Dr. Mario Aldape Pérez
Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo
Instituto Politécnico Nacional
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Memorias Asociativas
¿Cuántas veces nos sucede que no podemos recordar la melodía o la letra de una canción de nuestro agrado? Sin embargo, en el mismo instante en que escuchamos un pequeño trozo de la melodía o un fragmento de la letra, somos capaces de recordar la melodía o la letra completas de la canción en cuestión, sin esfuerzo adicional.
En las ciencias de la computación nos interesa crear modelos matemáticos que se comporten como memorias asociativas y, con base en esos modelos, nos interesa crear, diseñar y operar sistemas que que sean capaces de aprender y recordar objetos, seres vivos, conceptos e ideas abstractas.
Reconocimiento de Patrones
El proceso de reconocer cosas, como un sonido, una imagen, un amigo, un sabor, entre otras cosas, es algo que lo hacemos de forma inconsciente, pero que nos permite adaptarnos a nuestro entorno y puede ser clave en el momento de la supervivencia.
La rama interdisciplinaria de las ciencias de la computación que se encarga de resolver este tipo de problemas se denomina Reconocimiento de Patrones, el cual incluye entre sus principales tareas a la clasificación y a la recuperación de patrones.
Soft Computing
La expresión Soft Computing ha sido acuñada en el marco del programa The Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC Program).
Las ideas básicas subyacentes a este nuevo paradigma se remontan a varios artículos de Lotfi Zadeh, entre los que destaca el famoso artículo sobre fuzzy sets, publicado en 1965.
Soft Computing incluye entre sus elementos constitutivos a la fuzzy logic, las redes neuronales (teoría y aplicaciones), los algoritmos genéticos, las belief networks, computación evolutiva, DNA computing, la teoría del caos y algunas partes de la teoría del aprendizaje.
FPGAs
Los arreglos de compuertas programables de campo (FPGA) son dispositivos semiconductores que se basan en una matriz de bloques lógicos configurables (CLB) conectados a través de interconexiones programables.
Los FPGA se pueden reprogramar según la aplicación deseada o los requisitos de funcionalidad después de la fabricación. Esta característica distingue a los FPGA de los Circuitos Integrados de Aplicación Específica (ASIC), que se fabrican a medida para tareas de diseño específicas.
Publicaciones
2019 2018 2017 2016 2015
Author IDs
ORCID iD: 0000-0002-1504-4714
Scopus Author ID: 23396145900
ResearcherID: I-9322-2017
2019
1.- J. Humberto Pérez-Cruz, Pedro A. Tamayo-Meza, Maricela Figueroa, Ramón Silva-Ortigoza, Mario Ponce-Silva, R. Rivera-Blas, & Mario Aldape-Pérez. (2019). Exponential Synchronization of Chaotic Xian System Using Linear Feedback Control. Complexity, vol. 2019, Article ID 4706491, 10 pages. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/4706491
2.- Rodríguez-Molina, A., Villarreal-Cervantes, M.G., Mezura-Montes, E. & Aldape-Pérez, M. (2019). Adaptive Controller Tuning Method Based on Online Multiobjective Optimization: A Case Study of the Four-Bar Mechanism. IEEE Transactions on Cybernetics ( Early Access ), ISSN: 2168-2267, eISSN: 2168-2275, DOI: https://doi.org/10.1109/TCYB.2019.2903491
3.- Rodríguez-Molina, A., Villarreal-Cervantes, M.G. & Aldape-Pérez, M. (2019). An adaptive control study for the DC motor using meta-heuristic algorithms. Soft Computing, Volume 23,3, pp. 889–906, ISSN: 1432-7643, eISSN: 1433-7479, DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-017-2797-y
4.- Daniel Ramírez-Martínez., Mariel Alfaro-Ponce., Oleksiy Pogrebnyak., Mario Aldape-Pérez., & Amadeo-José Argüelles-Cruz. (2019). Hand Movement Classification Using Burg Reflection Coefficients. Sensors, Volume 19,3, pp. 475-492, ISSN 1424-8220, DOI: https://doi.org/10.3390/s19030475
5.- Alejandro Rodríguez-Molina., Miguel G. Villarreal-Cervantes., Jaime Álvarez-Gallegos., & Mario Aldape-Pérez. (2019). Bio-inspired adaptive control strategy for the highly efficient speed regulation of the DC motor under parametric uncertainty. Applied Soft Computing, Volume 75, pp. 29-45, ISSN 1568-4946, DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.11.002
6.- Ventura-Molina, Elías., Alarcón-Paredes, Antonio., Aldape-Pérez, Mario., Yáñez-Márquez, Cornelio., & Adolfo Alonso, Gustavo. (2019). Gene selection for enhanced classification on microarray data using a weighted k-NN based algorithm. Intelligent Data Analysis, vol. 23,1, pp. 241-253, ISSN 1088-467X, DOI: https://doi.org/10.3233/IDA-173720
2018
7.- Mario Aldape-Pérez., Antonio Alarcón-Paredes., Cornelio Yáñez-Márquez., Itzamá López-Yáñez., & Oscar Camacho-Nieto. (2018). An Associative Memory Approach to Healthcare Monitoring and Decision Making. Sensors, Volume 18,8, pp. 2690-2700, ISSN 1424-8220, DOI: https://doi.org/10.3390/s18082690
8.- V.M. Silva-García, R. Flores-Carapia, C. Rentería-Márquez, B. Luna-Benoso & M. Aldape-Pérez. (2018). Substitution box generation using Chaos: An image encryption application. Applied Mathematics and Computation, Volume 332, pp. 123-135, ISSN 0096-3003, DOI: https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.03.019
9.- Cornelio Yáñez-Márquez, Itzamá López-Yáñez, Mario Aldape-Pérez, Oscar Camacho-Nieto, Amadeo J. Argüelles-Cruz & Yenny Villuendas-Rey. (2018). Theoretical Foundations for the Alpha-Beta Associative Memories: 10 Years of Derived Extensions, Models, and Applications. Neural Processing Letters, Volume 48,2, pp. 811-847, ISSN: 1370-4621, eISSN: 1573-773X, DOI: https://doi.org/10.1007/s11063-017-9768-2
2017
10.- Rogelio Ramírez-Rubio, Mario Aldape-Pérez, Cornelio Yáñez-Márquez, Itzamá López-Yáñez & Oscar Camacho-Nieto. (2017). Pattern Classification using Smallest Normalized Difference Associative Memory. Pattern Recognition Letters, 93, pp. 104-112, ISSN: 0167-8655, eISSN: 1872-7344, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2017.02.013
11.- Sergio Cerón-Figueroa, Itzamá López-Yáñez, Yenny Villuendas-Rey, Oscar Camacho-Nieto, Mario Aldape-Pérez & Cornelio Yáñez-Márquez. (2017). Instance-Based Ontology Matching For Open and Distance Learning Materials. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18,1, pp. 177-195. ISSN: 1492-3831, DOI: http://dx.doi.org/10.19173/irrodl.v18i1.2681
12.-Andrés García-Floriano, Ángel Ferreira-Santiago, Cornelio Yáñez-Márquez, Oscar Camacho-Nieto, Mario Aldape-Pérez & Yenny Villuendas-Rey. (2017). Social Web Content Enhancement in a Distance Learning Environment: Intelligent Metadata Generation for Resources. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18,1, pp. 161-176. ISSN: 1492-3831, DOI: http://dx.doi.org/10.19173/irrodl.v18i1.2646
13.- Sergio Cerón-Figueroa, Itzamá López-Yáñez, Wadee Alhalabi, Oscar Camacho-Nieto, Yenny Villuendas-Rey, Mario Aldape-Pérez & Cornelio Yáñez-Márquez. (2017). Instance-based ontology matching for e-learning material using an associative pattern classifier. Computers in Human Behavior, 69, pp. 218-225, ISSN 0747-5632, eISSN: 1873-7692, DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.039
2016
14.- Ángel Ferreira-Santiago, Cornelio Yáñez-Márquez, Itzamá López-Yáñez, Oscar Camacho-Nieto, Mario Aldape-Pérez & Amadeo J. Argüelles-Cruz. (2016). Enhancing Engineering Education through Link Prediction in Social Networks. International Journal of Engineering Education, 32, 4, pp. 1566–1578, ISSN 0949-149X.
2015
15.- Mario Aldape-Pérez, Cornelio Yáñez-Márquez, Oscar Camacho-Nieto, Itzamá López Yáñez & Amadeo J. Argüelles-Cruz. (2015). Collaborative learning based on associative models: Application to pattern classification in medical datasets. Computers in Human Behavior, 51, B, pp. 771-779, ISSN 0747-5632, eISSN: 1873-7692, DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.091
16.- Itzamá López-Yáñez, Cornelio Yáñez-Márquez, Oscar Camacho-Nieto, Mario Aldape-Pérez & Amadeo J. Argüelles-Cruz. (2015). Collaborative learning in postgraduate level courses. Computers in Human Behavior, 51, B, pp. 938-944, ISSN 0747-5632, eISSN: 1873-7692, DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.055
17.- Cornelio Yáñez-Márquez, Mario Aldape-Pérez, Itzamá López Yáñez & Oscar Camacho-Nieto. (2014). Emerging Computational Tools: Impact on Engineering Education and Computer Science Learning. International Journal of Engineering Education, 30, 3, pp. 533–542, ISSN 0949-149X.
18.- Mario Aldape-Pérez, Cornelio Yáñez-Márquez, Oscar Camacho-Nieto & Amadeo J. Argüelles-Cruz. (2012). A New Tool for Engineering Education: Hepatitis Diagnosis using Associative Memories. International Journal of Engineering Education, 28, 6, pp. 1399–1405, ISSN 0949-149X.
19.- Mario Aldape-Pérez, Cornelio Yáñez-Márquez, Oscar Camacho-Nieto & Amadeo J. Argüelles-Cruz. (2012). An associative memory approach to medical decision support systems. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 106, 3, pp. 287-307, ISSN 0169-2607, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.05.002
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