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En los últimos años está surgiendo una fuerte tendencia investigadora para mejorar la salud de las personas mediante el uso de dispositivos electrónicos pequeños, dotados de sensores, que puedan conectarse entre sí, y que permitan recoger datos relevantes de la persona que lo lleve. Esta tesis doctoral propone la integración de estos dispositivos vestibles en sistemas que realicen un procesamiento inteligente aplicando lógica difusa, para llevar a cabo la monitorización continua de un indicador de salud que sea relevante. La investigación realizada propone y evalúa dos sistemas inteligentes en el contexto de salud que integran información generada por dispositivos vestibles con sensores. En primer lugar, se propone y evalúa un sistema inteligente para monitorizar comportamiento hiperactivo en adolescentes a través de pulseras de actividad y, en segundo lugar, un sistema inteligente para monitorizar la localización de personas mayores en interiores mediante dispositivos móviles/vestibles y balizas de Bluetooth de baja energía. In recent years, a strong research trend is emerging to improve people's health through the use of small electronic devices, equipped with sensors, which can be connected to each other, and which can collect relevant data from the person. This doctoral thesis proposes the integration of these wearable devices in systems that perform intelligent processing using fuzzy logic to carry out continuous monitoring of a relevant health indicator. The research proposes and evaluates two intelligent systems in the context of health that integrate information generated by wearable devices with sensors. Firstly, a smart system to monitor hyperactive behaviour in adolescents through activity bracelets is proposed and evaluated and, secondly, a smart system to monitor the indoor location of elderly people using mobile/wearable devices and Bluetooth Low Energy beacons deployed in an environment is proposed and evaluated. Tesis Univ. Jaén. Departamento de Psicología. Leída el 27/10/2021.

This document shows the details of the implementation of a fuzzy inference system, for the identification of four over-the-counter drugs (Naproxen, Calcium Carbonate, Muvett and Winadol), by using a Raman Spectroscopy, which output is the characterization of the substance. Data obtained from Raman Spectroscopy are modeled with Matlab®- Fuzzy Logic Toolbox.

In this paper an efficient alternative based on a cooperative strategy which uses Matlabâ and ATP and applied in automatic fault simulation in electric power systems is presented. This simulation strategy helps to reduce the time needed to obtain a complete fault database, as it is demonstrated by the results obtained from four different power systems used in tests, where the average reduction in the simulating time is 96% from the simulation time obtained using classical strategies. The fault databases obtained from these simulations are normally used to adjust soft computing toolboxes, applied to solve problems as the here presented and relate to the fault location in power distribution systems. En este artículo se propone una alternativa eficiente para la simulación automática de fallas en sistemas de potencia a partir de una estrategia cooperativa entre Matlabâ y el ATP. Esta estrategia de simulación permite reducir el tiempo para la obtención de una base de datos de fallas, tal como lo demuestran los resultados comparativos obtenidos en el caso de cuatro sistemas diferentes, donde se obtuvieron reducciones promedio del 96% en el tiempo de simulación, con respecto al tiempo de simulación obtenido con las metodologías clásicas. Las bases de datos obtenidas a partir de las simulaciones son normalmente utilizadas para ajustar herramientas de computación suave aplicadas a la resolución de problemas, tal como el aquí referenciado y asociado a la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica.

El presente artículo tiene como objetivo presentar los fundamentos de los sistemas inteligentes basados en lógica borrosa, conocidos también como Sistemas de Inferencia Borroso (SIB). Se define inicialmente los conjuntos borrosos, las operaciones que se pueden efectuar con ellos, y las funciones de pertenencia. Enseguida se presentan los principios de la lógica borrosa y de los sistemas de inferencia borrosa, y se describen los módulos que los conforman. Se presenta asimismo un caso de estudio y finalmente se mencionan las conclusiones del trabajo. En los experimentos computacionales se usó el sistema software denominado FISI Logic, desarrollado en el curso de Sistemas Inteligentes durante el semestre 2009-2 de la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos., This article aims to present the foundations of intelligent systems based on fuzzy logic, also known as Fuzzy Inference Systems (FIS). It initially defines the fuzzy sets, operations can be performed with them, and the membership functions. Then we present the principles of fuzzy logic and fuzzy inference systems (SIB), and describes the modules that make them up. It also presents a case study and finally mentions the conclusions of the work. In the computational experiments we used the software system called FISI Logic, developed in the Intelligent Systems course during the 2009-2 semester the Faculty of Engineering and Computer Systems of the National University of San Marcos.

En este artículo se presenta una revisión bibliográfica de la utilización de computación suave o inteligencia artificial en el modelado e identificación de los parámetros de la máquina síncrona. Específicamente, se enfatiza en la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA), las cuales han sido muy utilizadas debido a su alta capacidad para establecer una correlación entre conjuntos de datos de entrada/salida para sistemas no lineales. De acuerdo con la revisión, las RNA han sido aplicadas en sistemas de identificación de los parámetros de la máquina, en sistemas de control y en el análisis de estabilidad de estado estable y transitorio. Como complemento, en la parte final del artículo se presentan brevemente otras metodologías de las cuales se han reportado resultados satisfactorios relacionados con el área de modelado e identificación de parámetros de la máquina. This paper is devoted to present a bibliographic review of the application of soft computing techniques or artificial intelligence strategies in synchronous machine modeling and parameter identification. Specifically, this paper is emphasized to the application of the artificial neural networks (ANN), due to the common use and their high capability to establish a correlation between the input and output sets in non linear systems. According to the presented review, the ANN has been applied in parameter identification, control systems, transient and steady state stability analysis. As a complement, at the last part of the paper there is a brief description of other commonly used methodologies successfully applied in synchronous machine modeling and parameter identification.

En este artículo se propone una alternativa eficiente para la simulación automática de fallas en sistemas de potencia a partir de una estrategia cooperativa entre Matlab® y el ATP. Esta estrategia de simulación permite reducir el tiempo para la obtención de una base de datos de fallas, tal como lo demuestran los resultados comparativos obtenidos en el caso de cuatro sistemas diferentes, donde se obtuvieron reducciones promedio del 96% en el tiempo de simulación, con respecto al tiempo de simulación obtenido con las metodologías clásicas. Las bases de datos obtenidas a partir de las simulaciones son normalmente utilizadas para ajustar herramientas de computación suave aplicadas a la resolución de problemas, tal como el aquí referenciado y asociado a la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica.