Sample records for REDES NEURONALES (neural networks)
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REDES NEURONALES PARA MODELAR PREDICCIÓN DE HELADAS/ Neural networks for modeling frost prediction

Ovando, Gustavo; Bocco, Mónica; Sayago, Silvina
2005-03-01

Resumen en español En este trabajo se desarrollaron modelos basados en redes neuronales del tipo "backpropagation", para predecir la ocurrencia de heladas, a partir de datos meteorológicos de temperatura, humedad relativa, nubosidad, dirección y velocidad del viento. El entrenamiento y la validación de las redes se realizaron utilizando 24 años de datos meteorológicos correspondientes a la estación de Río Cuarto, Córdoba, Argentina, separados en 10 años como conjunto de datos de en (mas) trenamiento y 14 como conjunto de datos de validación. Se construyeron diferentes modelos para evaluar el comportamiento de las redes cuando se usan distintos números de variables de entrada y/o neuronas en la capa oculta y las probabilidades de aciertos en los resultados de predicción para los mismos, al considerar distintas variables de entrada. En los modelos realizados, el porcentaje de días con error de pronóstico fue de 2%, aproximadamente, para 14 años de aplicación; cuando se consideran días de heladas efectivas no pronosticadas los porcentajes oscilan entre un 10% y un 23%, para el mismo período. Los resultados de la simulación muestran el buen desempeño y la pertinencia general de esta metodología en la estimación de fenómenos de comportamiento no lineal como las heladas Resumen en inglés In this work models based on neural networks of the backpropagation type were developed in order to predict the occurrence of frosts from meteorological data such as temperature, relative humidity, cloudiness and wind direction and speed. The training and the validation of the networks were made on the basis of 24 years of meteorological data corresponding to the Río Cuarto station, Córdoba, Argentina. These data were grouped as follows: 10 years for the training data s (mas) et and 14 years for the validation data set. Different models were built to evaluate the performance of the networks when different numbers of input variables and/or neurons in the hidden layer are used, and the probabilities of success in the prediction results on considering different input variables. In the models used, the percentage of days with prediction error was 2%, approximately, for the 14 years of application; when effective frosts days are considered the percentage varies between 10 and 23%, for the same period. The simulation results demonstrated the good performance and the relevance of this methodology for the estimation of the behavior of non-linear phenomena like frosts

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Comparación de redes neuronales y regresión lineal para estimar productividad de sitio en plantaciones forestales, utilizando geomática/ Comparison of neural networks and linear regression to estimate site productivity in forest plantations, using geomatic

Mena Frau, Carlos; Montecinos Guajardo, Rodrigo
2006-01-01

Resumen en español En la presente investigación se propone una metodología para estimar la productividad de sitio en plantaciones forestales mediante modelos de regresión lineal y redes neuronales, utilizando herramientas geomáticas, tales como sistemas de información geográfica (SIG), sistema de posicionamiento global (GPS) y fotogrametría. El estudio se llevó a cabo en la Estación Experimental "El Picazo", ubicada en la precordillera andina de la VII Región del Maule. Las variab (mas) les independientes consideradas tienen relación con la distancia a los cursos de agua (DCA), modelo digital de elevaciones (MDE), modelo digital de orientaciones (MDO) y modelo digital de pendientes (MDP); como variable dependiente se utilizó la altura de los 100 individuos más altos por hectárea (H_100). En ambas técnicas de estimación, las variables finalmente seleccionadas fueron MDP y DCA. La calidad de las estimaciones generadas (R² = 41,65%) se encontró dentro del rango establecido en investigaciones anteriores. El análisis de los resultados establece que el modelo neuronal presenta un menor error medio absoluto (EMA) y una raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) inferior respecto al modelo de regresión lineal múltiple, el cual presentó un menor sesgo medio (SM) y fue más fácil de integrar en un SIG. Por último, se destaca que la productividad de sitio basada en indicadores ambientales como los aquí considerados, permite conocer información útil para desarrollar programas de forestación en zonas despobladas Resumen en inglés This research paper proposes a methodology to estimate site productivity in forest plantations by both linear regression models and artificial neural networks using some geomatic tools, such as Geographic Information System (GIS), Global Posicionating System (GPS) and Fotogrammetry. The study was carried out in the El Picazo Experimental Station which is located in the Andean premountain of the Maule Region. Independent variables are related to the distance to the water c (mas) ourses (DCA), terrain elevation model (MDE), geographic orientation model (MDO) and terrain slope model (MDP); the dependent variable was the total height of the 100 tallest trees per hectare (H_100). In all the estimation techniques applied the best selected variables were the terrain slope and the distance to the water courses. Moreover, the quality of the generated estimations (R² = 41.65%) is within the range established in previous similar research works. The analysis of the results shows that the neural networks has smaller values for absolute mean error (EMA) and mean error quadratic root square (RMSE), than the linear regression model which has a smaller mean bias (SM) and is easier to integrate into a Geographic Information System. Finally, it is possible to establish that the site productivity based on some environmental variables like those indicated above allows to know useful information in order to develop forest plantation programs in bare zones

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Utilidad de las redes neuronales artificiales en la predicción de cáncer de próstata en la biopsia transrectal/ The utility of artificial neural networks in the prediction of prostate cancer ontransrectal biopsy

Rodríguez Alonso, A.; Pertega Díaz, S.; González Blanco, A.; Pita Fernández, S.; Suárez Pascual, G.; Cuerpo Pérez, M.A.
2006-01-01

Resumen en español Objetivo: Determinar si el desarrollo de una red neuronal artificial (RNA) formada por variables clínicas permite predecir el resultado de la biopsia prostática (BP). Material y métodos: Pacientes (n=953) sometidos a BP en el Hospital Arquitecto Marcide, Ferrol, entre enero-2000 y junio-2005. Las variables estudiadas fueron edad, PSA, tacto rectal y volumen prostático, disponiendo de todos estos datos en 843 casos. Para determinar factores relacionados con el diagnós (mas) tico de cáncer de próstata (CP), se desarrollaron un análisis de regresión logística y una red neuronal "feed-forward", con tres nodos en su capa oculta y un nodo de salida, que representa la probabilidad de CP. Ambos modelos fueron construidos a partir de una muestra aleatoria de n=643 pacientes (set de derivación). La capacidad predictiva de ambos modelos se valoró con los 200 pacientes restantes (set de validación), mediante curvas ROC y su área bajo la curva (ABC). Resultados: Se detectó CP en 500 (59,3%) casos. Ajustando por edad, PSA, tacto rectal y volumen prostático, en un modelo de regresión logística multivariante, se observó que todas las variables predecían CP de forma independiente. Las ABC fueron de 0,693 para el PSA, 0,707 para el volumen prostático, 0,815 para la regresión logística y 0,819 para la RNA. La capacidad predictiva de la RNA fue significativamente superior a la del PSA (p=0,002) y volumen prostático (p Resumen en inglés Objective: To determine whether the development of an artificial neural network (ANN) made up of clinical variables allows for the prediction of prostate biopsy (PB) outcome. Materials and methods: Patients (n=953) underwent PB at the Arquitecto Marcide Hospital in Ferrol (Spain), between january 2000 and june 2005. The variables studied were age, PSA, digital rectal examination (DRE) and prostate volume, data for all of which were available in 843 cases. In order to dete (mas) rmine factors related to prostate cancer (PC) diagnosis, a logistic regression analysis and a feed-forward neural network were developed, including three hidden layer nodes and an output node, representing the probability of PC. Both models were constructed from a random sample of n=643 patients (derivation set). The predictive capacity was assessed with the remaining 200 patients (validation set), by means of ROC curves and the area under the curve (AUC). Results: PC was detected in 500 (59.3%) cases. Adjusting for age, PSA, digital rectal examination and prostate volume, in a multivariate logistic regression model it was observed that all the variables were independent predictors of PC. The AUC were 0.693 for PSA, 0.707 for prostate volume, 0.815 for logistic regression and 0.819 for ANN. The predictive capacity of the ANN was significantly higher than that of the PSA (p=0.002) and prostate volume (p

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Aplicación de las redes neuronales artificiales en procesadores digitales de señales: caracterización de sensores infrarrojos/ ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APLICATION ON DIGITAL SIGNAL PROCCESORS: INFRARED SENSORS CHARACTERIZATION

Zambrano Escobar, Alejandro; Pinto Mindiola, Lácides
2009-06-01

Resumen en español En este trabajo se propone un método para la caracterización de la respuesta no lineal de un sensor infrarrojo utilizado en la medición de distancias sensor - objeto, mediante un modelo de red neuronal artificial con entrenamiento supervisado. El modelo neuronal es desarrollado y entrenado empleando la herramienta de redes neuronales (NNT: Neural Networks Toolbox®) de MATLAB™, y luego implantado vía lenguaje C, en un Procesador Digital de Señales (DSP), para su pos (mas) terior aplicación en sistemas embebidos de adquisición de señales. Se comparan tres algoritmos de entrenamiento para verificar la factibilidad de una futura implementación de entrenamiento en línea. El algoritmo Levenberg - Marquardt backpropagation ha permitido obtener los mejores resultados en el modelado de la curva característica del sensor, al obtener a través de su aplicación, un error en el aprendizaje de los datos de entrenamiento de 6x10-5, en el menor número de épocas de entrenamiento registrado comparado con los métodos Resilient backpropagation y quasi - Newton backpropagation. Los resultados del modelo y la implementación confirman un desempeño satisfactorio del método aplicado, que puede ser extendido a la caracterización de otro tipo de sensores. Resumen en inglés This paper proposes a method for the characterization of the nonlinear response of an infrared sensor used in measuring distances, through an Artificial Neural Network model with supervised training. The neural network model is developed using the neural networks tools (NNT: Neural Networks Toolbox ®) of MATLAB ™, and then implemented via C language, in a Digital Signal Processor (DSP) for further application in embedded systems. We compare three training algorithms to (mas) verify the feasibility of future implementation of online training. Levenberg - Marquardt backpropagation algorithm has yielded the best results in modeling the sensor characteristic curve, getting through in this application, the lowest error in learning, in the lowest number of training times recorded compared with the other methods: Resilient backpropagation and quasi-Newton backpropagation Model results and implementation confirm a satisfactory performance of the method used, which can be extended to the characterization of other sensors.

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Multistep predictive controllers based on neural network/ Controladores predictivos de pasos múltiples basados en redes neuronales

Alaña, Jorge; Vinante, Carlos
2005-12-01

Resumen en español En el desarrollo de controladores basados en modelos se han propuesto varios esquemas que utilizan redes neuronales, en general del tipo feedfoward. En el presente trabajo se estudia el uso de redes neuronales recurrentes en el desarrollo de algoritmos de control predictivo de pasos múltiples y se presenta un algoritmo simplificado para su entrenamiento. El desempeño del controlador propuesto se evalúa aplicándolo al control de un reactor de mezcla completa con una re (mas) acción exotérmica irreversible de primer orden. El comportamiento del controlador propuesto resulto ser satisfactorio para todas las regiones de operación del reactor, y en todos los casos fue superior al obtenido usando redes neuronales feedfoward concatenadas como modelos predictivo. Basado en los resultados obtenidos de las simulaciones, se presenta además un análisis cualitativo de la presencia y de la magnitud de los errores en el estado estacionario cuando se utilizan controladores basados en modelos aproximados y se penalizan las acciones de control o su variación. Resumen en inglés Although the potential for modeling dynamic systems, intrinsic in the recurrent neural network arquitectures is superior to the dynamic representational capabilities of the traditional feedfoward networks, they have not been widely used for model based control of nonlinear systems; possibly due the difficulties with the training algorithms. In this paper, we present a multi step nonlinear predictive controller, using recurrent neural networks trained with a new simplified (mas) algorithm, to model nonlinear multi step predictors. The proposed controller was then evaluated using it to control a rather difficult, highly nonlinear CSTR with a first order irreversible exothermic reaction. Its performance was satisfactory in the whole range of operation, and considerably better than the one obtained with the same predictive controller structure but using as a model, for the multi step prediction, the traditional concatenated sequence of one step ahead prediction static feedfoward networks. Based on the simulation results, we also present an analysis of the effects pf penalizing the control actions on their deviations, on the closed loop steady state offsets, in the presence of imperfect predictors.

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Aplicación de las redes neuronales artificiales para la estratificación de riesgo de mortalidad hospitalaria/ Application of artificial neural networks for risk stratification of hospital mortality

Trujillano, J.; March, J.; Badia, M.; Rodríguez, A.; Sorribas, A.
2003-12-01

Resumen en español Objetivo: Comparar la capacidad de predicción de mortalidad hospitalaria de una red neuronal artificial (RNA) con el Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) y la regresión logística (RL), y comparar la asignación de probabilidades entre los distintos modelos. Método: Se recogen de forma prospectiva las variables necesarias para el cálculo del APACHE II. Disponemos de 1.146 pacientes asignándose aleatoriamente (70 y 30%) al grupo de Desarrollo (mas) (800) y al de Validación (346). Con las mismas variables se genera un modelo de RL y de RNA (perceptrón de 3 capas entrenado por algoritmo de backpropagation con remuestreo bootstrap y con 9 nodos en la capa oculta) en el grupo de desarrollo. Se comparan los tres modelos en función de los criterios de discriminación con el área bajo la curva ROC (ABC [IC del 95%]) y de calibración con el test de Hosmer-Lemeshow C (HLC). Las diferencias entre las probabilidades se valoran con el test de Bland-Altman. Resultados: En el grupo de validación, el APACHE II con ABC de 0,79 (0,75-0,84) y HLC de 11 (p = 0,329); modelo RL, ABC de 0,81 (0,76-0,85) y HLC de 29 (p = 0,0001), y en RNA, ABC de 0,82 (0,77-0,86) y HLC de 10 (p = 0,404). Los pacientes con mayores diferencias en la asignación de probabilidad entre RL y RN (8% del total) son pacientes con problemas neurológicos. Los peores resultados se obtienen en los pacientes traumáticos (ABC inferior a 0,75 en todos los modelos). En los pacientes respiratorios, la RNA alcanza los mejores resultados (ABC = 0,87 [0,78-0,91]). Conclusiones: Una RNA es capaz de estratificar el riesgo de mortalidad hospitalaria utilizando las variables del sistema APACHE II. La RNA consigue mejores resultados frente a RL, sin alcanzar significación, ya que no trabaja con restricciones lineales ni de independencia de variables, con una diferente asignación de probabilidad individual entre los modelos. Resumen en inglés Objective: To compare the ability of an artificial neural network (ANN) to predict hospital mortality with that of the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) system and multiple logistic regression (LR). A secondary objective was to compare the allocation of individual probability among the models. Method: The variables required for calculating the APACHE II were prospectively collected. A total of 1146 patients were divided (randomly 70% and 30%) i (mas) nto the Development (800) and the Validation (346) sets. With the same variables an LR model and an ANN were carried out (a 3-layer perceptron trained by algorithm backpropagation with bootstrap resampling and with 9 nodes in the hidden layer) in the Development set. The models developed were contrasted with the Validation set and their discrimination properties were evaluated using the area under the ROC curve (AUC [95% CI]) and calibration with the Hosmer-Lemeshow C (HLC) test. Differences between the probabilities were evaluated using the Bland-Altman test. Results: The Validation set showed an APACHE II with an AUC = 0.79 (0.75-0.84) and HLC = 11 (p = 0.329); LR model AUC = 0.81 (0.76-0.85) and HLC = 29 (p = 0.0001) and an ANN AUC = 0.82 (0.77-0.86) and HLC = 10 (p = 0.404). The patients with the most important differences in the allocation of probability between LR and ANN (8% of the total) were neurological. The worst results were found in trauma patients with an AUC of not greater than 0.75 in all the models. In respiratory patients, the ANN achieved the best AUC = 0.87 (0.78-0.91). Conclusions: The ANN was able to stratify hospital mortality risk by using the APACHE II system variables. The ANN tended to achieve better results than LR, since, in order to work, it does not require lineal restrictions or independent variables. Allocation of individual probability differed in each model.

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Aplicación de las redes neuronales artificiales para la estratificación de riesgo de mortalidad hospitalaria/ Application of artificial neural networks for risk stratification of hospital mortality

Trujillano, J.; March, J.; Badia, M.; Rodríguez, A.; Sorribas, A.
2003-12-01

Resumen en español Objetivo: Comparar la capacidad de predicción de mortalidad hospitalaria de una red neuronal artificial (RNA) con el Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) y la regresión logística (RL), y comparar la asignación de probabilidades entre los distintos modelos. Método: Se recogen de forma prospectiva las variables necesarias para el cálculo del APACHE II. Disponemos de 1.146 pacientes asignándose aleatoriamente (70 y 30%) al grupo de Desarrollo (mas) (800) y al de Validación (346). Con las mismas variables se genera un modelo de RL y de RNA (perceptrón de 3 capas entrenado por algoritmo de backpropagation con remuestreo bootstrap y con 9 nodos en la capa oculta) en el grupo de desarrollo. Se comparan los tres modelos en función de los criterios de discriminación con el área bajo la curva ROC (ABC [IC del 95%]) y de calibración con el test de Hosmer-Lemeshow C (HLC). Las diferencias entre las probabilidades se valoran con el test de Bland-Altman. Resultados: En el grupo de validación, el APACHE II con ABC de 0,79 (0,75-0,84) y HLC de 11 (p = 0,329); modelo RL, ABC de 0,81 (0,76-0,85) y HLC de 29 (p = 0,0001), y en RNA, ABC de 0,82 (0,77-0,86) y HLC de 10 (p = 0,404). Los pacientes con mayores diferencias en la asignación de probabilidad entre RL y RN (8% del total) son pacientes con problemas neurológicos. Los peores resultados se obtienen en los pacientes traumáticos (ABC inferior a 0,75 en todos los modelos). En los pacientes respiratorios, la RNA alcanza los mejores resultados (ABC = 0,87 [0,78-0,91]). Conclusiones: Una RNA es capaz de estratificar el riesgo de mortalidad hospitalaria utilizando las variables del sistema APACHE II. La RNA consigue mejores resultados frente a RL, sin alcanzar significación, ya que no trabaja con restricciones lineales ni de independencia de variables, con una diferente asignación de probabilidad individual entre los modelos. Resumen en inglés Objective: To compare the ability of an artificial neural network (ANN) to predict hospital mortality with that of the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) system and multiple logistic regression (LR). A secondary objective was to compare the allocation of individual probability among the models. Method: The variables required for calculating the APACHE II were prospectively collected. A total of 1146 patients were divided (randomly 70% and 30%) i (mas) nto the Development (800) and the Validation (346) sets. With the same variables an LR model and an ANN were carried out (a 3-layer perceptron trained by algorithm backpropagation with bootstrap resampling and with 9 nodes in the hidden layer) in the Development set. The models developed were contrasted with the Validation set and their discrimination properties were evaluated using the area under the ROC curve (AUC [95% CI]) and calibration with the Hosmer-Lemeshow C (HLC) test. Differences between the probabilities were evaluated using the Bland-Altman test. Results: The Validation set showed an APACHE II with an AUC = 0.79 (0.75-0.84) and HLC = 11 (p = 0.329); LR model AUC = 0.81 (0.76-0.85) and HLC = 29 (p = 0.0001) and an ANN AUC = 0.82 (0.77-0.86) and HLC = 10 (p = 0.404). The patients with the most important differences in the allocation of probability between LR and ANN (8% of the total) were neurological. The worst results were found in trauma patients with an AUC of not greater than 0.75 in all the models. In respiratory patients, the ANN achieved the best AUC = 0.87 (0.78-0.91). Conclusions: The ANN was able to stratify hospital mortality risk by using the APACHE II system variables. The ANN tended to achieve better results than LR, since, in order to work, it does not require lineal restrictions or independent variables. Allocation of individual probability differed in each model.

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Aplicación de las Redes Neuronales en la Protección Diferencial de Generadores Sincrónicos/ Application of Artificial Neural Networks to the Differential Protection of Synchronous Generators

Villada, Fernando; Valencia, Jaime A; Orille, Angel L
2006-01-01

Resumen en español En este trabajo se presentan nuevos esquemas para la protección diferencial de generadores sincrónicos basados en redes neuronales con filtros de respuesta impulsional finita. Adicionalmente se desarrolló y probó experimentalmente un modelo de máquina sincrónica. El modelo permite simular fallos internos en los devanados del estator usando el programa de transitorios electromagnéticos ATP-EMTP. Esto se hace con el fin de generar los patrones de entrenamiento de las (mas) redes neuronales. Los resultados obtenidos permiten concluir que los nuevos esquemas propuestos para la protección diferencial son más efectivos que los conocidos hasta el momento. Con estos nuevos esquemas se logra un tiempo de disparo ante fallos internos del orden de 2.5 microsegundos y una gran capacidad de discriminación entre fallos internos y fallos externos Resumen en inglés This study proposes a new algorithm for the differential protection of synchronous generators based on Finite Impulse Response Artificial Neural Networks. Also, a model for a synchronous machine was developed. The model allowed simulation of internal defects in the windings of the stator using the ATP-EMTP electromagnetic transient program. This was done to generate training patterns for neural networks. The results led to the conclusion that the new schemes proposed for (mas) differential protection were more effective than those known to date. Response times of about 2.5 microseconds were obtained against internal faults, with a high capacity for discrimination between internal and external faults

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Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto/ Developing an artificial neural network model for predicting concrete’s compression strength and electrical resistivity

Lizarazo Marriaga, Juan Manuel; Gómez Cortés, José Gabriel
2007-04-01

Resumen en español En esta investigación se busca obtener un método para predecir la resistencia a la compresión mediante el peso unitario y la velocidad de pulso ultrasónico usando 41 mezclas de concreto diferentes. El estudio ha sido por la necesidad de obtener un método rápido para predecir la resistencia a la compresión del concreto. De la misma manera, la investigación también busca predecir la resistividad eléctrica del concreto mediante el peso unitario, la velocidad de pul (mas) so ultrasónico y la resistencia a la compresión. El modelo para predecir se realizó utilizando una regresión simple y un modelo de redes neuronales. Los resultados mostraron que los modelos de redes neuronales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto funcionan adecuadamente. Resumen en inglés The present study was conducted for predicting the compressive strength of concrete based on unit weight ultrasonic and pulse velocity (UPV) for 41 different concrete mixtures. This research emerged from the need for a rapid test for predicting concrete’s compressive strength. The research was also conducted for predicting concrete’s electrical resistivity based on unit weight ultrasonic, pulse velocity (UPV) and compressive strength with the same mixes. The prediction (mas) was made using simple regression analysis and artificial neural networks. The results revealed that artificial neural networks can be used for effectively predicting compressive strength and electrical resistivity.

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Prediccion mediante redes neuronales artificiales de la transferencia de masa en frutas osmoticamente deshidratadas/ mass transfer prediction by artificial neural networks in osmotically dehydrated fruits/ predição mediante redes neuronais artificiais da transferência de massa em frutas osmoticamente desidratadas

Millán Trujillo¹, Félix Rafael; Ostojich Cuevas², Zoitza
2006-03-01

Resumen en portugués Resumo Este trabalho teve como objetivo predizer as manifestaçðes macroscópicas dos dois principais fenômenos de transferência de massa em três frutas (melão, mamão e maça) osmóticamente desidratadas. Considerou-se o efeito de cinco variáveis de processo: tipo de alimento, concentração da solução osmótica, tamanho da fruta, temperatura e tempo de processo, sobre a perda de água e ganho de sólidos das frutas. Para isto se desenvolveu um modelo neuronal ar (mas) tificial composto por cinco neurônios de entrada e duas capas ocultas de procesamento de informação compostas por cinco neurônios cada uma, utilizando funçðes sigmóides como meio de comunicação, e dois neurônios de saída representando as variáveis dependentes do modelo. A arquitetura neuronal desenvolvida e treinada mediante o algoritmo Levenberg-Marquardt permitiu predizer mais de 90% da variabilidade dos dados nos dois fenômenos de transferência estudados, constituindo-se em um modelo alternativo às equaçðes paramétricas desenvolvidas até o momento Resumen en español Este trabajo tuvo como objetivo predecir las manifestaciones macroscópicas de los dos principales fenómenos de transferencia de masa en tres frutas (melón, lechosa y manzana) osmóticamente deshidratadas. Se consideró el efecto de cinco variables de proceso: tipo de alimento, concentración de la solución osmótica, tamaño de la fruta, temperatura y tiempo de proceso, sobre la pérdida de agua y ganancia de sólidos de las frutas. Para ello se desarrolló un modelo (mas) neuronal artificial compuesto por cinco neuronas de entrada y dos capas ocultas de procesamiento de información compuestas por cinco neuronas cada una, utilizando funciones sigmoides como medio de comunicación, y dos neuronas de salida representando a las variables dependientes del modelo. La arquitectura neuronal desarrollada y entrenada mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt permitió predecir más del 90% de la variabilidad de los datos en los dos fenómenos de transferencia estudiados, constituyéndose en un modelo alternativo a las ecuaciones paramétricas desarrolladas hasta el momento Resumen en inglés Summary The purpose of this work was to predict the macroscopic behavior of the two main mass transfer phenomena in three fruits (melon, papaya and apple) osmotically dehydrated. The effect of five process variables was considered: type of food, osmotic solution concentration, fruit size, temperature and process time. The two dependent output variables were water loss and solid gain of the fruits. An artificial neural network model was developed, consisting of an input la (mas) yer of five neurons and two hidden information processing layers of five neurons each, using sigmoid transfer functions for communication, and two output neurons in order to represent the dependent variables of the model. The neural architecture, trained by the Levenberg-Marquardt algorithm, predicted more than 90% of the data variability for two transfer phenomenon studied, becoming an alternative model to parametric equations developed up to now

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Diagnóstico de fallas con redes neuronales: Parte 1: Reconocimiento de trayectorias/ Fault diagnosis with neural networks: Part 1: Trajectory recognition

Tarifa, Enrique Eduardo; Martínez, Sergio Luis
2007-04-01

Resumen en español La investigación realizada tuvo como objetivo la formulación de un método para el diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para plantas químicas utilizando redes neuronales artificiales. El diagnóstico de fallas tiene como misión identificar la falla que está afectando a un proceso dado a través del análisis de las señales suministradas por los sensores del proceso. Las redes neuronales son modelos matemáticos que intentan reproducir la actividad cognosc (mas) itiva del cerebro humano. Éstas se caracterizan por su estructura y el método de aprendizaje utilizado. El problema del diagnóstico de fallas se aborda a partir de la perspectiva de la identificación de las trayectorias (secuencias temporales de datos) que describen las variables del proceso al ser afectado por una falla. De esta forma, reconocidas las trayectorias, se habrá identificado la falla asociada. El desarrollo teórico realizado recomienda una estructura y un método de entrenamiento optimizado para las redes neuronales a emplear. Tanto la estructura como el método de entrenamiento propuesto fueron evaluados realizando estudios comparativos con estructuras y un método de entrenamiento tradicionales. Los resultados así obtenidos mostraron la superioridad de las redes neuronales diseñadas y entrenadas con el método propuesto en este trabajo. Salvo en procesos simples, el diagnóstico de fallas es más complejo que el reconocimiento de trayectorias porque cada falla puede provocar un conjunto infinito de trayectorias (flujo). Por ese motivo, los fundamentos establecidos en el trabajo son utilizados en la parte II, donde el análisis se extiende al reconocimiento de flujos. Resumen en inglés The present investigation was focused on formulating a method for designing a fault diagnosis system for chemical plants by using artificial neural networks. Fault diagnosis is aimed at identifying a fault which affects a given process by analysing the signs supplied by process sensors. Neuronal networks are mathematical models which try to imitate the functioning of the human brain. A neural network is defined by its structure and the learning method used. The difficulty (mas) with diagnosing faults lies in recognising the trajectories (temporal series of data) followed by process variables when a fault affects the process; when trajectories are recognised, the associated fault is also identified. The theory so developed recommended an optimised structure and training method for the neural networks to use. Both the proposed structure and the training method were tested by carrying out comparative studies between traditional structures and a training method. The results showed the superiority of the neural networks designed and trained with the method proposed in this work. Except for simple processes, fault diagnosis is a more complex problem than simply identifying trajectories, because a fault may cause an infinite set of trajectories (i.e. flow). The fundaments established in this work are thus used in Part II, where the analysis is extended to recognise flows.

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Diagnóstico de fallas con redes neuronales: Parte II: Reconocimiento de flujos/ Neural network fault diagnosis: Part II: flow recognition

Tarifa, Enrique Eduardo; Martínez, Sergio Luis
2007-08-01

Resumen en español En el presente trabajo el sistema de diagnóstico presentado en la parte I es modificado para supervisar procesos que evolucionan en forma compleja ante la presencia de fallas. Al igual que en la Parte I, se considera que cuando una falla afecta a un proceso, cada variable evoluciona siguiendo una trayectoria. Sin embargo, esta vez dicha trayectoria no es única, sino que pertenece a un conjunto de infinitas trayectorias posibles denominado flujo. Cada falla tiene asociad (mas) o un flujo particular para cada variable. Entonces, en un proceso afectado por una falla, el problema del diagnóstico de fallas se traduce a reconocer, para todas las variables, a cuál flujo pertenece la trayectoria que está siendo observada. Al identificar los flujos se habrá identificado la falla que los provoca. Modelado el diagnóstico de fallas como un problema de reconocimiento de flujos, se realizó un desarrollo teórico que culminó con la definición tanto de la estructura como del método de entrenamiento de las redes neuronales empleadas por el nuevo sistema de diagnóstico. En las pruebas hechas, el nuevo sistema de diagnóstico presentó muy buen comportamiento, siendo el diagnóstico exacto, de alta resolución y estable frente al ruido. Finalmente, la teoría desarrollada también indica cómo deben ser escaladas las redes para supervisar procesos de mayor complejidad. Resumen en inglés The diagnostic system introduced in Part I is modified in this work for supervising complex processes when faults present themselves. As in Part I, it is supposed that when a fault affects a process, then each variable evolves following a trajectory. However, this time the aforementioned trajectory is not unique but belongs to a set of infinite possible trajectories named flow. Each fault in a particular flow is associated with each variable. Faults affecting a process ca (mas) n then be diagnosed by recognising which flow the trajectory being observed belongs to for every variable in turn. Once flows have been identified, then the fault causing them is also identified. Theory was developed after modelling fault diagnosis as being a flow recognition problem, definitions being yielded for both structure and training method for the artificial neural networks used by the new diagnostic system. The diagnostic system performed well in tests, diagnosis being exact, having high, stable resolution in the presence of noise. The theory so developed recommends networks being scaled-up for supervising more complex processes.

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Aplicación de análisis de conglomerados y redes neuronales artificiales para la clasificación y selección de candidatos a residencias médicas/ Cluster analysis and artificial neural networks for residency candidates classification and selection

Borracci, Raúl A.; Arribalzaga, Eduardo B.
2005-03-01

Resumen en español Introducción: Los programas educacionales han recurrido a distintos modelos de regresión lineal múltiple, de selección asistida por computadora y más recientemente, de redes neuronales artificiales para la confección de listados preliminares de mérito entre los postulantes a la residencia. Objetivo: evaluar y rediseñar un sistema para la selección y clasificación de aspirantes a un programa de residencias universitarias por medio de la aplicación de modelos de (mas) análisis multivariante y de redes neuronales artificiales. Material y Método: El diseño consistió en un estudio retrospectivo-transversal, realizado en un hospital universitario. Se evaluó una muestra al azar de 213 aspirantes a un programa de residencias médicas universitarias teniendo en cuenta el promedio de la carrera de grado, el resultado del examen de ingreso a la residencia, los antecedentes curriculares y biográficos, el internado y el puntaje de las entrevistas. Se aplicó un análisis de conglomerados jerárquico (clúster análisis) para la clasificación y selección de los candidatos en un orden de mérito en base a los puntajes estandarizados de las 5 variables. Resultados: El análisis de conglomerados jerárquico clasificó 209 aspirantes en 12 conglomerados en base al promedio estandarizado de los valores obtenidos de las 5 variables. Este análisis se usó para construir una clasificación descriptiva de los grupos y una lista final por mérito de acuerdo a la posición relativa de cada candidato por encima o debajo de los puntajes promedios. Se imitó la solución de conglomerados por medio de una red perceptrón multicapa con una sensibilidad y especificidad de 94.1 y 99.1% respectivamente. Conclusiones: El análisis de conglomerados jerárquico fue un método útil y novedoso para clasificar una muestra de aspirantes a la residencia en conglomerados de acuerdo a la posición relativa de sus puntajes estandarizados por encima o por debajo de la media de todo el conjunto. Además, se entrenó una red PMC que permitió imitar los resultados del análisis de conglomerados con la suficiente precisión como para ser considerado un método alternativo de selección asistida por computadora cuando se trabaja con datos masivos. La solución de conglomerados constituye una aproximación alternativa para la selección de candidatos a la residencia. Resumen en inglés Introduction: Multiple linear regression models, computer-assisted selection and recently, artificial neural networks have been used at educational programs to produce preliminary rank lists of residency applicants. The aim of this study was to evaluate and redesign a system to rank applicants for a university residency program using multivariate analysis and neural networks models. Methods: The design was a retrospective-transversal study, performed in University Hospita (mas) l. A random sample of 213 residency applicants to a medical university program was evaluated with regard to medical school grades, examinations, autobiography, internship and interview scores. Hierarchical cluster análisis and artificial neural networks for applicants’ classification and ranking were developed using standardized scores of all 5 variables. Results: Cluster analysis classified applicants in 12 clusters depending on average standardized values of variables. This analysis was used to construct a descriptive classification of groups and a final ranking list according to applicant’s relative position over or under average scores. Multi-layer perceptron network was able to imitate the cluster solution with a mean sensitivity and specificity level of 94.1% and 99.1% respectively. Conclusions: A hierarchical cluster analysis was used to classify a sample of residency applicants in a ranking list, based on candidate’s relative position over or under the mean standardized scores of individual variables. Additionally, a MLP network was trained to imitate cluster results with a sufficient level of accuracy to be considered as an optional computer-assisted method to cluster analysis of massive data. This cluster solution constitutes an alternative approach for residency candidates’ selection.

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Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana/ Forecasting Time Series with Neural Networks: An Application to the Colombian Inflation

SANTANA, JUAN CAMILO
2006-06-01

Resumen en español Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de series temporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkins y el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combi nación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorar la capacidad de predicción. Resumen en inglés Evaluating the usefulness of neural network methods in predicting the Colombian Inflation is the main goal of this paper. The results show that neural networks forecasts can be considerably more accurate than forecasts obtained using exponential smoothing and SARIMA methods. Experimental results also show that combinations of individual neural networks forecasts improves the forecasting accuracy.

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CORRELACIÓN DE REGISTROS ENTRE POZOS CON REDES NEURONALES ARTIFICALES UTILIZANDO MÚLTIPLES CURVAS O VARIABLES REGISTRADAS/ WELL LOG CORRELATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING SEVERAL CURVES OR LOG PARAMETERS

Alzate E., Guillermo; Branch B., John William; Suárez B., Oscar Mauricio; Vega S., Carlos Andres
2006-11-01

Resumen en español La correlación de registros entre pozos si se hace del modo tradicional (inspección visual), es una actividad compleja que demanda tiempo y rigurosidad por parte de uno o varios expertos humanos. En este artículo se presenta una herramienta computacional basada en redes neuronales artificiales (RNA) para correlacionar registros entre pozos y los resultados de su aplicación a un caso de campo. Se hace una descripción del proceso de correlacionar curvas de registros en (mas) tre pozos, y sus exigencias en personal calificado y tiempo, en especial en campos de geología compleja y con un gran número de pozos. Finalmente, se presenta la herramienta de computo desarrollada y su aplicación. Los resultados obtenidos con la herramienta propuesta al aplicarla a cinco pozos, manifiestan un buen desempeño y resulta en una buena y rápida aproximación a los resultados obtenidos por un experto humano en su procedimiento visual de correlación. Esta técnica basada en las RNA presenta buena versatilidad para correlacionar varios tipos de curvas de registros a partir de la identificación en cualquier pozo del campo y/o yacimiento en estudio de un marcador litológico previamente escogido en un pozo de referencia. El resultado final es una herramienta computacional confiable, efectiva y eficaz para realizar el trabajo de correlacionar un marcador estratigráfico de un pozo a otro en un yacimiento de un mismo campo. Resumen en inglés Well logs correlation if it is performed by traditional way (visual inspection) is a complex activity which it takes long time and a rigorous commitment from one or more human experts. This paper presents a computational tool based on artificial neural network (ANN) to correlate logs among wells and also the results for a field study case. It is presented the process of well logs correlation and its requirements of qualified people and time specially for hydrocarbon reser (mas) voirs with complex geology and many wells. Finally, it is presented a computacional tool and its application. The final results for a five wells’ logs study case show a good performance, a fast and close approach to the results obtained by an human expert using the conventional visual inspection procedure. The developed tool based on ANN presents good versatility to correlate several well log curves beginning from the identification in any well of oilfield or reservoir of a lithologic marker previously picked on a reference well. The final result is a reliable and effective computer tool to correlate a stratigraphic marker from a well to another one in a hydrocarbon reservoir or oilfield.

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LOCALIZACIÓN DE MÓVILES EN TELEFONÍA CELULAR USANDO REDES NEURONALES/ CELL PHONE LOCATION USING NEURAL NETWORKS/ LOCALIZAÇÃO DE DISPOSITIVOS MÓVEIS NA TELEFONIA CELULAR USANDO REDES NEURONAIS

Belandria, Edgar; Paredes, José Luis; Viloria, Francisco
2006-04-01

Resumen en portugués Propõe-se um método para estimar a localização de dispositivos móveis realizando chamadas em situação de emergência baseado em redes neuronais artificiais. A solução proposta é submetida a prova ante diferentes canais de comunicação, tais como canal de múltiples trajetórias e canal de perda por recorrido, assim como também ante situações de geometria críticas de posição do dispositivo móvel em relação às antenas radio base da rede celular, medindo (mas) seu desempenho ao compará-la com os métodos tradicionais e analisando a possível aplicação destes sistemas de localização de chamadas celulares na Venezuela. Resumen en español Se propone un método para estimar la ubicación de móviles realizando llamadas en situación de emergencia basado en redes neuronales artificiales. La solución propuesta se somete a prueba ante diferentes canales de comunicación, tales como canal de múltiples trayectorias y canal de pérdida por recorrido, así como también ante situaciones de geometría críticas de posición del móvil con respecto a las antenas radio base de la red celular, midiendo su desempeño (mas) al compararla con los métodos tradicionales y analizando la posible aplicación de estos sistemas de localización de llamadas celulares en Venezuela. Resumen en inglés A method based in neural networks is proposed to estimate the location of mobile phones in emergency situations. The approach to the problem is probed under different communication channels such as multiple paths and lost paths, as well as under critical geometry mobile positions with respect to the base station of the network cell company. The performance is determined by comparison with standards methods and its possible application in Venezuela is analyzed.

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Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de pérdida asimétricas/ Forecast Evaluation of the Exchange Rate Using Artificial Neural Networks and Asymmetric Cost Functions

JALIL, MUNIR ANDRÉS; MISAS, MARTHA
2007-06-01

Resumen en español Se comparan especificaciones lineales y no lineales (estas últimas expresadas en redes neuronales artificiales) ajustadas a la variación porcentual diaria del tipo de cambio utilizando para ello funciones de costo tradicionales (simétricas) y funciones de pérdida asimétricas. Los resultados muestran que las redes neuronales permiten obtener mejores pronósticos con ambos tipos de funciones de costos. Sin embargo, es de anotar que cuando se evalúan los pronósticos con funciones asimétricas, el modelo no lineal supera ampliamente a su contraparte lineal. Resumen en inglés We compare forecasts obtained via linear vs. non linear specifications. The models are adjusted to the daily percentage change of the exchange rate and the comparison is done using both symmetric and asymmetric cost functions. Results show that the non linear model (which here takes the form of an Artificial Neural Network –ANN) performs better in terms of forecasting ability when evaluated with both types of cost functions. Further more, when using asymmetric costs, the ANN is a much better predictor than its linear counterpart.

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Modelos de Algoritmos Genéticos y Redes Neuronales en la Predicción de Índices Bursátiles Asiáticos

Parisi, Antonino; Parisi, Franco; Díaz, David
2006-11-01

Resumen en español Este estudio analiza la capacidad de los modelos construidos a partir de algoritmos genéticos y redes neuronales para predecir el signo de las variaciones semanales de los índices bursátiles Nikkei 225, Hang Seng, Shangai Composite, Seoul Composite y Taiwan Weighted. Se utilizó un modelo multivariado dinámico construido a partir de algoritmos genéticos recursivos y una red neuronal ward. Los resultados fueron comparados con los de un modelo ingenuo o AR(1) y una est (mas) rategia buy and hold. El modelo multivariado obtenido a través de algoritmos genéticos obtuvo el mejor desempeño en términos de rentabilidad corregida por riesgo, medida por los índices de Sharpe y Treynor. Si bien la red ward obtuvo una mejor capacidad predictiva, ésta no se vio reflejada en una mayor rentabilidad corregida por riesgo. Los resultados se confirman en las series generadas a través de un proceso bootstrap. De esta manera, se presenta evidencia de que, para el caso asiático, los modelos de algoritmos genéticos y la red ward recursiva pueden predecir el cambio direccional del índice, junto con generar mayores retornos que un modelo ingenuo y una estrategia buy and hold. Lo anterior apoya las conclusiones del estudio de Leung, Daouk y Chen (2000), según el cual la predicción de la dirección del movimiento puede arrojar mayores ganancias de capital que la proyección del valor de cierre Resumen en inglés This study analyzes the capacity of multivariated models constructed from genetic algorithms and artificial neural networks to predict the sign of the weekly variations of the Asian stock-market indexes Nikkei225, Hang Seng, Shanghai Composite, Seoul Composite and Taiwan Weighted. The results were compared with those of an ingenuous model or AR(1) and a strategy of buy and hold. The multivariable model from genetic algorithms obtained the best performance in terms of yiel (mas) d corrected by risk, measured by the indexes of Sharpe and Treynor. Although the Ward network obtained a better predictive capacity, this was not reflected in a greater yield corrected by risk. The results were confirmed in the series generated through a bootstrap process. Thus, this study presents evidence that for the Asian market, the genetic models and Ward recursive networks can predict the directional change of the index, along with to generate greater returns than an ingenuous model and a strategy buy and hold. This supports the conclusions of the study of Leung, Daouk and Chen (2000), according to which the prediction of the direction of movement can give greater gains of capital than the forecasts of close values

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Microestructura y dinámica de la tasa de cambio nominal en Colombia: una aproximación con redes neuronales artificiales y sistemas neurodifusos/ Nominal exchange rate microstructure and dynamics in Colombia: an approach using artificial neural networks and neural diffusion systems

Méndez Sayago, Jhon Alexander
2008-07-01

Resumen en español Este artículo presenta los resultados de evaluaciones empíricas de pronósticos de la tasa de cambio nominal en Colombia realizados a partir de especificaciones lineales (modelo de rezagos distribuidos) y no lineales (redes neuronales artificiales y sistemas neurodifusos). Todas las especificaciones econométricas emplean el flujo de órdenes como determinante del tipo de cambio, la variable más representativa de los modelos que tratan de explicar la tasa de cambio nom (mas) inal, apoyados en la microestructura del mercado cambiario. Las medidas de error de pronóstico utilizadas para evaluar la habilidad predictiva de los modelos evidenciaron las ventajas de los modelos lineales y no lineales sobre la caminata aleatoria, atribuible al flujo de órdenes. Los modelos no lineales mostraron alguna superioridad sobre el modelo lineal en términos de la raíz del error cuadrado medio, el coeficiente de Theil y el porcentaje de cambios correctos predichos, tan leve que no permite confirmar la hipótesis de no linealidad del proceso generador de la tasa de cambio. Resumen en inglés This article presents the results of empirical assessments of the nominal exchange rate in Colombia, conducted using linear specifications (distributed lag model) and non-linear specifications (artificial neural networks and neural diffusion systems). All of the econometric specifications employ order flow as the determinant for the exchange rate, the most representative variable for models that attempt to explain the nominal exchange rate, supported by the exchange marke (mas) t microstructure. The forecast error measurements used to assess the predictive ability of the models evidenced that linear and non-linear models had an advantage over a random path models, attributable to the order flow. Nonlinear models were somewhat superior to the linear model in terms of the root mean square error, Theil’s coefficient, and the percentage of predicted correct changes, but the difference was so slight that it does not enable confirming the hypothesis that the exchange rate generation process is non-linear.

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NEUROSCHEME: UN LENGUAJE PARA EL MODELAMIENTO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ NEUROSCHEME: A MODELING LANGUAGE FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

VELÁSQUEZ HENAO, JUAN DAVID
2005-11-01

Resumen en español La construcción de modelos basados en Redes Neuronales Artificiales, no solamente comprende la parte de creación de la red neuronal como tal y su entrenamiento, si no también, una cantidad de labores que se realizan antes y después de esta fase. En el mercado existen muchas herramientas para el modelamiento de Redes Neuronales Artificiales, sin embargo, ellas no brindan la versatilidad necesaria para cumplir con estas tareas adicionales. Para satisfacer esta necesidad (mas) , se implementó el Lenguaje Algorítmico NeuroScheme, el cual incorpora los modelos de Redes Neuronales Artificiales como un tipo de dato nativo dentro del lenguaje, y que es caracterizado por su capacidad expresiva, elegancia y simplicidad. Resumen en inglés Building of neural network-based models, is conformed not only by the creation of the artificial neural network and its training, but other number of activities realized before and after of this phase too. In the market exists many computational tools for artificial time series modelling, however, they are not enough versatile for doing these additional task. For satisfying this necessity, the Neuroscheme algorithmic language is developed, which incorporate the artificial (mas) neural networks models as a native type of data inside the language; it is characterized by its expression capacity, elegance and simplicity.

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TENDENCIAS EN LA PREDICCIÓN Y ESTIMACIÓN DE LOS INTERVALOS DE CONFIANZA USANDO MODELOS DE REDES NEURONALES APLICADOS A SERIES TEMPORALES/ TENDENCIES IN THE PREDICTION AND ESTIMATION OF THE CONFIDENCE INTERVALS USING MODELS OF NEURONAL NETWORKS APPLIED TO TEMPORARY SERIES

VELÁSQUEZ H., JUAN DAVID; DYNER R., ISAAC; SOUZA., REINALDO C.
2006-07-01

Resumen en español En este artículo, se discute el estado del arte en la estimación de la predicción varios pasos adelante para modelos de series temporales no lineales basados en perceptrones multicapa. Se revisan las principales tendencias para la estimación de pronósticos puntuales e intervalos de confianza. En adición, se argumenta sobre los principales problemas abiertos para investigación futura en la predicción de series temporales usando redes neuronales. Resumen en inglés In this paper, we discuss the state-of-art in estimating multiple steps ahead forecast for nonlinear time series models based on multilayer perceptrons. We review the main trends for estimating the point forecasts and confidence intervals. In addition, we argue the principal open issues for future research in time series forecasting using neural networks.

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MODELADO DEL PRECIO DEL CAFÉ COLOMBIANO EN LA BOLSA DE NUEVA YORK USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ MODELLING OF THE COLOMBIAN COFFEE PRICE IN THE NEW YORK STOCK EXCHANGE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Velásquez Henao, Juan David; Aldana Dumar, Mario Alberto
2007-12-01

Resumen en español En este artículo, se modela el precio promedio mensual del café colombiano en la Bolsa de Nueva York, usando varios modelos alternativos. El modelo final seleccionado está compuesto por una componente lineal autorregresiva más una red neuronal artificial tipo perceptron multicapa con dos neuronas en la capa oculta, que permite representar la dinámica que sigue el valor esperado de la serie de precios; mientras que la dinámica de los residuales es especificada usando (mas) un proceso heterocedástico condicional autoregresivo de primer orden. Los residuales normalizados del modelo son incorrelacionados y homocedásticos, y siguen aproximadamente una distribución normal. Los resultados indican que el precio actual depende de los precios ocurridos en los últimos cuatro meses. Resumen en inglés In this paper, the monthly average price of the Colombian coffee in the New York Stock Exchange, is modelling by means of several alternative models. The preferred model is composed by a lineal autoregressive component plus a multilayer perceptron neural network with two neurons in the hidden layer, that allow us to representing the dynamic following by the expected value of the price time series; while, the dynamic of the residuals is specified by an autoregressive condi (mas) tional heterocedastic model of first order. The normalized residuals of the preferred model are uncorrelated, homocedastic and are distributed following a normal distribution. The results indicate that the current price depend of the prices in the previous four months.

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Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales/ Electricity price forecasting using artificial neural networks

Villada, Fernando; Cadavid, Diego Raúl; Molina, Juan David
2008-06-01

Resumen en español Este trabajo propone un modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia mediante el uso de redes neuronales artificiales. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el nivel medio de los embalses en la segunda. Los resultados se comparan con un modelo Autorregresivo Condicional Heterocedástico Generalizado (GARCH) encontrándose ventajas en este último den (mas) tro del período de muestreo, pero un mejor desempeño de las redes neuronales en el período fuera de la muestra. Los datos históricos se obtuvieron de la Compañía XM perteneciente al grupo ISA, de los cuales se usan 120 días para entrenamiento y los 31 días del mes siguiente para verificación del pronóstico. Resumen en inglés A model for forecasting the electricity price in Colombia using artificial neural networks is proposed in this work. Two neural networks structures including the price series in the first and the price series plus the water reserve levels in the latter are used. The results are compared with a Generalized Autorregresive Conditional Heteroskedastic Model (GARCH) model, which shows better adjustment inside the training period, but the neural networks have better performance (mas) forecasting outside the training sample. Historical data was supplied by the Company XM belonging to ISA Group, where 120 days were used as training patterns and the next 31 days were left to test the next month forecast.

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Control adaptativo para arranque de generadores de vapor mediante redes neuronales dinámicas/ STEAM GENERATORS START-UP BY MEANS OF AN ADAPTIVE CONTROL AND DYNAMIC NEURAL NETWORKS

Aguirre, Miguel
2009-06-01

Resumen en español En este documento se describe el modelado y el control adaptativo mediante redes neuronales auto-recurrentes para arranque de un generador de vapor, con el fin de disminuir el tiempo de arranque y minimizar las variaciones y fallas por ajuste manual de las variables involucradas en este proceso. La variable de proceso a controlar para el arranque, es principalmente la temperatura, además se controla el oxigeno para garantizar la máxima eficiencia de la combustión en lo (mas) s quemadores. Ambas se controlan mediante la manipulación de la relación gas natural/aire de combustión. Los datos de entrenamiento son empíricos del proceso y son medidos cada 2 minutos. La simulación del proceso y del controlador se realizó en MATLAB. Las acciones de control resultantes concuerdan con un arranque normal del generador de vapor. Resumen en inglés In this document it will be explain the modeling and adaptive control by means of auto-recurrent neural networks for steam generators start-up with the purpose of obtain a minimum in the start-up time, the variance and the failures for manual settings of the process variables. The primary start-up process variable to control is the temperature, but in addition will be control the oxygen for guarantee the maximum performance of the burner combustion. Both variables were co (mas) ntrolled setting the relation between the natural gas and combustion air. The training data are empiric of the process and it was sampled every 2 minutes. The process and controller simulation was realized in MATLAB. The controller actions obtained in the simulations had concordance with a normal start up of the steam generator.

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Mapeo curvas típicas demanda de energía eléctrica del sector residencial, comercial e industrial de la ciudad de Medellín, usando redes neuronales artificiales y algoritmos de interpolación/ Typical demand curvs of electric power for the residential, commercial and industrial sector of Medellin, using artificial neural networks and algorithms of interpolation

Tabares, Héctor; Hernández, Jesús
2008-12-01

Resumen en español Uno de los principales problemas para modelar el consumo de energía eléctrica en un lugar determinado, consiste en la extracción del conocimiento cuando éste se encuentra almacenado en grandes volúmenes de información como, por ejemplo, registros históricos. De acuerdo con esta representación, cada hecho ocurrido y registrado está compuesto por una pareja de componentes (t, P) en donde t representa el tiempo en el que se registro la muestra y P representa la pote (mas) ncia eléctrica consumida en ese instante. El registro diario cuenta con N casos que representa cada una de las parejas de estímulo respuesta conocidas. El objetivo de este trabajo consiste en hallar una función que permita mapear el vector de variables de entrada t al vector de variables de salida P. donde F es una función cualquiera, en este caso el consumo de energía eléctrica. Su modelamiento con Redes Neuronales Artificiales (RNA) es un Perceptron Multi Capa (PMC). Otra forma de modelarlo es usando Algoritmos de Interpolación (AI). Resumen en inglés One of the main problems for modeling the electric power consumption in a certain place is the extraction of the knowledge when it is stored in big volumes of information like for example historical registrations. According with this representation, each fact happened and registered consists of a couple of components (t, P) where t represents the time of sample registration and P the electric power consumed at that time. The daily registration has N cases that each of the (mas) well-known stimulus-answer couples represents. The objective of this work is to develop a function that allows finding the vector of entrance variables t to the vector of exit variables P. F is any function, in this case the electric power consumption. Their modeling with Artificial Neural Netwok (ANN) is Multi a Perceptron Layer (PMC). Another form of modeling it is using Interpolation Algorithms(AI).

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ESTUDIO DE SERIES TEMPORALES DE CONTAMINACIÓN AMBIENTAL MEDIANTE TÉCNICAS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ TIME SERIES ANALYSIS OF ATMOSPHERE POLLUTION DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TECHNIQUES

Salini Calderón, Giovanni; Pérez Jara, Patricio
2006-12-01

Resumen en español Se diseñó una red neuronal artificial (RNA) para hacer predicciones de valores de concentraciones horarias de material particulado fino en la atmósfera. El estudio está basado en los datos de tres años de series de tiempo de pm2.5 (material particulado suspendido de 2,5 micrones de diámetro), obtenidos en una estación céntrica de la Red MACAM de la ciudad de Santiago de Chile, entre los años 1994 y 1996. Para obtener el espaciamiento óptimo de los datos, así co (mas) mo el número de datos hacia atrás necesarios para pronosticar el valor futuro, se aplicaron dos test estándar usados en estudio de sistemas dinámicos, como Información Mutua promedio (AMI) y Falsos Vecinos más Cercanos (FNN). De esta manera se encontró que lo más conveniente era considerar como entrada los datos de PM2.5 cada seis horas durante un día (cuatro datos), y en base a ellos predecir el dato siguiente. Una vez fijo el número de variables de entrada y elegida la variable a pronosticar, se diseñó un modelo predictivo basado en la técnica de RNA. El tipo de modelo de RNA usado fue uno de multicapas, alimentado hacia adelante y entrenado mediante la técnica de propagación hacia atrás. Se probaron redes sin capa oculta y con una y dos capas ocultas. El mejor modelo resultó ser con una capa oculta, a diferencia de lo obtenido en trabajo anterior que reportaba que la red sin capa oculta era más eficiente. Los resultados fueron más precisos que los obtenidos con un modelo de persistencia (el valor en seis horas más será el mismo que el actual) Resumen en inglés An artificial neural network for the forecasting of concentrations of fine particulate matter in the atmosphere was designed. The data set analyzed corresponds to three years of pm2.5 time series (particulate matter in suspension with aerodynamic diameter less than 2,5 microns), measured in a station that belongs to Santiago's monitoring network (Red MACAM) and is located near downtown. We consider measurements of concentrations between May and August for years between 19 (mas) 94 and 1996. In order to find the optimal time spacing between data and the number of values into the past necessary to forecast a future value, two standard tests were performed, Average Mutual Information (AMI) and False Nearest Neighbours (FNN). The results of these tests suggest that the most convenient choice for modelling was to use 4 data with 6 hour spacing on a given day as input in order to forecast the value at 6 AM on the following day. Once the number and type of input and output variables are fixed, we implemented a forecasting model based on the neural network technique. We used a feedforward multilayer neural network and we trained it with the backpropagation algorithm. We tested networks with none, one and two hidden layers. The best model was one with one hidden layer, in contradiction with a previous study that found that minimum error was obtained with a net without hidden layer. Forecasts with the neural network are more accurate than those produced with a persistence model (the value six hours ahead is the same as the actual value)

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MODELACIÓN DE LA ESTRUCTURA JERÁRQUICA DE MACROINVERTEBRADOS BENTÓNICOS A TRAVÉS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ Modeling of the Hierarchical Structure of Freshwater Macroinvertebrates Using Artificial Neural Networks

RICO, CLAUDIA; PAREDES, MAYERLY; FERNáNDEZ, NELSON
2009-12-01

Resumen en español El estudio de la estructura jerárquica de comunidades ecológicas, se ha sintetizado de manera regular a través de técnicas multivariadas de ordenación o clasificación. Sin embargo, al contarse actualmente con herramientas analíticas de computación bioinspirada provenientes de la inteligencia artificial, existe la oportunidad de establecer modelos ecológicos, con características deseables como flexibilidad, exactitud, robustez y confiabilidad. En este contexto, e (mas) sta investigación utilizó dos métodos computacionales de utilidad en ecoinformática, referidos a redes neuronales artificiales (RNARs) para la modelación de la estructura jerárquica de una comunidad de macroinvertebrados bentónicos en términos de auto-organización y predicción. El primer método de modelación consistió en un mapa de auto-organización (MAU), una herramienta de aprendizaje no supervisado que clasificó las especies de macroinvertebrados; este MAU tomó en la capa de entrada la abundancia de cada taxa, y en la de salida proyectó su clasificación en 15 unidades y cuatro agrupamientos jerárquicos. La segunda RNA, correspondió a un Perceptrón multicapa de alimentación adelantada con algoritmo de retropropagación, que modeló separadamente la riqueza y la abundancia de Ephemeroptera, Coleoptera y Trichoptera (ECT), en función de nueve variables fisicoquímicas; la arquitectura del perceptrón correspondió a una constitución de nueve, siete, y una neurona en las capas de entrada, intermedia y salida, respectivamente. Los resultados sugieren que las RNARs utilizadas evidenciaron tanto los patrones jerárquicos, como los de riqueza y abundancia de ECT de manera adecuada, al tiempo que facilitaron el análisis de los datos y el entendimiento de la dinámica de la comunidad de macroinvertebrados, objeto de estudio. Resumen en inglés The study of hierarchical structures of ecological communities has been synthesized in an ordinary way by means of multivariated techniques of ordination or clustering. Currently, analytical tools of bio-inspired computation belonging to the area of artificial intelligence are available to achieve ecological models with desirable characteristics, such as; flexibility, accuracy, robustness and reliability. In this context, this study employed two computational methods usef (mas) ul in ecoinformatics referring to artificial neural networks (RNAR) for the modeling of the hierarchical structure of a benthic macroinvertebrate community in self-organization and prediction terms. The first ANN modeling method consisted of a Kohonen self-organization map (SOM), a non-supervised learning tool that classify the species of macroinvertebrates; this SOM in the input layer of gets the abundance of each ‘taxa’ from the data matrix, while in the output layer was visualized the computational results. Thus, in the output layer the species are organized in fifteen units and four hierarchical clusters. The second ANN method applied consisted of a multilayer feed-forward perceptron net with back-propagation algorithm to predict the three major insect orders; this means, Ephemeroptera, Coleoptera and Trichoptera (ECT) richness and abundance using a set of nine physical-chemical variables. This ANN architecture included a neuron for each environmental variable, a hidden layer with seven neurons and a neuron in the output layer for ECT prediction. The results suggest that both types of ANN used, SOM and perceptron, were correspondingly related to the hierarchical patterns and with the richness and abundance patterns’ predictions, and gave the data analysis and understanding of the dynamic of the macroinvertebrates community, in a correct way.

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IDENTIFICACION DEL CILINDRO NUDOSO EN IMÁGENES TC DE TROZAS PODADAS DE PINUS RADIATA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ IDENTIFICATION OF KNOTTY CORE IN PINUS RADIATA LOGS FROM COMPUTED TOMOGRAPHY IMAGES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Rojas Espinoza, Gerson; Ortiz Irribarren, Oscar
2010-01-01

Resumen en español La factibilidad de identificar el cilindro nudoso en imágenes de tomografía computarizada de rayos X (TC) de trozas podadas de pino radiata (Pinus radiata D. Don), fue evaluada utilizando un método de clasificación supervisada basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA). El proceso de clasificación consideró también la identificación de la zona libre de defectos y nudos. Treinta trozas podadas de pino radiata fueron escaneadas en un escáner médico multi-slice (mas) de rayos X, donde las imágenes TC resultantes fueron obtenidas cada 5 mm. Un total de 270 imágenes TC fueron clasificadas utilizando la técnica Redes Neuronal Artificial y los mapas temáticos resultantes, fueron filtrados con un filtro de mediana de 7 x 7. La precisión del proceso de clasificación de las imágenes TC fue obtenida a partir de una matriz de confusión y el estadístico Kappa. Los resultados indicaron que el cilindro nudoso puede ser identificado y separado con una precisión de 92.7%, mientras que para la precisión global se obtuvo un valor de 85.0%. Tras filtrar los mapas temáticos, los valores de precisión aumentaron a 96.3% y 92.3% para el cilindro nudoso y la precisión global, respectivamente. Los valores Kappa fueron de 0.607 y 0.764 para los mapas temáticos y mapas temáticos filtrados, respectivamente. Estos valores indicaron que existe un fuerte grado de conformidad entre los datos de referencia y el proceso de clasificación. Los resultados sugieren que es factible aplicar RNA como procedimiento de clasificación para identificar el cilindro nudoso en imágenes TC de trozas podadas de pino radiata Resumen en inglés The feasibility of identifying Knotty core in images of X-ray computed tomography (CT) of pruned radiata pine logs (Pinus radiata D. Don), was evaluated using a supervised classification method based on artificial neural networks (ANN). The classification process also considers the identification of the clear wood and knots. Thirty pruned radiata pine logs were scanned in a multi-slice scanner medical X-ray, where the resulting CT images were obtained every 5 mm. A total (mas) of 270 CT images were classified using the ANN, and the resulting thematic maps were filtered with a median filter of 7 x 7. The accuracy of the classification process of the CT images was obtained from a confusion matrix and Kappa statistics. The results indicated that the Knotty core can be identified and separated with an accuracy of 92.7%, while for the overall accuracy was obtained a value of 85.0%. After filtering thematic maps, the precision values increased to 96.3% and 92.3% for the defective core and overall accuracy, respectively. Kappa values were 0.607 and 0.764 for thematic maps and thematic maps filtered, respectively. These values indicate that there is a strong degree of agreement between reference data and classification process. The results suggest that it is feasible to apply artificial neural networks as classification procedure to identify the Knotty core in CT images of pruned radiata pine logs

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MODELADO DEL INDICE DE PRECIOS AL CONSUMIDOR USANDO UN MODELO HIBRIDO BASADO EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES/ CONSUMER PRICE INDEX MODELLING USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS-BASED HYBRID MODEL

VELÁSQUEZ HENAO, JUAN DAVID; MONTOYA MORENO, SANTIAGO FERNANDO
2005-11-01

Resumen en español Un nuevo modelo híbrido es propuesto para pronosticar el índice colombiano de precios al consumidor. Este es basado en una descomposición estructural de la serie temporal con el objetivo de remover cualquier patrón fácilmente detectable en los datos, y en el uso de un perceptron multicapa para modelar las relaciones ocultas en la serie de tiempo. Los resultados superan las aproximaciones clásicas basadas en la aproximación de Box y Jenkins, y los modelos convencion (mas) ales de Redes Neuronales, e incentivan el estudio de este tipo de aproximación híbrida para modelar otras series temporales. Resumen en inglés A new hybrid model is proposed to forecasting the Colombian Consumer Price Index. It’s based on the structural decomposition of the original time series with the aim of remove any easily detected pattern in the data, and in the use of multilayer perceptron to model hidden relationships in the studied time series. The results overcome classical approaches based on Box-Jenkins methodology and conventional neural networks methodology, and encourage the study of this hybrid approach to modelling other time series.

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Diagnostico de Fallas en Motores de Inducción Mediante la Aplicación de Redes Neuronales Artificiales/ Fault Diagnosis in Induction Motors Using Artificial Neuronal Networks

Villada, Fernando; Cadavid, Diego R
2007-01-01

Resumen en español En este trabajo se presenta un algoritmo para diagnosticar fallas entre espiras del estator de motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA). Los patrones de entrenamiento de las RNA son obtenidos a partir de un modelo de máquina que permite simular fallas internas bajo diferentes condiciones de carga y desequilibrio de tensión. Se muestra la implementación del método utilizando un analizador de redes eléctricas y un procesador (mas) digital de señales (DSP). Los resultados obtenidos experimentalmente en dos motores de 2 Hp y 3 HP permiten concluir la fortaleza del algoritmo al permitir detectar fallas incipientes en motores de inducción y la factibilidad de implementación del mismo a nivel industrial Resumen en inglés A new algorithm to diagnose inter-turn faults in induction motors based on Artificial Neural Networks (ANN) is presented in this work. A machine model able to simulate internal faults under different load conditions and voltage unbalance was implemented and tested, in order to generate the training patterns of the ANN. An electrical network analyzer and a digital signal processor (DSP) are used to show the implementation of the method. Experimental results in a 2 Hp and 3 (mas) Hp induction motors show the robustness of the algorithm allowing detect incipient faults and its implementation feasibility at industrial plants

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Relación entre el envejecimiento y la morfología de los registros de variación de diámetro arterial: clasificación con redes neuronales artificiales/ Relation between Aging and the Morphology of Radial Artery Diameter Variation Registers: Classification Using Artificial Neural Networks

Introzzi, Aníbal R.; Passoni, Lucía I.; Scandurra, Adriana G.; Meschino, Gustavo J.; Clara, Fernando M.
2005-10-01

Resumen en español El objetivo de este trabajo fue el estudio de la modificación de las ondas de variación de diámetro de la arteria radial (VDA) con el envejecimiento. Su registro se obtuvo con un sistema de adquisición que utiliza un transductor capacitivo apoyado sobre la piel a nivel de la arteria radial. Para evaluar la relación entre la pérdida de distensibilidad con el envejecimiento y las modificaciones de la VDA, el experimento se llevó a cabo en un grupo de 64 varones normo (mas) tensos: 20 jóvenes, 24 adultos y 20 ancianos. Se extrajeron parámetros descriptivos morfológicos y se evaluó su poder para clasificar los registros de VDA según la edad con una red neuronal artificial de Kohonen. El proceso de análisis reveló la existencia de tres ondas constitutivas: dos ondas sistólicas, primera y segunda, y una diastólica. El envejecimiento produjo cambios importantes en la morfología de la señal, como el ensanchamiento de la primera onda sistólica, la disminución de amplitud de la onda diastólica y el ascenso de la segunda onda sistólica acercándose y solapándose con el vértice de la primera onda sistólica. La red neuronal artificial clasificó los 64 registros correctamente, localizándolos en el grupo de edades correspondiente. Considerando el carácter normotenso de los integrantes de la muestra se reveló la existencia de un modelo de envejecimiento arterial en pacientes sanos. Este sistema podría poner en evidencia precozmente la existencia de patologías arteriales que involucren incremento de la rigidez arterial con pérdida de distensibilidad (esclerosis, hipertensión). Resumen en inglés The aim of this study was to assess the modification of the radial artery diameter variation signal in accordance with aging. The signal was registered via an acquisition system using a capacitive transducer leaning on the skin at the level of the radial artery. In order to assess the relation between loss of distensibility and signal modifications due to aging, the experiment was carried out on a group of 64 normotensive subjects: 20 youths, 24 adults and 20 elderly men. (mas) Morphological descriptive parameters were obtained and the potentiality to classify the arterial diameter variation waves according to aging was evaluated with a Kohonen artificial neural network. Signal analysis processing revealed the presence of three constituent waves: two systolic waves, first and second, and a diastolic wave. Aging produces important changes in signal conformation, such as expansion of the first systolic wave, decrease of the diastolic wave amplitude and rise of the second systolic wave approaching and overlapping the vertex of the first systolic wave. The artificial neural network correctly classified the 64 registrations, locating them in their corresponding age cluster. Considering the absence of illness in the sample subjects, the existence of a healthy arterial aging pattern is revealed. This system could be able to detect early evidence of arterial pathology development involving an increment of arterial stiffness with a loss of compliance (sclerosis, hypertension).

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A comparison of time series forecasting between artificial neural networks and box and jenkins methods/ Predicción con redes neuronales artificiales: comparación con las metodologías de box y jenkins

Collantes Duarte, Joanna; Colmenares La Cruz, Gerardo; Orlandoni Merli, Giampaolo; Rivas Echeverría, Franklin
2004-12-01

Resumen en español El objetivo principal de esta investigación es comparar las metodologías de Box y Jenkins: Modelo ARIMA y Modelo de Función de Transferencia (MFT), utilizadas frecuentemente en estadística para predicción con series de tiempo, con la técnica de la Inteligencia Artificial denominada Redes Neuronales Artificiales (RNA). Se proponen metodologías para predicción con una red neuronal artificial utilizando el algoritmo de retropropagación y las neuronas neo-difusas. El (mas) comportamiento de los métodos se analiza mediante casos de estudio y haciendo uso de criterios comparativos para las fases de ajuste y predicción. Resumen en inglés This paper deals with a comparison between Box and Jenkins methodologies and Artificial Neural Networks on time series forecasting. ARIMA and Transfer Function Models are compared with Neural Network Models. Performance of the building models are analysed using comparative criteria during the prediction and fitness stage.

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Identificación de los determinantes de la estadía en Unidades de Cuidados Intensivos usando redes neuronales artificiales/ Prediction of the length of stay in Intensive Care Units using artificial neural networks

Chacón P, Max; Rocco M, Víctor; Morgado A, Enrique; Sáez H, Enzo; Pliscoff M, Sergio
2002-01-01

Resumen en inglés The prediction of the length of stay at the moment of hospital admission is of outmost importance. Many studies have used lineal models to predict this variable, but there are inherent limitations to these models. The use of non lineal models has been scarce. Aim: To develop a non lineal model to predict length of stay in intensive care units. Material and methods: Retrospective analysis of 294 patients admitted to two intensive care units in Santiago, Chile. The severity (mas) of the disease motivating the admission was nominally quantified. This and other physiological variables were included in the model. The length of stay was modeled using Artificial Neural Networks. Results: The model yielded an error of 8.7% (3.6 ± 0.4 days, CI 95%) and a correlation coefficient of 0.9 (p

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Detección de Posición Angular de Embarcaciones, utilizando Técnicas de Visión Computacional y Redes Neurales Artificiales/ Target Angular Position Detection using Computer Vision Techniques and Artificial Neural Networks

Mendes, Vilson B; Leta, Fabiana R; Conci, Aura; Gonçalves, Laercio B
2010-01-01

Resumen en español Este trabajo presenta un sistema de detección de posición angular de buques, utilizando técnicas de extracción de características en imágenes digitales y redes neurales artificiales. Se utilizan imágenes de embarcaciones militares generadas gráficamente. Se realizaron diferentes pruebas usando redes neuronales artificiales aplicadas al conjunto de características geométricas. Los resultados de las pruebas comprueban la importante contribución de la utilización (mas) de algoritmos de reconocimiento en la determinación de posicionamiento angular de embarcaciones, independiente del alejamiento del observador. Los resultados favorecen aplicaciones futuras en el seguimiento de buques (tracking) utilizando imágenes infrarrojas Resumen en inglés This paper presents a system for detecting angular position of targets, using feature extraction techniques in digital imaging and artificial neural networks. Military ships images graphically generated by three-dimensional solid modeling software are used. Several tests using artificial neural networks applied to the set of geometric features were performed. The results show the important contribution of recognition algorithms in determining the ship angular position, re (mas) gardless of their distance from the observer. The results encourage future applications for tracking targets using infrared images

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Predicción de parámetros de calidad de las redes inalámbricas 802.11/ Quality parameters prediction of cordless networks 802.11

Alí Ajib, Bashar; Cabarrouy Fernández-Fontecha, Sergio Lázaro; García Simón, Amado Ignacio
2005-03-01

Resumen en español En este trabajo se propone un procedimiento para la predicción de la cobertura y la tasa efectiva de transferencia de datos para transmisiones en espectro ensanchado en sus variantes de secuencia directa y salto de frecuencia, para cualquier edificación, a partir la predicción de la potencia recibida, la dispersión de retardo y el desvanecimiento rápido, usando una base de datos arquitectónica. Para ello se utiliza un modelo de trazado de rayos complementado con red (mas) es neuronales del tipo perceptrón multicapa. El procedimiento de predicción expuesto aquí fue aplicado con éxito en redes 802.11b en interiores, lográndose errores menores de 3dB en la predicción. Resumen en inglés In this paper a model to predict covering area and data through-put for direct sequence and frequency hopping spread spectrum systems, is described Previously is ipredicted the receive power, delay spread, and fast fading, using an architectonical database. With that purpose a ray-tracing model, with multilayer perceptron neural network complementation, is proposed. This model was applied to indoor 802.11 networks, where errors less than 1.3m, for covering area, and 14% for data through-pat are achived.

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Evaluación de control neuronal con arquitectura óptima para convertidor DC/DC/ Evaluating neural control with optimal architecture for DC/DC converter

Martínez Sarmiento, Fredy Hernán; Castiblanco Ortíz, Mariela
2009-12-01

Resumen en español El control de convertidores DC/DC, topologías utilizadas ampliamente en la reducción activa de contenido armónico para equipo monofásico no lineal de baja potencia, plantea grandes retos de diseño debido a lo complejo del modelo matemático y su característica dinámica altamente no lineal. Técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales, suponen grandes mejoras en el diseño y desempeño final, dada su capacidad de aprender dinámicas complejas y gen (mas) eralizar su comportamiento. La motivación de este trabajo fue la de plantear (y posteriormente evaluar la respuesta dinámica) un lazo de control directo con redes neuronales, que permitiera adicionalmente eliminar elementos de prueba y error en su diseño. Se propone un control directo basado en red neuronal artificial, cuyo diseño se realizó de forma óptima utilizando modelos de búsqueda bioinspirada, esto para optimizar simultáneamente dos aspectos diferentes pero fundamentales de la red: la arquitectura y los pesos de las conexiones. El control es aplicado a un convertidor boost. Los resultados obtenidos permiten observar el desempeño dinámico del esquema, para el cual los tiempos de respuesta y los delta de voltaje en la salida permiten concluir que los criterios seleccionados para el diseño del control son apropiados y representan un aporte en el desarrollo de aplicaciones de control de sistemas conmutados DC/DC. Resumen en inglés Controlling DC/DC converters (topologies widely used in the active reduction of harmonic content for singlephase nonlinear low power equipment) raises great design challenges due to the mathematical model's complexity and its highly nonlinear dynamic characteristics. Artificial intelligence techniques, such as neuronal networks, suppose great improvements in design and final performance, given their capacity for learning complex dynamics and generalising their behaviour. (mas) This work was aimed at proposing (and evaluating dynamic response later on) direct control link with neuronal networks which also allowed eliminating test elements and error in its design. Artificial neuronal networkbased direct control was designed as well as possible using bioinspired search models. This simultaneously optimised two different but fundamental aspects of the network: architecture and the weight of the connections. The control was applied to a boost converter. The results led to observing the scheme's dynamic performance; response time and exit voltage delta led to concluding that the criteria selected for designing the control were appropriate and represented a contribution towards developing control applications of DC/DC switchmode systems.

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Perspectivas y experiencias creativas para estudiantes universitarios/ Creative experiences and prospects for college students

Donolo, Danilo; Rinaudo, María C.
2008-11-01

Resumen en español La propuesta recoje cinco pespectivas sobre la creatividad en ambientes de educación superior realizadas en el marco de un proyecto de investigación en los últimos tres años. Un primer aspecto tiene que ver con la construcción del conocimiento y la creatividad; el segundo presenta el reclamo de liderazgo creativo. Luego los avances de la neuropsicología nos permiten unos párrafos sobre redes neuronales a favor de la creatividad. Cierran la presentación dos aportes (mas) , uno más académico: presencias y ausencias para la creatividad; y otro que muestra la configuración de ambientes creativos que invitan a la actuación de personas gustosas de ser creativas. Resumen en inglés The proposal collects five prospects on creativity in higher education environments in the context of a research project in the past three years. A first aspect relates to the construction of knowledge and creativity, the second presents the claim of creative leadership. Then advances in neuropsychology us a few paragraphs on neural networks in favor of creativity. Close the presentation two inputs, a more academic presence and absence of creativity, and another that displays the configuration settings that invite creative action of people like to be creative.

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DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO DIGITAL PARA DIAGNÓSTICAR FALLAS EN MOTORES DE INDUCCIÓN/ DESIGN AND CONSTRUCTION OF A DIGITAL PROTOTYPE TO DIAGNOSE FAULTS IN INDUCTION MOTORS

VILLADA DUQUE, FERNANDO; VELÁSQUEZ V, RICARDO A.; CADAVID C, DIEGO R.
2007-11-01

Resumen en español En este trabajo se presenta el desarrollo de un prototipo digital utilizando un procesador de señales digitales DSP, al cual se le han incorporado dos algoritmos para diagnosticar fallas en el estator de motores de inducción. El primer algoritmo utiliza las redes neuronales artificiales para estimar la corriente de secuencia negativa, la cual es utilizada como indicador de falla. El segundo algoritmo utiliza la impedancia de secuencia inversa como indicador de falla. Se (mas) presenta la estructura general del prototipo y su implementación. Se incluyen los resultados obtenidos experimentalmente en un motor de 3 HP utilizando medida en línea a través del prototipo digital. Resumen en inglés The development of a digital prototype using a digital signal processor (DSP), which can perform two algorithms to diagnose faults in the stator of induction motors is shown in this work. The first algorithm uses artificial neural networks to estimate the negative sequence current, which is used as a fault indicator. The second algorithm uses the negative sequence impedance as a fault indicator. The general structure of the prototype and its implementation are presented in detail. Experimental results by online measurements using a 3 HP induction motor are also included.

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Contribución al estudio de las revistas de América Latina y el Caribe mediante el mapeo autoorganizado

Saavedra Fernández, Oscar; Sotolongo Aguilar, Gilberto; Guzmán Sánchez, María V
2002-06-01

Resumen en español A partir del uso de las redes neuronales artificiales (RNA), y más concretamente de la técnica de mapas autoorganizados (SOM), conocidos también como algoritmo de Kohonen, se intenta identificar algunos elementos que influyen la posición que ocupan las revistas de América Latina y el Caribe (AL y C), y el efecto que determinadas acciones pudieran tener sobre ella. En su calidad de técnicas exploratorias, aquí sólo se revelan patrones de comportamiento (signos) de (mas) la realidad que necesariamente deben valorar los expertos. Al abordar este tema,se han considerado los resultados de esfuerzos regionales recientes (resultados parciales de proyectos en curso como LATINDEX y RICYT) que permitirán en el futuro enfrentar tareas de evaluación más completas. Resumen en inglés Starting from the use of neural artificial networks (NAN), and more concretely from the technique of self-organized maps (SOM), also known as Kohonen’s algorithm, the authors try to identify some elements influencing on the position occupied by journals from Latin America and the Caribbean and the effect that certain actions may have on it. As exploratory techniques, they only reveal patterns of behavior (signs) of reality that have to be assessed by experts. On dealing (mas) with this topic, there have been considered the results of recent regional efforts (partial results of ongoing projects as LATINDEX and RICYT) that will allow to face in the future more complete tasks.

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Modelo de máquinas de vectores de soporte para regresión aplicado a la estimación de la tensión de ruptura por termofluencia en aceros ferríticos/ Support vector machine model for regression applied to the estimation of the creep ruptura stress in ferritic steels

Donís Díaz, Carlos Alberto; Valencia Morales, Eduardo; Morell Pérez, Carlos
2009-03-01

Resumen en español Teniendo como antecedente el empleo de Redes Neuronales en el pronóstico de la tensión de ruptura por termofluencia (creep) en aceros ferríticos, en el presente trabajo se realizan nuevos experimentos, utilizando un método de reciente desarrollo dentro del campo del aprendizaje automatizado: las Máquinas de Vectores de Soporte para Regresión (SVMR). Se realizó un análisis comparativo entre ambos métodos obteniéndose resultados satisfactorios por parte de este ú (mas) ltimo. Los resultados son fundamentados teóricamente proponiéndose al final, el empleo de un modelo de SVMR que utiliza un kernel polinomial de grado 3 y constante de regularización igual a 100 para estimar la tensión de ruptura por creep. Resumen en inglés Having as antecedent the use of artificial neural networks (ANN) in the estimation of the creep rupture stress in ferritic steels, new experiments have been developed using Support Vector Machine for Regression (SVMR), a recently method developed into the machine learning field. A comparative analysis between both methods established that SVMR have a better behavior in the problematic of creep. The results are explained theoretically and finally, the use of a model of SVMR that uses a polynomial kernel of third grade and a control capacity constant of 100, is proposed.

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Control Neuronal por Modelo de Referencia para un Sistema de Estructura Variable/ Model Reference Neural Control of a Variable Structure System

Goire C, M. Margarita; Flores A., J. Martín; Bonilla, Moisés; Baruch, Ieroham S.
2003-06-01

Resumen en español El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta de control neuronal por modelo de referencia para un sistema que cambia su estructura interna de un sistema lineal de primer orden a un sistema lineal de segundo orden, aplicando para esta tarea una red neuronal recurrente. Se presentan dos esquemas de control neuronal por modelo de referencia para el sistema antes mencionado. Una de las características de la red neuronal que se utiliza es la de tener restricciones e (mas) n sus pesos, esto garantiza su estabilidad durante el entrenamiento. En el primer esquema se utiliza una red neuronal para la identificación del sistema de estructura variable: en el segundo esquema se usan dos redes neuronales con el propósito de separar la identificación de cada subsistema. Resumen en inglés The objective of this paper is to propose a reference model neural control of a system, which change its internal structure from a linear system of first order to a linear system of second order, applying for this task a recurrent neural network. Two schemes of reference model neural control, for the above mentioned system, are presented. One characteristic feature of the neural network used, is that a feedback weight restriction is applied, which preserved its stability (mas) during the learning The first control scheme uses one neural network for identification of the variable structure system; the second control scheme uses two neural networks so to separate the identification of each subsystem.

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Aplicación de Algoritmos Neurogenéticos en la Planeación de las Trayectorias de un Robot Polar/ Neurogenetic Algorithms Applied in the Path Planning of a Polar Robot

Rosete, Juan C; Vega, Alejandro
2006-01-01

Resumen en español Se presenta la estrategia desarrollada para desplazar el efector final de un brazo robótico dentro de un entorno productivo de forma autónoma, mediante el uso de entornos virtuales, algoritmos genéticos y redes neuronales. El objetivo es la obtención del conjunto de posiciones y los movimientos requeridos para conformar la estrategia de actuación necesaria para completar una actividad específica. De esta forma, el sistema es capaz de guiar el efector final, evadiend (mas) o diferentes obstáculos y buscando la combinación espacial y articular que permita una cantidad reducida de movimientos, así como la menor distancia entre ellos. El proceso se torna una herramienta viable de programación y entrenamiento que reduce sustancialmente el tiempo promedio requerido por el factor humano para entrenar el robot Resumen en inglés This paper presents the strategy developed to move the end tool of an autonomous robotic arm in a productive environment, by employing virtual environments, genetic algorithms and neural networks. The goal was to obtain all the movements required to perform a specific action. In this way, the system is capable of guiding the end tool and avoiding the obstacles along its path, as well as determining the spatial and articular combination that allow to reduce the number of m (mas) ovements and minimizes the distance between them. The process resulted in producing a viable tool for programming and training which substantially reduced the average time required by the human element for training the robot

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Evaluación asimétrica de una red neuronal artificial: aplicación al caso de la inflación en Colombia/ Colombian Experience under a Controlled Float of the Exchange Rate: The Role of Bank Interventions/ L' expérience de Colombie sous un régime de fluctuations contrôlées du taux de change: le rôle des interventions bancaires

Aristizábal, María Clara
2006-07-01

Resumen en español El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflació (mas) n y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación que permiten generar pronósticos más confiables, debido a que el modelo se aproxima con mayor exactitud a la realidad. Resumen en inglés The objective of the present work is to explore the non-linear relationship between money and inflation in Colombia through an artificial neural network using monthly information for the variation of the consumer price index and the monetary aggregate M3 since January 1982 through February 2005. Artificial neural networks turn up as an excellent alternative for monetary authorities to count on the best models to forecast inflation and guide their policy decisions. This ar (mas) ticle incorporates some innovations in money and inflation modeling that allow to generate more reliable forecasts given that the model approximates reality with greater accuracy.

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Una Técnica de Inteligencia Artificial para el Ajuste de uno de los Elementos que Definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS)/ A Technique of Artificial Intelligence to Fit one of the Elements that Define a Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS)

Mateus, Sandra P
2010-01-01

Resumen en español Dentro de las técnicas existentes de Inteligencia Artificial, se escogieron y adaptaron dos Redes Neuronales Artificiales (RNA) para realizar el ajuste de uno de los elementos que definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS) y con ello obtener un modelado adecuado de la NURBS. Los elementos escogidos fueron los puntos de control. Las RNA utilizadas son las de Función de Base Radial y las de Kohonen o Mapas Auto-organizativos. Con base en el análisis de resultados (mas) y la caracterización de las RNA, la Función de Base Radial tuvo un desempeño más adecuado y óptimo para un número elevado de datos, lo cual es una desventaja de los Mapas Auto-organizativos. En este modelo se tiene que realizar procesos extras para determinar la neurona ganadora y realizar el reajuste de los pesos Resumen en inglés In the existing techniques of Artificial Intelligence, two Artificial Neural Networks (ANN) were selected and adapted to fit one of the elements that define a Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) and thus obtaining an appropriate modeling of the NURBS. The selected elements were the checkpoints. The ANN used were the Radial Basis Function and the Kohonen model or Self-Organizing Maps. Based on the analysis of the results and characterization of the ANN the Radial Basis F (mas) unction had a more appropriate and optimum performance for a large number of data, which is a disadvantage of the Self-Organizing Maps. In this model, additional processes must be done to determine the winning neuron and the weights must be refitted

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Sistema inteligente para el tratamiento de alarmas en anestesiología/ Intelligent system for the alarms treatment in anesthesiology

Drozdowicz, Bartolomé; Hadad, Alejandro; Evin, Diego; Salvatelli, Adrian; Kohan, Diana
2008-05-01

Resumen en español Se describe el desarrollo de un Sistema de Información basado en Multiagentes, cuyo objetivo es analizar las señales de monitoreo de procesos anestesiológicos, contextualizarlas con los datos del paciente y de la cirugía, para luego generar las alarmas correspondientes solamente para aquellas situaciones que lo justifiquen. De esta forma se trata de minimizar el número de falsas alarmas y aumentar la calidad de la información disponible para los anestesiólogos. La (mas) arquitectura del sistema está conformada por un grupo de Agentes Inteligentes: Diagnosticador basado en Redes Neuronales, Guardián que utiliza algoritmos del Control Estadístico de Procesos Multivariados, Validador que contiene modelado con Redes Bayesianas y el Generador de Alarmas. Para su diseño se utilizo la metodología Gaia, con los modelos de Roles, Actividades y Agentes. Se trabajo sobre casos de pacientes con Hemorragia Aguda de 100, 300, 500, 700 y 900 ml/min, obteniéndose resultados satisfactorios. Resumen en inglés The development of an Information System is described. Its aim is to analyze the monitorized signals during the anesthesiological processes, considering the patient and surgery data in order to minimize the false alarms and improve the quality of the information used by the anesthesiologists. The System Architecture is based on Intelligent Agents: Diagnosticator composed by Neural Networks models, Guardian which uses algorithms from the Multivariate Statistic Processes Co (mas) ntrol, Validator which contains Bayesian Networks models and the Alarm Generator Agent. The Gaia methodology was used for the System design, considering the Roles, Activities and Agents Models. As reference cases, patients with different level of Acute Hemorrhage (100, 300, 500, 700 and 900 ml/min) were considered.

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Implementación de un Multimodelo Neuronal Jerárquico para Identificación y Control de Sistemas Mecánicos/ Implementation of a Neural Hierarchical Multimodel for Identification and Control of Mechanical Systems

Baruch, Ieroham; Olivares Guzmán, José Luis
2005-09-01

Resumen en español En este artículo se propone la implementación de un Multimodelo Neuronal Jerárquico (MNJ) basándose en la símilarridad con el modelo difuso de Takagi-Sugeno. El modelo MNJ tiene tres partes: 1) fuzificación; 2) inferencia en el nivel bajo usando Redes Neuronales Recurrentes, RNR; 3) defuzifición en el nivel jerárquico alto usando una RNR que es en realidad un filtro-sumador ponderado de las salidas de las RNR del nivel bajo. El aprendizaje y el funcionamiento de a (mas) mbos niveles jerárquicos son independientes. El modelo MNJ es implementado como identificador y controlador (feedforward, y feedback) en dos esquemas de control directo adaptable. Ambos esquemas de control son aplicados con una planta mecánica con fricción y comparados con otros esquemas de control neuronal y difuso, mostrando mejores resultados. Resumen en inglés The present paper proposed to implement a Neural Hierarchical Multi-Model (MNJ) based on the similarity with the fuzzy model of Takagi-Sugeno. The MNJ has three parts: 1) fuzzyfication; 2) inference engine in the lower hierarchical level, using Recurrent Neural Networks, RNR; 3) defuzzyfication in the upper hierarchical level, using one RNR doing a filtered weighted summation of the outputs of the lower level RNRs. The learning and functioning of both hierarchical levels (mas) is independent. The MNJ is implemented in two schemes of direct adaptive control as an identifier and as a feedforward/feedback controller, as well. Both control schemes are applied for control of a mechanical plant with friction and compared with other neural and fuzzy control schemes, exhibiting better results.

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LA CURVA DE RENDIMIENTOS: UNA REVISIÓN METODOLÓGICA Y NUEVAS APROXIMACIONES DE ESTIMACIÓN

Santana, Juan Camilo
2008-06-01

Resumen en español La curva de rendimientos es una herramienta utilizada ampliamente, por quienes toman las decisiones de política monetaria o planifican sus inversiones, de acuerdo con la valoración, negociación o cobertura sobre instrumentos financieros. Debido a su importancia, el interés del artículo es evaluar el desempeño de un conjunto de modelos econométricos en el ajuste de la estructura a plazos de las tasas de interés (en el escenario del mercado de deuda pública en Colo (mas) mbia y en Estados Unidos), y en las distintas formas que pueden tomar las curvas de rendimientos. Los resultados revelan las bondades en el ajuste de las redes neuronales artificiales (RNA), la curva de Svensson, la curva de Nelson-Siegel y los polinomios locales. No obstante, se recomienda utilizar la curva de Svensson en la estimación de las tasas de interés, debido a la interpretabilidad de sus parámetros y a su superioridad sobre la Curva de Nelson-Siegel. Resumen en inglés The yield curve is a tool widely used by those who make monetary policy decisions or plan their investments according to valuation, negotiation, or coverage on financial instruments. Because of its importance, our interest is focused on evaluating the performance of a set of econometric models for adjustments in the term structure of interest rates (in the context of the public debt market bond rates in Colombia and United States) and on the possible forms that the yield (mas) curves can take. The results reveal the goodness-of-fit of the artificial neural networks (ANN), the Svensson curve, the Nelson-Siegel curve, and local polynomials. Nevertheless, we strongly recommended the use the Svensson curve in the estimation of interest rates, due to the interpretability of its parameters and its superiority over the Nelson-Siegel Curve.

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Conrprop: un algoritmo para la optimización de funciones no lineales con restricciones/ Conrprop: an algorithm for nonlinear optimization with constraint

Villa, Fernán; Velásquez, Juan; Jaramillo, Patricia
2009-12-01

Resumen en español Resilent backpropagation (RPROP) es una poderosa técnica de optimización basada en gradientes que ha sido comúnmente usada para el entrenamiento de redes neuronales artificiales, la cual usa una velocidad por cada parámetro en el modelo. Aunque esta técnica es capaz de resolver problemas de optimización multivariada sin restricciones, no hay referencias sobre su uso en la literatura de investigación de operaciones. En este artículo, se propone una modificación de (mas) resilent backpropagation que permite resolver problemas no lineales de optimización sujetos a restricciones generales no lineales. El algoritmo propuesto fue probado usando seis problemas comunes de prueba; para todos los casos, el algoritmo de resilent backpropagation restringido encontró la solución óptima, y para algunos casos encontró un punto óptimo mejor que el reportado en la literatura. Resumen en inglés Resilent Backpropagation is a gradient-based powerful optimization technique commonly used for training artificial neural networks, which is based on the use of a velocity for each parameter in the model. However, although this technique is able to solve unrestricted multivariate nonlinear optimization problems there are not references in the operations research literature. In this paper, we propose a modification of Resilent Backpropagation that allows us to solve nonlin (mas) ear optimization problems subject to general nonlinear restrictions. The proposed algorithm is tested using six common used benchmark problems; for all cases, the constrained resilent backpropagation algorithm found the optimal solution and for some cases it found a better optimal point that the reported in the literature.

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Sistema de reconocimiento y diagnóstico de arritmias cardíacas aplicado a la identificación de taquicardias de complejos anchos a partir del ECG/ System for the recognition and diagnostics of cardiac arrhythmias applied to the identification of wide complex tachycardia from the ECG

Olarte, Oscar Javier; Sierra, Daniel Alfonso; Rueda, Oscar Leonel
2009-06-01

Resumen en español Se presenta una herramienta software como soporte al diagnóstico diferencial de taquicardias de complejos anchos basado en la metodología clínica de diagnóstico Bayesiano. El sistema consta de módulos independientes para: a) Detección de complejos, con sensibilidad (Sn) de 94% y valor predictivo positivo (VP+) de 97,5%. b) cómputo de la duración del complejo, con error cuadrático medio (ERMS) de 25,2 ms c) determinación del eje eléctrico del complejo QRS, con e (mas) rror RMS de 5,89º d) determinación de morfología de bloqueo de rama, con Sn 89,9% y VP+ 93,3% y e) clasificación de morfologías de QRS, donde se obtuvo clasificación completa. La técnica empleada se basa en detección de cruces por cero y valores singulares (máximos y mínimos) en la transformada wavelet. Por su parte, el sistema de clasificación de morfologías se desarrolla con redes neuronales artificiales. Resumen en inglés A software system as a support for the differential diagnostics of wide complex tachycardia based on the Bayesian diagnostic clinical methodology is presented. The system has different modules to: a) Detect complexes, with Sensibility (Sn) of 94% and Predictive Positive value (VP+) of 97.5%. b) Compute the duration of the complex, with root mean square error (ERMS) of 25.2 ms. c) Determinate the electric axis of the QRS complex, whit RMS error of 5.89º. d) Determinate th (mas) e branch block morphology, with Sn 89.9% and VP+ 93.3% and d) Classify the QRS morphologies, where complete classification was obtained. The used technique was based in the zero crossings, and singular values (maxima and minima) in the waveletTransform. The classification system was developed using artificial neural networks.

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Entrenamiento de una red neuronal multicapa para la tasa de cambio euro - dólar (EUR/USD)/ Training a multilayer neural network for the Euro-dollar (EUR/USD) exchange rate

Villamil Torres, Jaime Alberto; Delgado Rivera, Jesús Alberto
2007-12-01

Resumen en español Tanto para los inversionistas como para las autoridades económicas es necesario que se desarrolle una herramienta matemática que logre dar cuenta de la dirección de una variable como el tipo de cambio (el precio relativo entre dos monedas). Muchos de los mecanismos usados actualmente están basados en el uso de técnicas estadísticas, en particular series de tiempo lineales. Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos matemáticos que pretenden emular el funci (mas) onamiento del cerebro humano, su aplicación en economía e ingeniería surge a finales de los años ochenta con buenos resultados. Las RNA se presentan como una alternativa para simular el comportamiento de variables financieras que, por lo general, tienden a parecerse a un paseo aleatorio. En este trabajo se muestran los resultados del entrenamiento de una red neuronal para negociación de la tasa de cambio EUR/USD y las bondades del algoritmo de entrenamiento chemotaxis, que permite entrenar redes que maximicen una función objetivo que relacione aciertos en la predicción con las ganancias de un trader. Resumen en inglés A mathematical tool or model for predicting how an economic variable like the exchange rate (relative price between two currencies) will respond is a very important need for investors and policy-makers. Most current techniques are based on statistics, particularly linear time series theory. Artificial neural networks (ANNs) are mathematical models which try to emulate biological neural networks’ parallelism and nonlinearity; these models have been successfully applied in (mas) Economics and Engineering since the 1980s. ANNs appear to be an alternative for modelling the behaviour of financial variables which resemble (as first approximation) a random walk. This paper reports the results of using ANNs for Euro/USD exchange rate trading and the usefulness of the algorithm for chemotaxis leading to training networks thereby maximising an objective function re predicting a trader’s profits. JEL: F310, C450.

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Avances en la Predicción de Propiedades Físicas, Físico-Químicas y de Transporte de Líquidos Iónicos/ Advances in the Prediction of Physical, Physicochemical and Transport Properties of Ionic Liquids

Valderrama, José O; Rojas, Roberto E
2009-01-01

Resumen en español Se presenta y discute los avances del grupo de investigación de la Universidad de La Serena sobre la estimación de las propiedades físicas, fisicoquímicas y de transporte de líquidos iónicos (LIs). Aunque se ha sostenido que los métodos usuales que se aplican a fluidos orgánicos no pueden ser aplicados a los LIs y que se requiere un nuevo formalismo que explique el comportamiento especialmente diferente de los LIs, el grupo de trabajo de La Serena ha demostrado qu (mas) e esto no es correcto. Este trabajo presenta los resultados de varios métodos tradicionales para estimar las propiedades de fluidos que han sido aplicados a los LIs; en particular, técnicas de contribución de grupos, correlaciones generalizadas, correlaciones empíricas, y redes neuronales. De esta forma se han correlacionado y predicho hasta la fecha las propiedades críticas, la presión de vapor, la densidad y la viscosidad de líquidos iónicos Resumen en inglés The advances done by the research group in La Serena-Chile on the estimation of several physical, physicochemical, and transport properties of ionic liquids (ILs) are presented and analyzed. Although it has been mentioned in the literature that the methods usually applicable to organic fluids cannot be used to estimate the properties of ILs and a new formalism to explain the especial behavior of ILs should be formulated, the group in La Serena has demonstrated that this i (mas) s not correct. This work presents the results of applying several traditional methods for estimating some properties of ILs; in particular, group contribution techniques, generalized correlation, empirical correlations, and neural networks have been employed. Until now, the critical properties, the vapor pressure, the density and the viscosity of ILs have been correlated and predicted

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PRONOSTICANDO EL ÍNDICE ENSO VARIOS PASOS EN ADELANTE MEDIANTE TÉCNICAS DE MODELAMIENTO NO LINEAL/ FORECASTING ENSO SEVERAL STEPS AHEAD THROUGH NONLINEAR MODELING TECHNIQUES

Salini Calderón, Giovanni
2010-12-01

Resumen en español Se indica cómo manejar una gran base de datos consistente de series temporales no lineales, aplicando distintas técnicas de modelamiento no lineal a estas series. Aunque no existen guías explícitas de manipulación de series temporales no lineales en la profusa bibliografía actual, existen diferentes enfoques que pueden ser tomados en cuenta. Para ello se estudió una base de datos mensual correspondiente a datos del Fenómeno del Niño (ENSO), entre los años 1866 y (mas) 2006. Se explica cómo debe manipularse esta base de datos que poseen características de no linealidad, la cual será usada para hacer pronósticos varios pasos en adelante. Se aplicaron dos test estándar: Información Mutua Promedio (AMI) y Falsos Vecinos más Cercanos (FNN). Se obtuvo el espaciamiento óptimo de los datos, así como el número de datos hacia atrás necesarios para pronosticar valores hacia el futuro. Luego, se diseñaron varios modelos de redes neuronales artificiales (RNA), con diferentes reglas de aprendizajes, funciones de transferencia, elementos de procesamiento (o neuronas) en la capa escondida, etc., que permitieron hacer pronóstico de hasta 20 pasos en adelante. Las mejores redes correspondieron a aquellas que poseían como regla de aprendizaje la Regla Delta y la Regla Extendida, con función de transferencia sigmoide y tangente hiperbólica. El tipo de RNA usada fue una de multicapas alimentada hacia adelante y entrenada mediante la técnica de propagación hacia atrás. Se probaron redes con una, dos capas ocultas y sin ninguna capa. El mejor modelo que se obtuvo resultó ser uno consistente de una capa oculta Resumen en inglés We indicate how to handle a large database consisting of nonlinear time series, applying different nonlinear modelling techniques to this kind of times series. Nowadays in the current references there is no explicit guide of how to manipulate data from nonlinear time series; however, there are approaches that can be taken account. To this end we studied a monthly database corresponding to South Oscillation Index (SOI) and between the years 1886 to 2006. It explains how th (mas) ere must manipulated this database whose data possess nonlinear characteristic, which will be used to do forecasts several steps ahead. Two standard tests to this database were applied, the Average Mutual Information (AMI) and the False Nearest Neighbours (FNN). The optimal spacing of the information was obtained as well as the number of values backward necessary to predict values towards the future. Then, several models were designed of artificial neural nets (ANN), with different learning rules, function of transfer, elements of process (or neurons) in the hidden layer, etc., that allowed to do forecasting of up to 20 steps ahead. The best networks were those that possessed the rules of learning called extDBD and Delta-Rule, and sigmoid as well as hyperbolic tangent as function of transfer. The type of used network was one of feedforward multilayer perceptron and trained by means of backpropagation technique. Networks were proved by one, two hidden layers and without any hidden layer. The best model that was obtained it turned out to be one that consisted with an alone hidden layer

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Desarrollo de un sistema automático de discriminación del campo visual glaucomatoso basado en un clasificador Neuro-Fuzzy/ Development of an automatic discrimination system for glaucomatous visual fields based on Neuro-Fuzzy nets

García-Feijoó, J; Carmona Suárez, EJ; Gallardo, LM; González Hernández, M; Fernández Vidal, A; González de la Rosa, M; Mira Mira, J; García Sánchez, J
2002-12-01

Resumen en español Objetivo: Construir un sistema automático de clasificación del campo visual (CV), basado en reglas fuzzy, como herramienta de ayuda al diagnóstico de glaucoma. Método: Se analizaron 212 perimetrías blanco-blanco (OCTUPUS 123 programa G1X) correspondientes a 61 controles y 151 glaucomatosos (incipientes 49,0%, moderados 29,1% y avanzados 21,9%) de 198 pacientes. Criterios de inclusión (glaucomatosos): Agudeza visual >0,5, PIO (mas) (0,5 sin patología ocular salvo defectos de refracción (refracción (5D). Un clasificador neuro-fuzzy (NEFCLASS) es un sistema formado por un conjunto de reglas fuzzy, obtenidas a partir de un proceso de aprendizaje, que pretende asignar a una entrada dada la clase de salida correspondiente. Inicialmente, se seleccionan las características de entrada, seguidamente, se construye una base de reglas a partir del conocimiento a priori existente y, finalmente, la etapa de aprendizaje, permite optimizar los parámetros del clasificador. Resultados: Utilizando como características de entrada los defectos medios, calculados en áreas específicas del CV, se obtuvieron cinco reglas que arrojaron unos valores de sensibilidad y especificidad del 96,0% y 93,4%, respectivamente. Conclusiones: La aplicación de técnicas neuro-fuzzy en la discriminación de campos visuales normales y glaucomatosos ofrece resultados muy competitivos frente a técnicas ya utilizadas en esta tarea (análisis discriminante y redes neuronales). Resumen en inglés Purpose: To provide a useful tool in the diagnosis of glaucoma by developing an automatic system for visual field classification based on neuro-fuzzy rules. Method: A total of 212 visual fields (OCTOPUS 123 program G1X), from 198 patients, were analysed: 61 normal (controls) and 151 with glaucomatous damage (49% with incipient damage, 29.1% with moderate damage, and 21.9% advanced). Inclusion criteria for glaucomatous patients were: Visual acuity >0.5, IOP (mas) h treatment), refraction 0.5, no ocular pathologies and refraction

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Neuroplanificador de ATM Inalámbrico para Predecir y Conformar los Tráficos VBR y ABR/ Neural Network Based Wireless ATM Scheduler for Predicting and Shaping VBR and ABR Traffics

Castañeda Trujillo, Omar; García Hernández, Carlos Felipe
2005-03-01

Resumen en español El manejo de los recursos de ancho de banda en un sistema WATM se vuelve más crítico que en ATM, debido a la escasez de estos y a lo menos confiable que es el medio de transmisión. Por lo tanto, se requieren mecanismos de control de tráfico y congestión más seguros que los usados en ATM. Este trabajo de investigación está dedicado al desarrollo de un planificador (Scheduler) de ATM Inalámbrico basado en la predicción de tráfico, usando redes neuronales artifici (mas) ales, a la entrada de un Switch ATM para controlar y conformar el tráfico en la conexión de salida (enlace inalámbrico) del mismo Switch y con ello disminuir las condiciones de congestionamiento provocadas principalmente por el tráfico en forma de ráfagas de los servicios ABR y VBR de tiempo real y de tiempo no real. Se han considerado los mecanismos de Control de Admisión de Conexiones, el Control de Flujo ABR y la aplicación de retardos de celda para el manejo de la ocupación del buffer de la cola de salida del Switch; controlando y conformando el tráfico de salida, reduciendo las condiciones de congestionamiento y mejorándose la distribución de utilización de ancho de banda del enlace inalámbrico entre los servicios VBR y ABR. Resumen en inglés Managing of the bandwidth resources in a WATM system, it results more critical than in an ATM system, due to the resources scarcity and to the transmission medium with lesser reliability. Therefore, traffic and congestion control mechanisms, more secure than the ones used in ATM, are required. This research work is aimed at the development of a wireless ATM scheduler based on the traffic prediction, using artificial neural networks at the ATM switch entrance, in order to (mas) control and shape the traffic in the switch exit connection (wireless link). Consequently, this reduces the congestion conditions mainly originated for the bursty traffic from the real time and non-real time ABR and VBR services. Connection Admission Control and ABR Flow Control mechanisms and applying delays in cells to manage the switch exit queue's buffer occupancy, have been considered, in order to control and shape the output traffic, reducing the congestion conditions and improving the wireless-link bandwidth utilization distribution between the VBR and ABR services.

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Tres nuevos geotermómetros mejorados de Na/K usando herramientas computacionales y geoquimiométricas: aplicación a la predicción de temperaturas de sistemas geotérmicos/ Three new improved Na/K geothermometers using computational and geochemiometrical tools: application to the temperature prediction of geothermal systems

Díaz-González, Lorena; Santoyo, Edgar; Reyes-Reyes, Juan
2008-12-01

Resumen en español En este trabajo se presentan tres nuevas ecuaciones mejoradas del geotermómetro de Na/K obtenidas a partir del análisis de una base de datos geoquímicos mundial más representativa (n=212) que las hasta ahora empleadas, mediante herramientas computacionales (redes neuronales artificiales) y geoquimiométricas (basadas regresión lineal ordinaria). Los nuevos geotermómetros desarrollados están dados por las ecuaciones: (mas) cg/v25n3/a7s1.jpg"> Estas nuevas ecuaciones geotermométricas fueron exitosamente evaluadas y comparadas con datos medidos de temperatura de fondo de pozos usando una base de datos geoquímicos diferente (n=112) para eliminar el sesgo del entrenamiento y de la regresión. Los resultados obtenidos de este estudio comparativo mostraron claramente que estas nuevas ecuaciones proveen sistemáticamente estimaciones de temperatura de fondo más realistas y confiables que los geotermómetros de Na/K previamente desarrollados (para temperaturas mayores a 160 °C). Detalles de las bases teóricas del geotermómetro, las metodologías computacionales y geoquimiométricas usadas, así como los resultados de validación y comparación son reportados en este trabajo. Resumen en inglés Three new improved equations of the Na/K geothermometerwere developed through computational (artificial neural networks) and statistical tools (based on ordinary linear regression) from the analysis of a more representative world geochemical database (n=212) than hitherto used. The new Na/K geothermometers are given by the following equations: These new geothermometric equations were successfully evaluat (mas) ed and compared with measured deep temperature wellbore logs using a different geochemical database (n=112) to avoid the training and regression bias. The obtained results clearly show that the new geothermometers systematically provide better and reliable estimations of the deep equilibrium temperatures (for temperatures over 160 °C) than the equations previously reported in the geothermal literature. Details of the theoretical basis of the Na/K geothermometer, the computational and geochemometric methodologies used, as well as the validation and comparison results are outlined in this work.

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Mapas tecnológicos para la estrategia empresarial. Situación tecnológica de la neisseria meningitidis

Guzmán Sánchez, María V; Sotolongo Aguilar, Gilberto
2002-08-01

Resumen en español El proceso de desarrollo científico y tecnológico genera productos, servicios e información. Las organizaciones deben seleccionar, analizar y conservar la información. Una de las actividades que sigue, de forma estructurada y continua, los diferentes saberes técnicos y científicos de la organización es la vigilancia científico -tecnológica. Uno de los problemas que enfrenta esta actividad es la cantidad de datos o variables que influyen sobre la competitividad de (mas) la organización y la necesidad de emplear herramientas específicas que faciliten su análisis. Se recurre a los indicadores propios de las patentes con el objetivo de ofrecer una herramienta que permita, a las empresas, realizar una vigilancia más orientada y veraz. Se explica el lugar de las patentes en el proceso de desarrollo tecnológico, los indicadores de las patentes y las herramientas que facilitan la recopilación, procesamiento y análisis de los datos. Se aplica una metodología, MOBIS-ProSoft, a modo de ejemplo. A partir de esta aplicación práctica se identifican y muestran los niveles de actividad tecnológica, los campos tecnológicos, así como su dinámica y visibilidad. Para esto se emplearon métodos estadísticos como el escalado multidimensional y el análisis de clusters, además de la aplicación de redes neuronales artificiales (algoritmo de Kohonen del tipo SOM). The process of scientific and technological development generates products, services and information. The organizations should select, analyze and preserve the information. One of the activities that follows, in a structured and continual way, the different technical and scientific knowledge of the organization is the scientific-technological surveillance. One of the problems faced by this activity is the amount of data or variables influencing on the competitiveness of the organization and the need to use specific tools that allow their analysis. The patents’ own indicators are used aimed at giving the enterprises a tool that makes possible to keep a more oriented and truthful surveillance. The role played by patents in the process of technological development, the patents’ indicators and the tools facilitating the collection, processing and analysis of data, are explained. The MOBIS-ProSoft methodology is applied as an example. Starting from this practical application, the levels of technological activity, the technological fields, and their dynamics and visibility are identified and shown. To this end, statistical methods as the multidimensional scale-up, the analysis of clusters and the application of neural artificial networks (SOM Kohonen’s algorithm) are used.

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Modelos de pérdida de masa de acero por corrosión atmosférica en Colombia usando inteligencia computacional/ Models of steel mass loss by atmospheric corrosion in Colombia using

Velilla, Esteban; Villada, Fernando; Echeverría, Félix
2009-09-01

Resumen en español Con el fin de clasificar la corrosividad de las diferentes atmósferas colombianas, como parte de un proyecto de investigación extenso [1], se expusieron placas de acero al carbono en 21 estaciones distribuidas a lo largo de la infraestructura eléctrica del país (líneas de transmisión y subestaciones). En estas estaciones se midieron entre otros, el tiempo de humectación y la deposición de sulfatos y cloruros durante 12 meses; además, bimensualmente se tomaban pla (mas) cas de acero para medir en laboratorio la pérdida de masa sufrida por estas durante el tiempo de exposición. La clasificación de las 21 estaciones se hizo en 4 grupos, considerando: el tiempo de humectación, contenidos de cloruros y sulfatos, la altura sobre el nivel del mar y el tiempo de exposición de las placas; variables consideradas linealmente independientes según la técnica de descomposición en valores singulares (SVD) realizada. El criterio utilizado para la clasificación fue el de similitud de las variables utilizando la norma Euclidiana considerada en la red neuronal no supervisada tipo Kohonen. Adicionalmente, se implementaron modelos para la pérdida de masa del acero para cada uno de los grupos usando redes neuronales (RN) tipo Feed-Forward, definiéndose como entradas las variables antes mencionadas y como única salida la pérdida de masa. Complementariamente se presenta una comparación entre el modelo de RN para el grupo 1, con otros modelos obtenidos usando Algoritmos Genéticos (AG) y el método Simplex. Resumen en inglés In order to classify the corrosivity of the different Colombian atmospheres, as part of an extensive research project [1], plates of carbon steel were placed in 21 stations spread along the country electrical infrastructure (transmission lines and substations). There were measured among others at these stations, the time of wetness and deposition of sulfates and chlorides for 12 months, in addition steel plates were taken bimonthly to the laboratory in order to measure th (mas) e mass loss suffered by these during the time of exposure. The classification of the 21 stations was done in 4 groups, considering the time of moisture, content of chlorides and sulfates, height above sea level and the plates exposure time; these are considered linearly independent variables according to the implemented technique of decomposition unique values (DPS). The criterion used for classification was the similarity of the variables using the Euclidean rule considered in the Kohonen unsupervised neural network. Additionally, models were implemented for the steel mass loss for each one of the groups using feed forward neural networks (RN), defining the above variables as inputs and the mass loss as the output. Besides, the comparison between the RN model for the group 1, with other models using genetic algorithms (GA) and the Simplex method is presented.

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Data acquisition and processing system for local seismologic networks

Guada Barráez, Carlos; Silva Trujillo, José
2002-08-01

Resumen en español Se desarrolló en el Laboratorio de Geofísica de la Universidad de Los Andes un sistema automático de adquisición y procesamiento de datos adaptado a las necesidades de los observatorios sismológicos interesados en recoger, estructurar y publicar en Internet la data necesaria para la realización de estudios locales de microsismicidad. El sistema fue diseñado para facilitar su operación y mantenimiento a un costo comparativamente bajo y para ello explota las capacid (mas) ades de las redes de computadores personales y trabaja bajo los sistemas operativos de la familia Windows. La adquisición de datos sísmicos en tiempo real se ejecuta usando una tarjeta analógico digital y un programa de detección, ambos especialmente diseñados. La base de tiempo de las señales sísmicas se sincroniza con un reloj de satélite, obteniendo la precisión de milisegundos necesaria en el procesamiento de datos sísmicos. El algoritmo de detección trabaja en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia y usa redes neuronales para el reconocimiento de patrones sísmicos. El disparo de varias estaciones se usa también en el filtrado de señales. El procesamiento fuera de línea puede ejecutarse desde cualquier PC conectado a la red local o TCP/IP e incluye la visualización de sismogramas, lectura de tiempos de llegada y polaridades, localización de hipocentros, mapas epicentrales, el acceso a bibliotecas de información sismológica y la publicación dinámica en sitios Web a través de un catálogo interactivo que permite a los sismólogos ubicar la información que requieren para sus estudios específicos a través de la World Wide Web. El software es interactivo e integrado y siguiendo un conjunto de reglas puede extenderse con nuevas funciones. Toda la información, tanto de eventos individuales como de grupos de eventos, incluyendo sus sismogramas puede visualizarse mediante una base de información que se administra y consulta a través de Internet. Gran parte de la versatilidad de esta base de información radica en que puede almacenar y relacionar los datos instrumentales de eventos sísmicos con documentos digitales de distinta naturaleza, permitiendo múltiples maneras de buscar y recuperar información. El trabajo permitió la automatización la Red Sismológica de Los Andes Venezolanos (http://lgula.ciens.ula.ve) a comienzos de los noventa. Sus algoritmos de discriminación de eventos, y sus capacidades de manejo integrado de información y de mantenimiento operativo a bajo costo, han sido probados durante un período cercano a una década en redes sismológicas en el sur de Venezuela, acumulándose la mayor cantidad de información sismológica disponible actualmente para el sur occidente de Venezuela. Resumen en inglés An automatic seismic data acquisition and processing system has been designed and implemented in the Los Andes University Geophysical Laboratory. It has been tailored to meet the needs of the seismological observatories interested in gathering, structuring and publishing on the Internet the necessary data to carry out microseismicity studies. The system was designed to facilitate its operation and maintenance at a relatively low cost. This goal was achieved by exploiting (mas) the capabilities of the networks based on personal computers and on the family of the Microsoft Windows operating system. Real time data acquisition is performed using an A/D card and a driver, both of which were specially designed to detect seismic events. The time baseline of the seismic records is automatically synchronized with the time signal from a satellite clock, obtaining the millisecond accuracy necessary for precise timing of the seismic signals. The seismic detection algorithm work through both, the time and frequency domain, using neural networks for the recognizance of seismic wave patterns. Triggering of several seismic stations is used as an additional discrimination criterion. Off-line seismic data processing can be performed on any PC connected to the local network or TCP/IP. The processing includes seismogram visualization, arrival times and polarities picking, hypocenter locations, plotting epicenter maps and access to seismic libraries. Moreover, capabilities for dynamic publication in web sites is provided via an interactive catalog, which also allows seismologists to locate through the WWW the information needed for their research. The software is interactive and integrated and, following a set of rules, it can be extended with new functions. All information, either from individual events or from groups of events, including their seismograms, can be displayed using an information base, which can be managed through the Internet. Most of the versatility of this information base is due to its capability to store and relate instrumental data from seismic events with digital documents, allowing several ways of searching and collection information. This work allowed the automation of the Venezuelan Andes Seismic Network operated by the Los Andes University Geophysical Laboratory (http://lgula.ciens.ula.ve) at the beginning of the nineties. Its algorithm for event discrimination, and capabilities for integrated management of the information and low cost operational maintenance, have been tested in seismic networks in southern Venezuela for almost a decade, being accumulated the biggest seismological information base available about South West of Venezuela.

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Zero-lag Long Range Synchronization of Neurons Is Enhanced by Dynamical Relaying

Vicente, Raúl; Pipa, Gordon; Fischer, Ingo; Mirasso, Claudio R.

Also published by Springer as chapter of the book "Artificial Neural Networks – ICANN 2007" (ISBN 978-3-540-74689-8), Proceedings of the 17th International Conference ICANN 2007, Porto, Portugal, September 9-13, 2007.-- Final full-text of the paper available at: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-7...

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Wind Data Mining by Kohonen Neural Networks

Fayos, José; Fayos, Carolina

Conceived and designed the experiments: JF CF. Performed the experiments: JF CF. Analyzed the data: JF CF. Contributed reagents/materials/analysis tools: JF CF. Wrote the paper: JF CF. | Time series of Circulation Weather Type (CWT), including daily averaged wind direction and vorticity, are self-cl...

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Sincronía, conciencia y el "problema duro" de la neurociencia/ Synchrony, Consciousness and the "Hard Problem" of Neuroscience

Aboitiz, Francisco
2001-10-01

Resumen en español Francisco Varela dedicó su vida al trabajo de encontrar una conexión entre los fenómenos conscientes y los mecanismos neurales asociados a ellos. Una aproximación actual a este problema consiste en el análisis de la actividad sincrónica entre grupos de neuronas distribuidas en el cerebro. Varela hizo una contribución sobresaliente a las neurociencias al establecer una relación entre percepción consciente en los seres humanos y la generación de amplias redes de a (mas) ctividad neuronal sincrónica en la corteza cerebral. Sin embargo, en mi opinión, el problema más complejo de cómo se originan las sensaciones sensoriales subjetivas en nuestros cerebros, permanece sin una respuesta clara Resumen en inglés Francisco Varela's lifetime work was oriented to find a connection between conscious phenomena and the neuronal mechanisms associated to them. A current approach to this problem consists of the analysis of synchronic activity among groups of distributed neurons in the brain. Varela made an outstanding contribution to neuroscience by establishing a relation between conscious perception in humans and the generation of widespread networks of synchronic neural activity in the (mas) cerebral cortex. However, in my opinion the more elusive problem of how subjective sensory sensations originate in our brains remains without a clear answer

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Serial architecture for fuzzy controllers: hardware implementation using analog/digital VLSI techniques

Huertas, José Luis; Sánchez-Solano, Santiago; Barriga, Angel; Baturone, M.ª Iluminada

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Selection of quasar candidates from combined radio and optical surveys using neural networks

Carballo, R.; Cofino, A. S.; González Serrano, José Ignacio

11 pages, 15 figures.-- Accepted for publication in MNRAS.-- The definitive version of the paper is available at: www.blackwell-synergy.com | The application of supervised artificial neural networks (ANNs) for quasar selection from combined radio and optical surveys with photometric and morphologica...

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Scale-Free Brain Functional Networks

Eguíluz, Víctor M.; Chialvo, Dante R.; Cecchi, Guillermo A.; Baliki, Marwan; Apkarian, A. Vania

4 pages.-- PACS nrs.: 87.18.Sn, 87.19.La, 89.75.Da, 89.75.Hc. | Functional magnetic resonance imaging is used to extract functional networks connecting correlated human brain sites. Analysis of the resulting networks in different tasks shows that (a) the distribution of functional connections, and t...

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Regression models for the prediction of high impact polystyrene properties using operational variables/ Modelos de regresión para la predicción de propiedades de poliestireno de alto impacto usando variables operacionales

Soto, Diana; Alaña, Jorge; Oliva, Haydee
2006-08-01

Resumen en español En este trabajo, se proponen modelos neuronales y de regresión lineal multivariable para la predicción de algunas propiedades, empleadas para el control de calidad de diferentes grados de poliestireno de alto impacto (HIPS), a partir de las recetas y las condiciones operacionales en una planta industrial. Las propiedades consideradas fueron: índice de fluidez (IF), resistencia al impacto Izod (IZOD), resistencia a la fluencia (RF), resistencia a la ruptura (RR) y porce (mas) ntaje de elongación (PE). En la validación se obtuvieron sumas de los errores al cuadrado de 38,4, 7,16 × 10³, 116 y 103 para el índice de fluidez, resistencia al impacto Izod, resistencia a la fluencia y resistencia a la ruptura, respectivamente. El análisis de los coeficientes estandarizados de las ecuaciones de regresión indicó que las variables con mayor efecto sobre las propiedades fueron las concentraciones del agente de transferencia de cadena (tert-dodecilmercaptano) y de los lubricantes (estearato de zinc y aceite mineral). Los resultados obtenidos con los modelos neuronales y de regresión lineal fueron similares en la región operacional estudiada. Resumen en inglés In this work, we proposed models based on multiple linear regression analysis and artificial neural networks in order to predict some properties used for the quality control of different grades of high impact polystyrenes. These models were based on recipes and operational conditions in an industrial plant. The properties considered were melt flow index, Izod impact resistance, yield stress, break stress, percent elongation. In validation, the sum of the squares errors we (mas) re 38,4, 7,16 × 10³, 116 and 103 for melt flow index, Izod impact resistance, yield stress and break stress, respectively. According to standardized coefficients of the regression equations, variables with most significant effects on the considered properties were the modifier concentration (tert-dodecylmercaptane), and lubricants (zinc stearate and mineral oil) concentrations. In the studied region, the performances of both models (linear regression and neural networks) were similar.

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Reconocimiento de patrones con topologías diluidas/ Pattern recognition with diluted topologies

Jiménez, Juan; Mujica, Rosa
2009-12-01

Resumen en español En este trabajo se describe un procedimiento computacional iterativo que permite diluir la topología inicial de las conectividades en redes neurales, conservando las capacidades de almacenamiento y recuperación de éstas. Dicho procedimiento es utilizado para investigar tanto el tiempo de entrenamiento como la robustez de redes muy diluidas en las que, eliminando más del 70% de las conectividades iniciales, se observa un excelente desempeño en el reconocimiento de pat (mas) rones. Los resultados obtenidos son comparados utilizando topologías diluidas de pequeño mundo y aleatorias Resumen en inglés This work describes an iterative computational procedure that allows dilute initial topology of connectivity in neural networks, while preserving these storage and retrieval capacities. This procedure is used to investigate both the training time and robustness of very dilute networks in which, eliminating over 70% of the initial connectivity, there is an excellent performance in pattern recognition. Results are compared using dilute small world and random. topologies

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Predicting potential distributions of invasive species: the exotic Barbary ground squirrel in the Canarian archipelago and the west Mediterranean region

López-Darias, Marta; Lobo, Jorge M.; Gouat, Patrick

14 pages, 5 figures.-- Available online Oct 11, 2007. | This contribution aimed to predict the invasive Barbary ground squirrel (Atlantoxerus getulus) potentiality for invading the Canary Islands and western Mediterranean region, by determining firstly the climatic suitable areas in its native range...

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Organization, development and function of complex brain networks

Sporns, Olaf; Chialvo, Dante R.; Kaiser, Markus; Hilgetag, Claus C.

8 pages, 3 figures. | Recent research has revealed general principles in the structural and functional organization of complex networks which are shared by various natural, social and technological systems. This review examines these principles as applied to the organization, development and functio...

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Neural networks as a tool to classify compounds according to aromaticity criteria

Alonso Giner, Mercedes; Herradón García, Bernardo

11 pages, 8 figures, 3 tables.-- PMID: 17323387 [PubMed].-- Supporting information available: Correlations for all compounds, Correlations for compounds classified as aromatic by the Kohonen network, Factor Analysis for all compounds (N = 107), Factor Analysis for compounds classified as aromatic by...

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Learning inverse kinematics: Reduced sampling through decomposition into virtual robots

Ruiz de Angulo, Vicente; Torras, Carme

7 pages, 4 figures, 2 tables.-- An earlier version of this paper was presented at the 8th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN'2005, Vilanova i la Geltrú, Barcelona, Spain, June 8-10, 2005). | We propose a technique to speedup the learning of the inverse kinematics of a...

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La contribución de la neurociencia a la comprensión de la conducta: El caso de la moral/ The contribution of neuroscience to the understanding of moral behavior

Slachevsky, Andrea; Silva, Jaime R; Prenafeta, María Luisa; Novoa, Fernando
2009-03-01

Resumen en inglés The neuro-scientific study of moral actions and judgments is particularly relevant to medicine, especially when assessing behavior disorders secondary to brain diseases. In this paper, moral behavior is reviewed from an evolutionary and neuro-scientific perspective. We discuss the role of emotions in moral decisions, the role of brain development in moral development and the cerebral basis of moral behavior. Empirical evidence shows a relationship between brain and moral (mas) development: changes in cerebral architecture are related to changes in moral decision complexity. Moral development takes a long time, achieving its maturity during adulthood. It is suggested that moral cognition depends on cerebral regions and neural networks related to emotional and cognitive processing (i.e. prefrontal and temporal cortex) and that moral judgments are complex affective and cognitive phenomena. This paper concludes with the suggestion that a satisfactory clinical/legal evaluation of a patient requires that the neural basis of moral behavior should be taken into account

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Extraction of the atmospheric neutrino fluxes from experimental event rate data

González García, M.ª Concepción; Maltoni, Michele; Rojo, Joan

5 pages, 2 figures.-- PACS nrs.: 14.16.Lm, 15.60.Pq.-- ISI Article Identifier: 000247074600068.-- ArXiv pre-print available at: http://arxiv.org/abs/hep-ph/0608319 | Printed version published on Jun 22, 2007. | Also published in: Proceedings of the 2nd International Conference on Quantum Theories an...

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Estimulación magnética transcraneal para síntomas negativos en la esquizofrenia: una revisión/ The transcraneal magnetic stimulation for the negative symptoms in schizofrenia: a review

Zelaya Vásquez, Rina María; Saracco-Álvarez, Ricardo A.; González Olvera, Jorge
2010-04-01

Resumen en español La estimulación magnética transcraneal (EMT) es un método no invasivo que utiliza campos magnéticos alternantes para inducir corrientes eléctricas en el tejido cortical en diferentes áreas cerebrales. Se considera una forma de tratamiento para diferentes trastornos psiquiátricos, especialmente en la depresión, adicciones y esquizofrenia. Está técnica terapéutica ofrece una vía innovadora para estudiar la excitabilidad de la corteza, la conectividad regional co (mas) rtical, la plasticidad de las respuestas cerebrales y las funciones cognitivas en el estado del enfermo. Aunque se han documentado resultados positivos en la estimulación de la CPF izquierda y en la CPF derecha, se sugiere que puede ejercer su acción beneficiosa a través de diversos mecanismos de acción aún no comprendidos en su totalidad. La corteza prefrontal humana es esencial en el control e integración de las emociones, la cognición y la regulación del Sistema Nervioso Autónomo. Numerosas conexiones neuronales bidireccionales se originan en la CPF y se extienden al resto de las áreas de asociación cortical, región insular, sistema límbico y los ganglios basales. La CPF modula la actividad dopaminérgica mesencefálica mediante una vía activadora y otra inhibidora, lo que permite una regulación sumamente fina de la actividad dopaminérgica. La vía activadora funciona por medio de proyecciones glutamatérgicas directas e indirectas a las células dopaminérgicas. La vía inhibitoria hace lo propio mediante eferencias glutamatérgicas prefrontales a las interneuronas GABAérgicas mesencefálicas y a las neuronas GABAérgicas estriatomesencefálicas. El modelo de la doble modulación del sistema dopaminérgico mesolímbico demuestra que la concentración dopaminérgica extracelular en el núcleo accumbens disminuye o aumenta después de la estimulación de la corteza prefrontal a baja o alta frecuencia, respectivamente. Dentro de los estudios que utilizan la EMT en la esquizofrenia, se ha encontrado que, tras una EMT de alta frecuencia (>1Hz) o repetititiva (EMTr), hay un aumento de la excitabilidad en varias áreas cerebrales, mientras que la excitabilidad cortical disminuye tras una EMT de baja frecuencia ( Resumen en inglés Schizophrenia is one of the most studied diseases in psychiatry and different dysfunctions of thinking, emotions, perception, movement, and behavior converge in it. These dysfunctions affect the quality of life of the patients in different ways. It is a disease that has been observed in the whole world, with a 0.5 to 1.5% prevalence among adults. Although the biological basis of schizophrenia is not clear enough, the dopaminergic hypothesis is preponderant in our understa (mas) nding of the symptoms of the disease. A mesolimbic pathway hyperactivity is related to a positive symptomathology, while a prefrontal dopaminergic hypofunction relates to negative symptoms. It has been observed that using serotoninergic antagonists, which promote dopaminergic activity in the prefrontal cortex, translates in to a reduction of the intensity of negative symptoms. This negative syndrome includes a difficulty to initiate new activities (apathy), speech and creativity impoverishment (alogia), alterations in emotional expression, and a lack of capacity to experiment joy. Patients with negative symptoms present gray and white matter loss in left-sided cerebral structures, including temporal lobe, anterior cingulated, and medial frontal cortex. Such a loss seems to be more evident in prefrontal regions, such as the dorsolateral prefrontal region, which connects with anterior temporal structures. Persistent negative symptomathology is a concept proposed by Buchanan, which must fulfill the following criteria: symptoms are primary to the disease or secondary but have not responded to current treatment; interfere with the patient's capacity to accomplish normal functioning; persist during periods of clinical stability, and represent an unresolved therapeutic need. They must be measurable by clinical scales and persist, at least, six months. The Food and Drug Administration has recently considered negative symptoms as an investigation target or new treatments due to their prevalence and high negative impact in the life of the schizophrenic population. Nowadays, the current treatments available for such an entity are second generation antipshycotics and glutamatergic agents -such as d-cycloserine and glicine-, amisulpiride and seleginine, even though their efficacy is limited. Dysfunction of the human prefrontal cortex is considered to be implicated in the pathophisiology of negative symptoms. This cerebral region is essential in the regulation of emotions and cognition. Multiple neural networks begin in the prefrontal cortex and go towards other cortical association areas, to insular region, thalamic structures, basal ganglia and limbic system. It regulates dopaminergic mesencephalic activity through activating and inhibitory pathways, allowing a precise regulation of dopaminergic activity. This double modulation model of dopaminergic pathways has been recently sustained by studies which prove that extracellular dopaminergic concentration in nucleus accumbens increases or reduces after a high or low frequency stimulation of the prefrontal cortex, respectively. A prefrontal cortex lesion causes a syndrome similar to the negative symptomathology in schizophrenia. Transcraneal magnetic stimulation (TMS) could be effective in the treatment of negative symptoms by activating the prefrontal cortex, maybe by stimulating the liberation of dopamine in the mesolimbic and mesoestriatal pathways which have a crucial role in the pathogenesis of negative symptoms such as apathy and anhedonia. TMS was introduced in 1985 and since the early 90's its potential as a treatment has been tested in numerous neurological and psychiatric conditions. It is a noninvasive means of stimulating nervous cells in superficial areas of the brain. During a TMS procedure, an electrical current passes through a wire coil placed over the scalp. This induces a magnetic field that can produce a substantive electrical field in the brain. This electrical field produces in turn a depolarization of nervous cells resulting in the stimulation or disruption of brain activity. TMS may be applied as a single stimulus or repeated many times per second (repetitive TMS), with variations in the intensity, site, and orientation of the magnetic field. Most research and interest has focused on the potential application of repetitive TMS (rTMS) in the treatment of depression. In addition, in recent years an increasing number of open and double-blinded studies of rTMS were conducted in patients with schizophrenia. Most investigators have chosen to focus on the treatment of specific refractory symptoms or syndromes within the disorder such as refractory auditory hallucinations or persistent negative symptoms. TMS has become widely used in research, especially as a method to probe normal and abnormal brain function, motor cortical physiology, and cognition. Regarding negative symptoms in schizophrenia, eleven studies using TMS were carried out until 2006, with a total of 172 patients studied. These studies are difficult to compare because they used different stimulation parameters and the symptoms described were heterogenic. Six studies were blind and five were open, using high frequency TMS in all of them (frequencies above 1 Hz), which is the type of stimulation most commonly used in treatment studies. Six of these studies found a reduction in the severity of the symptoms, but the reduction was not significant in two of them. Ten were the maximum number of sessions included in every study, except for one, in which 20 sessions of TMS were given. In this study, the score of negative subscale of the PANSS was reduced in 33%, which is considered a significant response, and this result was sustained within the next month. In one of these studies, researchers compared 3- and 20-Hz stimulation with sham stimulation and stimulation provided at the patient's individual alpha frequency. Alpha-frequency stimulation was calculated as the patient's peak alpha frequency from five frontal EEG leads. Stimulation of alpha frequency resulted in a significantly greater reduction in negative symptoms than the other conditions. This finding could suggest that negative symptoms may specifically relate to alpha EEG oscillations, which is interesting and requires further exploration and confirmation. Another two studies were conducted in 2007; in the first one, no improvement in negative, positive of affective symptoms was found. The second one, which was a double-blinded clinical trial, found a significant reduction in the intensity of negative, positive, and general symptoms with the active TMS. We should remark that TMS produces changes in the cortical activity in ventral and dorsoestratial regions, but other cerebral regions could be stimulated too, since some activation abnormalities in the left globus palidus, bilateral caudate nucleus, prefrontal, and temporal right cortex have been found and are associated with the etiology of the negative syndrome. In addition, it will be interesting to see whether changes in subcortical dopamine release, which were shown with rTMS in normal volunteers, can be demonstrated in clinical populations, such as patients with schizophrenia, and how this may relate to response to treatment. There is still a need for a larger number of controlled studies, with larger samples, longer periods of evaluation, and constant stimulation parameters, so they can be compared between them and the exact efficacy of TMS as a treatment for negative symptoms can be established.

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Conservation laws for voter-like models on directed networks

Serrano, M. Ángeles; Klemm, Konstantin; Vázquez, Federico; Eguíluz, Víctor M.; San Miguel, Maxi

9 pages, 2 figures, 1 table. | We study the voter model, under node and link update, and the related invasion process on a single strongly connected component of a directed network. We implement an analytical treatment in the thermodynamic limit using the heterogeneous mean field assumption. From th...

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Collective effects induced by diversity in extended systems

Toral, Raúl; Tessone, Claudio J.; Viana Lopes, Joao

9 pages.-- ArXiv pre-print: http://arxiv.org/abs/cond-mat/0610178.-- Final full-text version of the paper: http://dx.doi.org/10.1140/epjst/e2007-00071-5. | We show that diversity, in the form of quenched noise, can have a constructive effect in the dynamics of extended systems. We first consider a b...

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Artificial neural network algorithms for active noise control applications

Fernández, Alejandro; Cobo, Pedro

6 pages, 5 figures.-- PACS nr.: 43.50 Ki.-- Communication presented at: Forum Acusticum Sevilla 2002 (Sevilla, Spain, 16-20 Sep 2002), comprising: 3rd European Congress on Acoustics; XXXIII Spanish Congress on Acoustics (TecniAcústica 2002); European and Japanese Symposium on Acoustics; 3rd Iberian ...

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Anticipated synchronization in neuron models

Ciszak, Marzena; Calvo, Óscar; Masoller, Cristina; Mirasso, Claudio R.; Toral, Raúl

6 pages, 3 figures.-- Contributed to: European Symposium on Artificial Neural Networks 2003 (ESANN'2003), Bruges, Belgium, Apr 23-25, 2003. | We study the regime of anticipated synchronization in unidirectionally coupled model neurons subject to a common external aperiodic forcing that makes their b...

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Anticipated Synchronization: Numerical and Theoretical Study

Ciszak, Marzena

Tesis doctoral de la Universidad de las Islas Baleares, Facultad de Física y del Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados (IMEDEA-CSIC/UIB).-- Texto en inglés, introducción en inglés y castellano.-- Fecha de lectura: 30-06-2006. | [EN] In this thesis we study the phenomena of synchronization bet...

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A novel predictive architecture for microwave-assisted drying processes based on neural networks

Pedreño Molina, Juan Luis; Monzó Cabrera, Juan; Toledo Moreo, Ana; Sánchez Hernández, David

In this contribution, a novel learning architecture based on the interconnection of two different learning-based neural networks has been used to both predict temperature and drying curves and solve inverse modelling equations in microwave-assisted drying processes. In this way, a neural model that ...

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