A Review of Particle Swarm Optimization: Feature Selection, Classification and Hybridizations

Particle swarm optimization (PSO) is a recently grown, popular, evolutionary and conceptually simple but efficient algorithm which belongs to swarm intelligence category. This paper outlines basic concepts and reviews PSO based techniques with their applications to classification and feature selection along with some of the hybridized applications of PSO with similar other techniques. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.16041

Sistemas inteligentes : Aplicaciones en minería de datos, procesamiento de señales y redes de computadoras

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. Actualmente el énfasis está puesto en la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, procesamiento de señales y redes de computadoras. En el área de la Minería de Datos, los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias adaptativas que generen modelos a partir de grandes volúmenes de datos y además sean capaces de acomodar su estructura ante algún cambio en los datos y/o nueva información que se obtenga, reflejando estos cambios en el conocimiento actual adquirido. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en la combinación de las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar objetos o personas en tiempo real. Se trabaja en el desarrollo de métodos adaptativos factibles de ser aplicables en distintos contextos. La aplicación de distintas metaheurísticas sobre redes Peer-to-Peer (P2P), es otra línea de investigación que se está llevando a cabo en el III-LIDI. El objetivo central es mejorar la capacidad de adecuación del sistema a los cambios rápidos del entorno de información.Eje: Agentes y Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes : Aplicaciones en minería de datos, procesamiento de señales y redes de computadoras

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. Actualmente el énfasis está puesto en la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, procesamiento de señales y redes de computadoras. En el área de la Minería de Datos, los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias adaptativas que generen modelos a partir de grandes volúmenes de datos y además sean capaces de acomodar su estructura ante algún cambio en los datos y/o nueva información que se obtenga, reflejando estos cambios en el conocimiento actual adquirido. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en la combinación de las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar objetos o personas en tiempo real. Se trabaja en el desarrollo de métodos adaptativos factibles de ser aplicables en distintos contextos. La aplicación de distintas metaheurísticas sobre redes Peer-to-Peer (P2P), es otra línea de investigación que se está llevando a cabo en el III-LIDI. El objetivo central es mejorar la capacidad de adecuación del sistema a los cambios rápidos del entorno de información.Eje: Agentes y Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes : Aplicaciones en minería de datos, robótica evolutiva y redes de computadoras

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. Actualmente el énfasis está puesto en la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica evolutiva y redes de computadoras. En el área de la Minería de Datos, los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias adaptativas que definan las acciones a seguir para lograr el beneficio esperado a partir de un modelo de la información basado en reglas de clasificación, facilitando de esta manera su interpretación. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de un controlador con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. La aplicación de distintas metaheurísticas sobre redes Peer-to-Peer (P2P), es otra línea de investigación que se está llevando a cabo en el III-LIDI. El objetivo central es mejorar la capacidad de adecuación del sistema a los cambios rápidos del entorno de información.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes : Aplicaciones en minería de datos, robótica evolutiva y redes de computadoras

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. Actualmente el énfasis está puesto en la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica evolutiva y redes de computadoras. En el área de la Minería de Datos, los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias adaptativas que definan las acciones a seguir para lograr el beneficio esperado a partir de un modelo de la información basado en reglas de clasificación, facilitando de esta manera su interpretación. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de un controlador con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. La aplicación de distintas metaheurísticas sobre redes Peer-to-Peer (P2P), es otra línea de investigación que se está llevando a cabo en el III-LIDI. El objetivo central es mejorar la capacidad de adecuación del sistema a los cambios rápidos del entorno de información.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

TWO-STAGE MODEL SELECTION WITH PARAMETERS WEIGHTED HIDDEN MARKOV MODELS AND LIKELIHOOD RATIO FOR PART-OF-SPEECH TAGGING

Abstract: In many natural language processing applications two or more models usually have to be involved for accuracy. But it is difficult for minor models, such as "backoff" taggers in part-of-speech tagging, to cooperate smoothly with the major probabilistic model. We introduce a two-stage approach for model selection between hidden Markov models and other minor models. In the first stage, the major model is extended to give a set of candidates for model selection. Parameters weighted hidden Markov model is presented using weighted ratio to create the candidate set. In the second stage, heuristic rules and features are used as evaluation functions to give extra scores to candidates in the set. Such scores are calculated using a diagnostic likelihood ratio test based on sensitivity and specificity criteria. The selection procedure can be fulfilled using swarm optimization technique. Experiment results on public tagging data sets show the applicability of the proposed approach

A Particle Swarm Optimization Algorithm for Neighbor Selection in Peer-to-Peer Networks

Peer-to-peer (P2P) topology has significant influence on the performance, search efficiency and functionality, and scalability of the application. In this paper, we propose a Particle Swarm Optimization (PSO) approach to the problem of Neighbor Selection (NS) in P2P Networks. Each particle encodes the upper half of the peer-connection matrix through the undirected graph, which reduces the search space dimension. The results indicate that PSO usually required shorter time to obtain better results than Genetic Algorithm (GA), specially for large scale problems. 1