Argüelles Cortés, Lucía FranciscaDorta Enríquez, DaylenisCortés Parra, Juan Carlos2020-03-042020-03-042015Citar según la fuente original: 1. Arcos, Jorge; Fors, Emilia. La evaluación del riesgo sísmico en el planeamiento territorial y urbano . Grupo de Estudio de Desastres GREDES. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, 2012. 2. Cardona, Omar. Gestión integral de riesgos y desastres. Tesis desarrollada para optar al título deDoctor en Ingeniería Civil, 2003. 3. García, Eduardo. Modelo basado en Lógica Difusa para la construcción de indicadores de vulnerabilidad urbana frente a fenómenos naturales. Tesis desarrollada para optar al título de Magister en Medio Ambiente y Desarrollo, 2003. 4. Bommer, Julián. The prediction of strong motion duration for engineering design. Paper No. 84. Eleventh World Conference on Earthquake Engineering ISBN: 0080428223 5. Molas, Gilbert. On the correlation of ground motion indices to damage of structure models. Paper No. 1074. 13th World Conference on Earthquake Engineering. 2004 6. Benito, Mª Belén- Evaluación regional de la amenaza sísmica en Centro América,UPM. 2008 7. M.L. Carreño, O.D. Cardona y A.H. Barbat. Evaluación de la habitabilidad de edificios afectados por sismo utilizando la teoría de conjuntos difusos y las redes neuronales artificiales. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería. 2011 8. Rojas, María del Carmen. Desarrollo de un software basado en redes neuronales artificiales para la vigilancia del riesgo de la vivienda urbana para la salud. III Congreso de la Asociación Latinoamericana de Población, Córdoba, Argentina, 2008. 9. Mena, Ulises. Evaluación del riesgo sísmico en zonas urbanas. Tesis Doctoral en Ingeniería Sísmica y Dinámica Estructural. Barcelona, 2002978-959-312-112-5https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/12460En el presente trabajo se explica la importancia de considerar el sistema diagnóstico – pronóstico como instrumento para lograr una perspectiva eficiente del análisis sísmico y se indica su aplicación en la obtención de diversos tipos de índices de vulnerabilidad. Se muestra el grado de incertidumbre de las variables involucradas y se describe la posibilidad de utilizar técnicas de control difuso para determinar relaciones entre variables. Por último, se obtiene como resultado el índice de vulnerabilidad del sistema tecnológico al aplicar el estudio a una zona geográfica, a partir de la concepción de las funciones de pertenencia establecidas para las variables consideradas. La implementación práctica se realiza en Matlab.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Editorial Samuel Feijóo y se socializa en este Repositorio gracias a la política de acceso abierto del 1er Taller Nacional de Seguridad de las Estructuras 2015Sistema Diagnóstico PronósticoÍndices de VulnerabilidadÍndice de Vulnerabilidad del Sistema TecnológicoGrado de IncertidumbreFunciones de PertenenciaTécnicas de Control DifusoModelo MatemáticoLógica DifusaAnálisis de RiesgosÍndice de VulnerabilidadSismologíaProceedingsUNAICC Nacional