Neutrosophic Computing And Machine Learning
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Neutrosophic Computing and Machine Learning, Vol. 1, 2018
Author: Florentin Smarandache
language: es
Publisher: Infinite Study
Release Date: 2018-03-15
Neutrosophic Computing and Machine Learning (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo. Papers in this issue: Florentin Smarandache, Maikel Leyva-Vázquez. Fundamentos de la lógica y los conjuntos neutrosóficos y su papel en la inteligencia artificial; Maikel Leyva Vázquez. Toma de decisiones empleando números SVN; Maikel Leyva-Vázquez, Rebeca Escobar-Jara, Florentin Smarandache. Modelos mentales y mapas cognitivos neutrosóficos; Roddy Cabezas Padilla, José González Ruiz, Milton Villegas Alava, Maikel Leyva Vázquez. Modelo de recomendación basado en conocimiento empleando números SVN; Ameirys Betancourt-Vázquez, Karina Pérez-Teruel. Modelado y análisis las interdependencias entre requisitos no funcionales mediante mapas cognitivos neutrosófico; Evelyn Jazmín Henríquez Antepara, Jenny Elizabeth Arizga Gamboa, Ruth Elizabeth Paredes Santin, Mélida Rocio CampoverdeMéndez, Maikel Leyva-Vázquez. Competencias de los profesionales de Ingeniera en Sistemas en el mercado laboral. Análisis basado en mapas cognitivos neutrosóficos; Evelyn Jazmín Henríquez Antepara, Oscar Omar Apolinario Arzube, Jorge Arturo Chicala Arroyave, Eduardo Antonio Alvarado Unamuno, Maikel Leyva Vázquez. Modelos para la evaluación de competencias en sistemas de información empleando números SVN.
Soft Computing and Machine Learning
This reference text covers the theory and applications of soft computing and machine learning and presents readers with the intelligent fuzzy and neutrosophic rules that require situations where classical modeling approaches cannot be utilized, such as when there is incomplete, unclear, or imprecise information at hand or inadequate data. It further illustrates topics such as image processing, and power system analysis. This book: Discusses soft computing techniques including fuzzy Logic, rough sets, neutrosophic sets, neural networks, generative adversarial networks, and evolutionary computation Examines novel and contemporary advances in the fields of soft computing, fuzzy computing, neutrosophic computing, and machine learning systems, as well as their applications in real life Serves as a comprehensive reference for applying machine learning and neutrosophic sets in real-world applications such as smart cities, healthcare, and the Internet of Things Covers topics such as image processing, bioinformatics, natural language processing, supply chain management, and cybernetics Illustrates classification of neutrosophic machine learning, neutrosophic reinforcement learning, and applications of neutrosophic machine learning in emerging industries The text is written for senior undergraduate students, graduate students, and academic researchers in the fields of electrical engineering, electronics and communications engineering, computer science and engineering, and information technology.
Neutrosophic Computing and Machine Learning, Vol. 23
Author: Florentin Smarandache
language: es
Publisher: Infinite Study
Release Date: 2022-09-01
Neutrosophic Computing and Machine Learning (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo. Some papers in this issue: Florentin Smarandache. Definición Mejorada de Lógica Neutrosófica No Estándar e Introducción a los Hiperreales Neutrosóficos (Quinta versión); Florentin Smarandache. La Estadística Neutrosófica es una extensión de la Estadística de Intervalos, mientras que la Estadística Plitogénica es la forma más general de estadística. (Cuarta versión); Liéter Elena Lamí Rodríguez del Rey, María Elena Rodríguez del Rey Rodríguez, Xiomara García Navarro. Método neutrosófico para evaluar la implementación de clases virtuales en tiempos COVID-19; Dayamí Valdivié Mena. Método multicriterio neutrosófico para determinar el índice de la formación y participación ciudadana en el cuidado del medio ambiente; Ovel Mena Pérez. Delphi Neutrosófico para evaluar la constructo teórico sobre el término transferencia en el contexto deportivo; Xiomara García Navarro, Orquidea Urquiola Sánchez, María Elena Rodríguez del Rey Rodríguez, Yissel Pérez de Villa Amil Sellés. Lógica difusa neutrosófica para medir el modelo de formación de estudiantes en la Educación Superio Cubana; and many others.