Clasificación automática de objetos utilizando sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en la aplicabilidad de los Sistemas Inteligentes (SI) a la clasificación automática de objetos a fin de solucionar algunos de los problemas tales como los límites difusos en sistemas diversos. Se la presenta como una continuación de los desarrollos efectuados por Perichinsky et al. [1989,2000] en el Laboratorio de Bases de Datos y Sistemas Operativos, tendiente a obtener taxonomías o clasificaciones a través de clusters en sistemas de diferentes tipos. Tal es el caso de los asteroides como caso de estudio [Perichinsky, 2000], ya que la clasificación manual es lenta, imprecisa y laboriosa debido a las estimaciones que requieren tiempo y experticia del clasificador humano. Es por ello, que se requiere de nuevos métodos que permitan clasificar con eficiencia a través del reconocimiento de las agrupaciones, objetivo que podría alcanzarse incorporando sistemas orientados al autoaprendizaje [García Martínez, 1996] o metaaprendizaje.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación automática de objetos utilizando sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en la aplicabilidad de los Sistemas Inteligentes (SI) a la clasificación automática de objetos a fin de solucionar algunos de los problemas tales como los límites difusos en sistemas diversos. Se la presenta como una continuación de los desarrollos efectuados por Perichinsky et al. [1989,2000] en el Laboratorio de Bases de Datos y Sistemas Operativos, tendiente a obtener taxonomías o clasificaciones a través de clusters en sistemas de diferentes tipos. Tal es el caso de los asteroides como caso de estudio [Perichinsky, 2000], ya que la clasificación manual es lenta, imprecisa y laboriosa debido a las estimaciones que requieren tiempo y experticia del clasificador humano. Es por ello, que se requiere de nuevos métodos que permitan clasificar con eficiencia a través del reconocimiento de las agrupaciones, objetivo que podría alcanzarse incorporando sistemas orientados al autoaprendizaje [García Martínez, 1996] o metaaprendizaje.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metodología híbrida no supervisada basada en algoritmos genéticos y Fuzzy C-Means para la identificación de pérdidas de energía en transformadores de distribución

Las pérdidas de energía se presentan en todos los niveles de tensión de sistema eléctrico. El mayor porcentaje de pérdidas se presenta a nivel de distribución y se asocia principalmente a fraudes. Como alternativa para el control y reducción de pérdidas, las empresas has instalado macromedidores en los transformadores. Usando el registro de los macromedidores se realizan balances de energía, permitiendo desagregar las pérdidas a novel de transformador, lo que contribuye al planteamiento de estrategias para su gestión. En el presente trabajo se comparan tres métodos de minería de datos que permiten agrupar las series de tiempo formadas por los balances históricos de los transformadores e inferir de los clusters resultantes patrones de comportamiento anómalos. Los tres métodos comparados son: Algoritmo genético, híbrido algoritmo genético-Fuzzy C-Means y Genetic Bisecting Fuzzy C-Means

Algoritmos genéticos y predicción de la composición de la demanda turística

En los últimos años se ha relantizado el número de turistas que vistan la isla de Tenerife, lo que puede ser indicativo de la fase de consolidación alcanzada por la demanda turística de este destino. En estos casos, cobra importancia la predicción, no ya del número global de visitantes en las futuras temporadas, sino del vector de características de cada uno de los turistas venideros, para una mejor adecuación entre la oferta y la demanda. Este tipo de predicción no es cubierta por las técnicas econométricas habituales; pero si puede ser afrontada mediante los algoritmos genéticos. Esta investigación no solo plantea este nuevo enfoque predictivo en el uso de los algoritmos genéticos sino también una nueva estrategia en su funcionamiento que permite la incorporación de información cualitativa sobre el contexto en el que aplica