玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。
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2010 – 2019
2015 [j6] 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 , 帕特里夏·梅林 , 杰拉尔多·M·门德斯 , 奥斯卡·卡斯蒂略 , 伊斯梅尔·洛佩斯·华雷斯 :
一种由正交最小二乘和反向传播学习算法组成的混合学习方法,用于区间A2-C1型非单点2型TSK模糊逻辑系统。 软计算。 19 ( 三 ) : 661-678 ( 2015 ) 2013 [j5] 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
区间A2-C1 2型非单点2型Takagi-Sugeno-Kang模糊逻辑系统的混合学习机制。 信息科学。 220 : 149-169 ( 2013 ) 【c9】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
由REFIL-BP方法组成的IT2-TSK-NSFLS2智能混合学习机制。 IFSA/NAFIPS国际金融服务协会 2013 : 1119-1124 2011 【c8】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 , 大卫·S·冈萨雷斯 , 伊斯梅尔·洛佩斯·华雷斯 :
使用正交最小二乘和反向传播方法作为混合学习机制的区间单点2型TSK模糊逻辑系统。 高速钢 2011 : 417-423 2010 【j4】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
区间1型非单值2型模糊逻辑系统是2型自适应神经模糊推理系统。 国际期刊理由。 基于智能。 系统。 2 ( 2 ) : 95-99 ( 2010 ) 【c7】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 , 阿尔贝托·卡瓦佐斯 , 马可·图利奥·马塔·吉梅内斯 :
使用由卡尔曼滤波器和反向传播方法组成的混合机制的1型非单点2型Takagi-Sugeno-Kang模糊逻辑系统。 海地(1) 2010 : 429-437 【c6】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
区间2型非单点2型Takagi-Sugeno-Kang模糊逻辑系统采用混合学习机制递归平方和反向传播方法。 ICARCV公司 2010 : 710-714 【c5】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 :
IT2 TSK NSFLS2 ANFIS公司。 MICAI(特别会议) 2010 : 89-93
2000 – 2009
2009 [j3] 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
基于正交最小二乘和反向传播方法的区间2型模糊逻辑系统的混合学习。 信息科学。 179 ( 13 ) : 2146-2157 ( 2009 ) [第3页] Gerardo M.门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 :
混合区间1型非单点2型模糊逻辑系统是2型自适应神经模糊推理系统。 智能系统建模、仿真和控制的进化设计 2009 : 53-61 [第2页] 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
使用混合IT2 FLS预测仪预测MXNUSD汇率。 用于图像分析和模式识别的生物激励混合智能系统 2009 : 157-164 2008 【c4】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
混合IT2 NSFLS-1用于预测不确定的MXNUSD汇率。 海地 2008 : 575-582 [第1页] 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
间隔类型2 ANFIS。 混合智能系统的创新 2008 : 64-71 2007 [注2] 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 , Gerardo M.门德斯 :
使用区间单例2型模糊逻辑系统对MXNUSD汇率进行建模和预测[应用说明]。 IEEE计算。 智力。 美格。 2 ( 1 ) : 5-8 ( 2007 ) [j1] 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 , 杰拉尔多·M·门德斯 :
使用区间单例2型模糊逻辑系统对MXNUSD汇率进行建模和预测。 工程师Lett。 15 ( 1 ) : 69-72 ( 2007 ) 【c3】 杰拉尔多·M·门德斯 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
使用混合训练方法RLS-BP的区间1型非单点2型TSK模糊逻辑系统。 FOCI公司 2007 : 370-374 2006 【c2】 玛丽亚·德·洛杉机埃尔南德斯·麦地那 , 杰拉尔多·马克西米利亚诺·门德斯 :
使用区间单例2型模糊逻辑系统对MXNUSD汇率进行建模和预测。 模糊-IEEE 2006 : 2305-2308 【c1】 杰拉尔多·M·门德斯 , 路易斯·阿道夫·莱杜克 , 玛丽亚·德·洛杉矶·埃尔南德斯·M。 :
一阶区间1型非单变量2型TSK模糊逻辑系统。 计算智能 2006 : 269-273
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