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Luis Martín Torres Treviño


Licenciatura en Electrónica con especialidad en Sistemas Digitales, Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí 1994.
Maestría en Ingeniería Eléctrica con especialidad en Control automático, Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí 1997.
Doctorado en Ciencias con especialidad en Sistemas Inteligentes. Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey campus Monterrey. Nuevo León 2001.

Publicaciones

Rolando J. Praga-Alejo, David S. González-González, Mario Cantú-Sifuentes, Luis M. Torres-Treviño. he ridge method in a radial basis function neural network. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 01/2015

David S. Gonzalez-Gonzalez, Rolando J. Praga Alejo, Mario Cantú-Sifuentes, Luis M. Torres-Treviño, Gerardo M. Méndez. A non-linear fuzzy regression for estimating reliability in a degradation process. Applied Soft Computing 03/2014; 16:137–147.

Meng Yen Shih, Arturo Conde y Luis M. Torres Treviño. On-line coordination of directional overcurrent relays: Performance evaluation among optimization algorithms. Electric Power Systems Research (Impact Factor: 1.6). 05/2014; 110:122–132. DOI: 10.1016/j.epsr.2014.01.013

Luis M. Torres-Treviño, Indira G. Escamilla-Salazar, Bernardo González-Ortíz, Rolando Praga-Alejo. An expert system for setting parameters in machining processes. Expert Systems with Applications 12/2013; 40(17):6877-6884.

Rolando J. Praga-Alejo, David S. GonzáLez-GonzáLez, Mario Cantú-Sifuentes, Pedro Perez-Villanueva, Luis M. Torres-Treviño, Bernardo D. Flores-Hermosillo. Statistical inference in a redesigned Radial Basis Function neural network. Engineering Applications of Artificial Intelligence 09/2013.

L. M. Torres-Treviño, I. Escamilla, B. Gonzalez, R. Praga-Alejo, P. Pérez-Villanueva. Modeling cutting machining process using symbolic regression \alpha -\beta. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 08/2013

Luis M. Torres-Treviño, Angel Rodríguez-Liñán, Luis González-Estrada, Gustavo González-Sanmiguel. Single Gaussian Chaotic Neuron: Numerical Study and Implementation in an Embedded System. Discrete Dynamics in Nature and Society 03/2013; 2013

I. Campos-Cantón, L. M. Torres-Treviño, E. Campos-Cantón, R. Femat. Generation of a Reconfigurable Logical Cell Using Evolutionary Computation. Discrete Dynamics in Nature and Society 02/2013; 2013:4.

Rolando J. Praga-Alejo, Luis M. Torres-Treviño, David S. González-González, Jorge Acevedo-Dávila, Francisco Cepeda-Rodríguez. Analysis and evaluation in a welding process applying a Redesigned Radial Basis Function. Expert Systems with Applications 08/2012; 39(10):9669-9675.

Indira G. Escamilla-Salazar, Luis M. Torres-Treviño, Bernardo González-Ortíz, Patricia C. Zambrano. Machining optimization using swarm intelligence in titanium (6Al 4V) alloy. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 07/2012.

Luis M. Torres-Treviño, Felipe A. Reyes-Valdes, Victor López, Rolando J. Praga-Alejo. Multi-objective optimization of a welding process by the estimation of the Pareto optimal set. Expert Systems with Applications 07/2011; 38(7):8045-8053.

César Guerra Torres, Luis Martín Torres Treviño, Juan Angel Rodríguez Liñán. Síntesis posicional de mecanismos doble manivela usando algoritmos evolutivos. Ingenierías, ISSN 1405-0676, Vol. 13, Nº. 48, 2010 01/2010;

Memorias:
B González-Ortíz, L Torres-Treviño, I Escamilla-Salazar, and JA Franco-Quintanilla. Corrosion Rate Prediction Using Statistics to Improve Maintenance. 2nd Annual World Conference of the Society for Industrial And Systems Engineering Las Vegas, NV, USA 2013.

Luis González-Estrada, Gustavo González-Sanmiguel, Luis Martin Torres-Treviño, Angel Rodríguez. Implementation of a Single Chaotic Neuron Using an Embedded System. Lecture Notes in Computer Science Volume 7630, 2013, pp 283-291.

Rolando J. Praga-Alejo, Luis M. Torres-Treviño, David S. González, Jorge Acevedo-Dávila, Francisco Cepeda. A Radial Basis Function Redesigned for Predicting a Welding Process. Advances in Soft Computing - 9th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2010, Pachuca, Mexico, November 8-13, 2010, Proceedings, Part II; 01/2010.
Área de investigación
Ingeniería

Líneas de investigación
Modelado y optimización de procesos industriales con sistemas inteligentes
Mecanismos de aprendizaje


Sistemas
SNI
SNI - Nivel 1
Perfil PROMEP

Tésis dirigidas
Maestría:
Luis Lauro González Estrada. Redes neuronales embebidas con aprendizaje en línea. FIME-Universidad Autónoma de Nuevo León. 2013.

Guillermo González Campos. Aplicación de una red neuronal artificial para la simulación y optimización del proceso de síntesis de y-Bi₂MoO₆ como fotocatalizador. FIME-Universidad Autónoma de Nuevo León. 2013.

Doctorado:
Modelado de procesos dinámicos con regresión simbólica.

Pregrado
Arquitectura de Computadoras, Control de Procesos y Lab., Investigación de Operaciones

Posgrado
Modelado matemático y simulación en sistemas discretos, continuos y mediante agentes

Premios y Reconocimientos
Renovación reconocimiento Perfil PROMEP

Reconocimiento Sistema Nacional de Investigadores Nivel 1

Reconocimiento a la labor académica, científica y tecnológica para subir el nivel del PNPC

Contacto

Dependencia

Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica

Dirección

Av. Universidad s/n. Ciudad Universitaria, San Nicolás de los Garza, Nuevo León, C.P. 66451

Teléfono

(+52) 811 340 40 00 Ext. 1519

Correo Electrónico

luis.torrestrv@uanl.edu.mx

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