: Theoretical Aspects and Real Applications [documento electrónico] / Castillo, Oscar, ; Melin, Patricia, ; Kacprzyk, Janusz,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 546 p. 239 ilustraciones, 173 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-71008-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro comprende artículos sobre diversos aspectos de la lógica difusa, las redes neuronales y las metaheurísticas de optimización inspiradas en la naturaleza y su aplicación en diversas áreas, como el control inteligente y la robótica, el reconocimiento de patrones, el diagnóstico médico, la predicción de series temporales y la optimización de problemas complejos. El libro está organizado en siete partes principales, cada una con una colección de artículos sobre un tema similar. La primera parte presenta nuevos conceptos y algoritmos basados ​​en lógica difusa tipo 2 para la adaptación dinámica de parámetros en metaheurísticas. La segunda parte analiza la teoría y las aplicaciones de redes, e incluye artículos que describen aplicaciones de redes neuronales en diversas áreas, como la predicción de series temporales y el reconocimiento de patrones. La tercera parte aborda la teoría y práctica de las metaheurísticas en diferentes áreas de aplicación, mientras que la cuarta parte describe diversas aplicaciones de la lógica difusa en el área de control, que pueden ser consideradas como controladores inteligentes. Las siguientes dos partes exploran aplicaciones en áreas como la predicción de series temporales y el reconocimiento de patrones y nuevos algoritmos de optimización y evolución y sus aplicaciones, respectivamente. Por último, la séptima parte aborda el diseño y aplicación de diferentes sistemas inteligentes híbridos.
Nota de contenido:	Part I: Type-2 Fuzzy Logic in Metaheuristics -- A comparative study of dynamic adaptation of parameters in the GWO algorithm using type-1 and interval type-2 fuzzy logic -- Ensemble Neural Network optimization using a gravitational search algorithm with Interval Type-1 and Type-2 fuzzy parameter adaptation in pattern recognition applications -- Improved method based on type-2 fuzzy logic for the adaptive harmony search algorithm -- Comparison of bio-inspired methods with parameter adaptation through interval type-2 fuzzy logic -- Differential Evolution algorithm with Interval type-2 fuzzy logic for the optimization of the mutation parameter -- Part II: Neural Networks Theory and Applications -- Person recognition with modular deep neural network using the iris biometric measure -- Neuro-evolutionary Neural Network for the Estimation of Melting Point of Ionic Liquids -- A proposal to classify ways of walking patterns using spik-ing neural networks -- Partially-connected Artificial Neural Networksdeveloped by Grammatical Evolution for pattern recognition problems -- Part III: Metaheuristics: Theory and Applications -- Bio-inspired Metaheuristics for Hyper-parameter Tuning of Support Vector Machine Classifiers.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i