Dr. José Valentín Osuna Enciso

 

 Nombre: Dr. José Valentín Osuna Enciso
 División de Ingenierías e Innovación Tecnológica
 Departamento de Ciencias de la Información y Desarrollos Tecnológicos

 

 

 

Nivel S.N.I.

 

Licenciatura

Maestría

Doctorado

1

       Ingeniería en Electrónica Especialidad Sistemas Digitales 

 

 

Maestría en Ciencias en Ingeniería en Electrónica y Computación

     Doctorado en Ciencias de la Computación

 

      Instituto Tecnológico del Mar, Mazatlán, Sinaloa

Universidad de Guadalajara-CUCEI

 

Instituto Politécnico Nacional- Centro de Investigación en Computación

PRODUCCIÓN CIENTÍFICA (2016-2018)

Artículos revistas

Nombre del Artículo

Revista

País

ISSN

  Factor de        Impacto      (si aplica)

Año de publicación

Neural forecasting and optimal sizing for hybrid renewable energy systems with grid-connected storage system

Journal of Renewable and Sustainable Energy

USA

1941-7012

1.135

2016

Image segmentation by minimum cross entropy using evolutionary methods

Soft Computing

Germany

1432-7643

2.472

2017

Optimal control strategy based on neural model of nonlinear systems and evolutionary algorithms for renewa

Journal of Renewable and Sustainable Energy

USA

1941-7012

1.135

2017

Offshore Wind Farm Layout Optimization via Differential Evolution

Computación y Sistemas

México

1405-5546

NA

2018

Libros

Nombre del libro

Editorial

País

ISBN

Año

Optimización, Algoritmos programados con Matlab

Alfaomega

México

978-607-622-689-6

2016

Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective

Springer

Germany

978-3-319-51108-5

2017

Capítulos de libros

Nombre del libro

Nombre del Capítulo

Editorial

País

ISBN

Año

Image feature detectors and descriptors

Image segmentation using an evolutionary method based on Allostatic mechanisms

Springer

Germany

978-3-319-28854-3

 

2016

PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN (2016-2018)

Nombre corto del proyecto

Área de desempeño del proyecto

Vinculación

No. De alumnos de pregrado y/o posgrado que apoyan el proyecto

Algoritmos evolutivos MO para optimizar los parámetros de diseño en fuentes alternativas de energía

Ingeniería y Tecnología

NA

3