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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 640670 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 640670

Título del libro: Simultech 2014 - Proceedings Of The 4th International Conference On Simulation And Modeling Methodologies, Technologies And Applications
Título del capítulo: Using fuzzy cognitive mapping and nonlinear hebbian learning for modeling, simulation and assessment of the climate system, based on a planetary boundaries framework

Autores UNAM:
ALEJANDRO IVAN PAZ ORTIZ; CARLOS GAY Y GARCIA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2014

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Palabras clave:

Cognitive systems; Decision making; Earth (planet); Linguistics; Environmental decision making; Fuzzy cognitive map; Fuzzy cognitive mappings; Hebbian learning algorithm; Linguistic variable; Policy implementations; Qualitative assessments; Simulation and analysis; Learning algorithms

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Resumen:

In the present work a fuzzy cognitive map for the qualitative assessment of the Earth climate system is developed by considering subsystems on which the climate equilibrium depends. The cognitive map was developed as a collective map by aggregating different experts opinions. The resulting network was characterized by graph indexes and used for simulation and analysis of hidden pattens and model sensitivity. Linguistic variables were used to fuzzify the edges and were aggregated to produce an overall linguistic weight for each edge. The resulting linguistic weights were defuzzified using the ?Center of Gravity?, and the current state of the Earth climate system was simulated and discussed. Finally, a nonlinear Hebbian Learning algorithm was used for updating the edges of the map until a desired state. The overall results are discussed to explore possible policy implementation, environmental decision making and management. © 2014 SciTePress. All rights reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9789897580383
Editorial:
SciTePress

Tipo de producto:
Conference Paper