LSSVM APLICADA EN LA ESTIMACIÓN DE LA RESISTENCIA DE ROTOR EN MOTOR DE INDUCCIÓN JAULA DE ARDILLA

En este artículo se estima la resistencia de rotor presente en la dinámica de un motor de inducción Jaula de Ardilla aplicando LSSVM en regresión. El problema es que la resistencia de rotor es difícil de medir por lo que se requiere estimarla. Además, de ser afectada por el incremento en la temperatura, conllevando a que la constante de tiempo del rotor cambie y afecte los parámetros del motor. Se plantea un modelo del motor, en Simulink de Matlab, del cual se extrae la data, se preprocesa y se aplica el algoritmo LSSVM en regresión con Kernel no lineal RBF y la optimización de gamma se hace por validación cruzada. La medición del desempeño del modelo se utilizó la raíz cuadrada del error medio de predicción. Obteniendo buenos resultados

Selecting Negative Samples for PPI Prediction Using Hierarchical Clustering Methodology

Protein-protein interactions (PPIs) play a crucial role in cellular processes. In the present work, a new approach is proposed to construct a PPI predictor training a support vector machine model through a mutual information filter-wrapper parallel feature selection algorithm and an iterative and hierarchical clustering to select a relevance negative training set. By means of a selected suboptimum set of features, the constructed support vector machine model is able to classify PPIs with high accuracy in any positive and negative datasets