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    Dise帽o de detectores robustos en aplicaciones radar

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    El problema de la detecci贸n autom谩tica de blancos radar puede ser formulado como un test de hip贸tesis binaria, en el que el sistema tiene que decir a favor de la hip贸tesis alternativa H1 (blanco presente) o de la hip贸tesis nula H0 (blanco ausente). El criterio de Neyman-Pearson, NP, es el m谩s extendido en aplicaciones radar. Este detector trata de maximizar la probabilidad de detecci贸n, PD, manteniendo la probabilidad de falsa alarma, PFA, igual o inferior a un valor determinado. Cuando las funciones de verosimilitud son conocidas, una posible implementaci贸n del detector NP consiste en comparar el cociente de verosimilitud con un umbral fijado por los requisitos de PF A (LRT). Se trata de un detector param茅trico que puede presentar grandes p茅rdidas de detecci贸n cuando las caracter铆sticas estad铆sticas del blanco y/o interferencia asumidas en el dise帽o difieren de las reales. En situaciones pr谩cticas, las par谩metros de la interferencia pueden estimarse a partir de medidas obtenidas en el entorno del radar, pero las propiedades del blanco pueden ser dif铆ciles de estimar. Por lo que, para el dise帽o de detectores, se asume diferentes modelos de blanco cuyos par谩metros, como su coeficiente de correlaci贸n o su frecuencia Doppler, son variables aleatorias con funciones de densidad de probabilidad conocidas. En estos casos, el problema de la detecci贸n se plantea como un test de hip贸tesis compuesto y, una regla de decisi贸n basada en el cociente de verosimilitud promediado (ALR) es una posible implementaci贸n del detector NP. Esta realizaci贸n requiere la resoluci贸n de integrales muy complejas que pueden hasta no tener una soluci贸n cerrada y se proponen soluciones sub-贸ptimas basadas en t茅cnicas de integraci贸n num茅rica y otras aproximaciones num茅ricas. En esta Tesis Doctoral, se aborda el dise帽o de detectores basados en inteligencia artificial como soluci贸n alternativa para la detecci贸n de blancos con par谩metros desconocidos en diferentes entornos de clutter. En la literatura se ha demostrado la capacidad de aproximar el detector NP utilizando sistemas adaptativos entrenados de manera supervisada para minimizar la funci贸n de coste adecuada, y se ha calculado la funci贸n aproximada por agentes inteligentes, como los perceptrones multicapa (MLP), redes neuronales con funciones de base radial (RBFNN) y redes neuronales de segundo orden (SONN), entrenados con el error cuadr谩tico medio o la entrop铆a. En esta Tesis, este estudio te贸rico previo ha sido extendido para tests de hip贸tesis compuestos, confirmando que la condici贸n suficiente puede ser aplicada para probar si un sistema adaptativo entrenado de manera supervisada con una funci贸n de error adecuada es capaz de aproximar el detector NP para cualquier par de funciones de verosimilitud. Otra contribuci贸n importante de la Tesis, es el estudio te贸rico de la funci贸n aproximada por una M谩quina de Vectores Soporte (SVM) cuando en el entrenamiento se utiliza la funci贸n de error de clasificaci贸n convencional. Se trata de una contribuci贸n importante en este campo, porque aporta claves importantes para explicar, desde el punto de vista te贸rico, las limitaciones de las prestaciones de las C-SVM y 2C-SVM en diferentes aplicaciones de detecci贸n presentados en la literatura. Como esta Tesis se enmarca en proyectos financiados por el Ministerio de Ciencia e Innovaci贸n, la Comunidad de Madrid, la Universidad de Alcal谩 y la empresa AMPER SISTEMAS, S.A. centrados en aplicaciones de radares marinos, se han estudiado distintos modelos de clutter marino. Estos modelos se han utilizado para generar datos sint茅ticos para entrenar, validad y probar las soluciones basadas en inteligencia artificial y simular un escenario radar. Se han considerado tres casos de estudio: Detecci贸n de blancos fluctuantes Gaussianos con coeficientes de correlaci贸n o pulsaci贸n Doppler desconocida en ruido blanco Gaussiano aditivo; detecci贸n de blancos fluctuantes Gaussianos con coeficientes de correlaci贸n o pulsaci贸n Doppler desconocida en clutter Gaussiano correlado m谩s ruido blanco Gaussiano aditivo; y detecci贸n de blancos no fluctuantes con pulsaci贸n Doppler desconocida en clutter K-distribuido impulsivo. Se ha realizado un estudio de la sensibilidad de los detectores LRT para blancos con par谩metros desconocidos para todos los casos y se han dise帽ado aproximaciones basadas en el cociente de verosimilitud generalizado restringido (CGLR) para ser utilizadas como detectores de referencia para analizar las capacidades de detecci贸n y el coste computacional de las soluciones basadas en inteligencia artificial. Para cada uno de los casos de estudio, se han dise帽ado y evaluado detectores basados en MLPs, RBFNNs, SONNs y SVMs que presenten un buen compromiso entre capacidad de detecci贸n y coste computacional. La propuesta de soluciones basadas en SONNs es otra contribuci贸n importante de esta Tesis. Los detectores SONN, con una 煤nica unidad neuronal cuadr谩tica, presentan una gran robustez frente al coeficiente de correlaci贸n o frecuencia Doppler del blanco en interferencia Gaussiana. Tambi茅n se proponen soluciones basadas en mezclas de expertos para mejorar las capacidades de detecci贸n y/o reducir el coste computacional. Se han propuesto diferentes t茅cnicas novedosas de combinaci贸n de las salidas de los expertos. Las detectores propuestos han sido, finalmente, evaluados en un escenario radar simulado, cuyos resultados han sido comparados con los obtenidos con t茅cnicas CA-CFAR

    CFARnet: deep learning for target detection with constant false alarm rate

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    We consider the problem of learning detectors with a Constant False Alarm Rate (CFAR). Classical model-based solutions to composite hypothesis testing are sensitive to imperfect models and are often computationally expensive. In contrast, data-driven machine learning is often more robust and yields classifiers with fixed computational complexity. Learned detectors usually do not have a CFAR as required in many applications. To close this gap, we introduce CFARnet where the loss function is penalized to promote similar distributions of the detector under any null hypothesis scenario. Asymptotic analysis in the case of linear models with general Gaussian noise reveals that the classical generalized likelihood ratio test (GLRT) is actually a minimizer of the CFAR constrained Bayes risk. Experiments in both synthetic data and real hyper-spectral images show that CFARnet leads to near CFAR detectors with similar accuracy as their competitors.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2206.0574

    Analisa Tren dan Prediksi Pola Perubahan Hepatitis C Virus (HCV) pada Isolated DNA berbasis Hybrid Clustering

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    Hepatitis C Virus (HCV) merupakan salah satu jenis penyakit yang peluang penularannya mayoritas di daerah tropis (penyakit tropis). Saat ini belum ada vaksin yang secara mutlak dapat digunakan untuk mencegah Hepatitis C karena virus ini secara genetik amat variatif (subtype genome) dan memiliki angka mutasi tinggi, sehingga memungkinkan generasi virus yang beraneka ragam. Menurut WHO, angka kematian akibat infeksi HCV cukup tinggi, yaitu mencapai 399 ribu jiwa per tahun. Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki jumlah pasien terinfeksi HCV tertinggi di Asia. Penyakit ini sebagian besar menjangkit di daerah tropis namun tidak menutup kemungkinan terdapat carier agent yang mampu menularkan penyakit hingga ke berbagai benua. HCV adalah jenis virus RNA. Ketika terinfeksi virus, RNA akan berusaha beradaptasi dengan mengubah pola kode RNA sehingga DNA yang terbentuk dapat bertahan hidup. Akibatnya DNA yang terbentuk juga akan berubah, sehingga terus menghasilkan subtype baru pada HCV dan tidak semua primer mampu mengenali adanya HCV di dalam isolated DNA. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode yang mampu menganalisa primer yang menjadi tren. Serta dibutuhkan metode yang mampu memprediksi adanya HCV dengan pola mutasinya yang beragam. Pada disertasi ini, diusulkan sebuah metode baru yaitu Hybrid Clustering yang mampu memberikan tiga analisa sekaligus similarity, trend, dan, hierarchical. Analisa tersebut adalah kecenderungan isolated DNA terhadap suatu primer, analisa tren primer HCV, dan runutan infeksi HCV terhadap isolated DNA. Selain itu, SVM juga dibutuhkan untuk memprediksi adanya HCV pada isolated DNA. SVM mampu memprediksi adanya/tidak adanya HCV pada 1000 isolated DNA yang diujikan, isolated DNA tersebut berasal dari berbagai negara di dunia. Namun sebelum melakukan proses clustering dan prediksi, perlu dilakukan normalisasi dengan semantic similarity. Hasil analisa clustering dan prediksi tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai evaluasi di bidang kedokteran untuk selangkah lebih dekat dalam penemuan vaksin HCV. ================================================================================================ Hepatitis C Virus (HCV) is one type of disease that has the highest chance of transmission in the tropics (tropical diseases). At present there is no vaccine that can absolutely be used to prevent Hepatitis C because this virus is genetically very varied (genome subtype) and has high mutation rates, thus enabling the generation of diverse viruses. According to WHO, the mortality rate due to HCV infection is quite high, reaching 399 thousand people per year. Indonesia is one of the countries with the highest number of patients infected with HCV in Asia. The disease is mostly infectious in the tropics but does not rule out the possibility of a carrier agent that is capable of transmitting the disease to various continents. HCV is a type of RNA virus. When infected with a virus, RNA will try to adapt by changing the pattern of RNA codes so that the DNA formed can survive. As a result the DNA formed will also change. So that it continues to produce new subtypes in HCV and not all primers are able to recognize the presence of HCV in isolated DNA. Therefore a method that is able to analyze the primary which is a trend and a method that can predict the presence of HCV with a variety of mutation patterns is needed. In this dissertation, a new method is proposed, namely Hybrid Clustering that is able to provide three analyzes as well as similarity, trend, and hierarchical. The analysis is the tendency of isolated DNA towards a primer, analysis of HCV primary trends, and trace of HCV infection to isolated DNA. In addition, SVM is also needed to predict the presence of HCV in isolated DNA. SVM was able to predict the presence or absence of HCV in 1000 isolated DNA tested, these isolated DNA originated from various countries in the world. But before doing the clustering and prediction process, semantic similarity needs to be normalized. The results of the clustering and prediction analysis are expected to be used as evaluations in the medical field to be one step closer to the discovery of the HCV vaccine

    Safety and Reliability - Safe Societies in a Changing World

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    The contributions cover a wide range of methodologies and application areas for safety and reliability that contribute to safe societies in a changing world. These methodologies and applications include: - foundations of risk and reliability assessment and management - mathematical methods in reliability and safety - risk assessment - risk management - system reliability - uncertainty analysis - digitalization and big data - prognostics and system health management - occupational safety - accident and incident modeling - maintenance modeling and applications - simulation for safety and reliability analysis - dynamic risk and barrier management - organizational factors and safety culture - human factors and human reliability - resilience engineering - structural reliability - natural hazards - security - economic analysis in risk managemen

    Collected Papers (Neutrosophics and other topics), Volume XIV

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    This fourteenth volume of Collected Papers is an eclectic tome of 87 papers in Neutrosophics and other fields, such as mathematics, fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, picture fuzzy sets, information fusion, robotics, statistics, or extenics, comprising 936 pages, published between 2008-2022 in different scientific journals or currently in press, by the author alone or in collaboration with the following 99 co-authors (alphabetically ordered) from 26 countries: Ahmed B. Al-Nafee, Adesina Abdul Akeem Agboola, Akbar Rezaei, Shariful Alam, Marina Alonso, Fran Andujar, Toshinori Asai, Assia Bakali, Azmat Hussain, Daniela Baran, Bijan Davvaz, Bilal Hadjadji, Carlos D铆az Bohorquez, Robert N. Boyd, M. Caldas, Cenap 脰zel, Pankaj Chauhan, Victor Christianto, Salvador Coll, Shyamal Dalapati, Irfan Deli, Balasubramanian Elavarasan, Fahad Alsharari, Yonfei Feng, Daniela G卯fu, Rafael Rojas Gualdr贸n, Haipeng Wang, Hemant Kumar Gianey, Noel Batista Hern谩ndez, Abdel-Nasser Hussein, Ibrahim M. Hezam, Ilanthenral Kandasamy, W.B. Vasantha Kandasamy, Muthusamy Karthika, Nour Eldeen M. Khalifa, Madad Khan, Kifayat Ullah, Valeri Kroumov, Tapan Kumar Roy, Deepesh Kunwar, Le Thi Nhung, Pedro L贸pez, Mai Mohamed, Manh Van Vu, Miguel A. Quiroz-Mart铆nez, Marcel Migdalovici, Kritika Mishra, Mohamed Abdel-Basset, Mohamed Talea, Mohammad Hamidi, Mohammed Alshumrani, Mohamed Loey, Muhammad Akram, Muhammad Shabir, Mumtaz Ali, Nassim Abbas, Munazza Naz, Ngan Thi Roan, Nguyen Xuan Thao, Rishwanth Mani Parimala, Ion P膬tra葯cu, Surapati Pramanik, Quek Shio Gai, Qiang Guo, Rajab Ali Borzooei, Nimitha Rajesh, Jes煤s Estupi帽an Ricardo, Juan Miguel Mart铆nez Rubio, Saeed Mirvakili, Arsham Borumand Saeid, Saeid Jafari, Said Broumi, Ahmed A. Salama, Nirmala Sawan, Gheorghe S膬voiu, Ganeshsree Selvachandran, Seok-Zun Song, Shahzaib Ashraf, Jayant Singh, Rajesh Singh, Son Hoang Le, Tahir Mahmood, Kenta Takaya, Mirela Teodorescu, Ramalingam Udhayakumar, Maikel Y. Leyva V谩zquez, V. Venkateswara Rao, Luige Vl膬d膬reanu, Victor Vl膬d膬reanu, Gabriela Vl膬deanu, Michael Voskoglou, Yaser Saber, Yong Deng, You He, Youcef Chibani, Young Bae Jun, Wadei F. Al-Omeri, Hongbo Wang, Zayen Azzouz Omar
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