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INAOE | Electrónica | Directorio | Investigadores | Israel Cruz Vega
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Dr. ISRAEL CRUZ VEGA

CONACYT RESEARCH FELLOW

Correo Electrónico: icruzv@inaoep.mx, icruzve@conacyt.mx

Teléfono: +52 222 266 31 00 ext. 8202

Oficina: 8202

 

información curricular:

Post-doctorado: INAOE, Coordinación de Ciencias Computacionales.

  • Clasificadores de patrones mediante prototipos para datos de grande escala y en línea.

  • Optimización heurística con redes neuro-difusas y algoritmos genéticos.


Doctorado obtenido en: CINVESTAV IPN
Título de Tesis: "Identificación y Control con Modelos Múltiples Neuro-Difusos con la técnica no-paramétrica Kernel Smoothing".

 

Maestría en Ciencias obtenida en: CINVESTAV IPN.

Título de Tesis: "Identificación y Control de degradación de Hidrocarburos con Redes Neuronales Artificiales".

 

Licenciatura obtenida en: Instituto Politécnic Nacional

Título de Tesis: "Aplicación de un Control tipo PID para un horno de placas de calentamiento".

 

Líneas de Investigación:

  • Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para la clasificación de imágenes médicas, identificación paramétrica y control de máquinas eléctricas.

  • Control Automático aplicado a la navegación autónoma de drones.

  • Optimización Heurística de procesos ingenieriles.

 

Últimas Tesis Dirigidas:

Doctorado

Hans Israel Morales

Clasificación de catarata nuclear mediante métodos de inteligencia computacional para el diagnóstico y pronóstico médico.

Periodo: Septiembre 2016 – Septiembre 2020

 

Aarón López López

Control híbrido de un manipulador aéreo

Periodo: Septiembre 2016 – Septiembre 2020

 

Maestría

Miguel Cuautle

Identificación de parámetros de un motor de inducción con técnicas de inteligencia computacional

Perido: Semptiembre 2015 – Enero 2018

 

Dania Andrea Largo

Detección y evasión automática de un dron en un bosque.

Perido: Semptiembre 2015 – Septiembre 2017

 

Publicaciones Recientes:

  • Israel Cruz-Vega; Carlos A Reyes Garcia; Hugo J Escalante; Jose J Rangel; Juan M Ramirez,  Surrogate modeling based on granular models and fuzzy aptitude functions, Applied Soft Computing – Elsevier, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.12.016

  • Jose Rangel-Magdaleno, Hayde Peregrina-Barreto, Juan Ramirez-Cortes, Israel Cruz-Vega, Hilbert Spectrum Analysis of Induction Motors for the Detection of Incipient Broken Rotor Bars, Measurement, Available online 1 June 2017, ISSN 0263-2241, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.05.070. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224117303792)

  • Israel Cruz-Vega1, Jose Rangel-Magdaleno2, Juan Manuel Ramírez Cortés2 and Hayde Peregrina-Barreto, Automatic progressive damage detection of rotor bar in induction motor using vibration analysis and multiple classifiers, aceptado en “Journal of Mechanical Science and Technology”.

  • Rangel-Magdaleno, J., Peregrina-Barreto, H., Ramirez-Cortes, J., Morales-Caporal, R., & Cruz-Vega, I. (2016). Vibration analysis of partially damaged rotor bar in induction motor under different load condition using DWT. Shock and Vibration2016.

  • Cruz-Vega, I., & Escalante, H. J. (2016). An online and incremental GRLVQ algorithm for prototype generation based on granular computing. Soft Computing, 1-14.

 PÁGINA PERSONAL:

https://isrcruz.wixsite.com/doctor

 


Última modificación :
18-04-2018 a las 11:12 por Laura Toxqui Olmos

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