Clasificación de género basada en señales de voz mediante modelos difusos y algoritmos de optimización

This paper describes a gender classification scheme based on voice signals in which 16 different fuzzy models are proposed and optimized using four bio-inspired optimization algorithms and the quasi-Newton method. The classification scheme considers four data sets and five different voice features to define the input values of an algorithm in the optimization process. The inputs of each fuzzy model define the mean and variance of their Gaussian membership functions, and their fitness is evaluated by the input values of the algorithm and mean squared error as objective function to be minimized. A comparative analysis between models, algorithms and data sets is made to obtain conclusions according to the results of each optimized model.En este documento se describe un esquema de clasificación de género, basado en señales de voz, en el que se proponen y prueban 16 modelos difusos diferentes que son optimizados mediante cuatro algoritmos bioinspirados y el método cuasi-Newton. El esquema de clasificación considera cuatro conjuntos de datos y cinco características de voz diferentes para definir los valores de entrada de un algoritmo en el proceso de optimización. Los valores de entrada de cada modelo difuso definen la media y varianza de sus funciones de pertenencia gaussianas, y su desempeño se evalúa mediante los valores de entrada del algoritmo de optimización y el error cuadrático medio como función objetivo para minimizar. Se hace un análisis comparativo entre modelos, algoritmos y conjuntos de datos para obtener conclusiones de acuerdo con los resultados de cada modelo optimizado

Algoritmos genéticos aplicados a la optimización de antenas Yagi-Uda

En el presente artículo se muestra un proceso de optimización implementado usando algoritmos genéticos. La población inicial del AG está compuesta por 128 cromosomas con 11 genes por cromosoma. Los cromosomas del AG están compuestos por las longitudes y separaciones de los elementos de la antena Yagi-Uda; los rangos de estos genes fueron escogidos siguiendo estándares de diseño para dichas antenas. Los genes pasan un proceso de análisis para medir cada una las antenas de cada generación de del AG para asignar la aptitud de los individuos. Con el fin de verificar los resultados obtenidos, se aplicaron varias pruebas, entre ellas la construcción de una antena Yagi-Uda optimizada a la cual se le midieron y verificaron sus características electromagnéticas

Classification of Satellite Images by means of Fuzzy Rules generated by a Genetic Algorithm

The data acquired by Remote Sensing systems allow obtaining thematic maps of the earth's surface, by means of the registered image classification. This implies the identification and categorization of all pixels into land cover classes. Traditionally, methods based on statistical parameters have been widely used, although they show some disadvantages. Nevertheless, some authors indicate that those methods based on artificial intelligence, may be a good alternative. Thus, fuzzy classifiers, which are based on Fuzzy Logic, include additional information in the classification process through based-rule systems. In this work, we propose the use of a genetic algorithm (GA) to select the optimal and minimum set of fuzzy rules to classify remotely sensed images. Input information of GA has been obtained through the training space determined by two uncorrelated spectral bands (2D scatter diagrams), which has been irregularly divided by five linguistic terms defined in each band. The proposed methodology has been applied to Landsat-TM images and it has showed that this set of rules provides a higher accuracy level in the classification proces

Implementación del algoritmo UEGO sobre el entorno Matlab como alternativa al toolbox de optimización

Los algoritmos de optimización global son muy usados en el sector científico como herramienta de apoyo a su investigación particular. A menudo se utiliza el toolbox de optimización de Matlab debido a su sencillez de uso y configuración y a su plena integración en el potente entorno de trabajo matemático. En este trabajo se realiza la implementación del algoritmo evolutivo UEGO para Matlab como alternativa a los algoritmos de dicho toolbox. En concreto UEGO mejora la solución del algoritmo genético de Matlab ya que evita bloquearse en óptimos locales

Desarrollo básico de algoritmos, hardware y electrónica de control en la Nariz electrónica Patagonia

Se desarrolló una nariz electrónica (NE) con algoritmos de procesamiento y hardware completo. Este nuevo instrumento denominado “Patagonia” permitió identificar olores. Mediante métodos analíticos y criterios propios de adquisición y análisis de señales, se implementaron algoritmos de reconocimiento de muestras. Se utilizó Transformada Onditas, Análisis de Componentes Principales, Análisis discriminatorios lineales y cuadráticos, Redes neuronales y análisis de las constantes de desorción de los com¬puestos. Se desarrolló un software con interfaz de usuario simple para poder proveer narices electrónicas comerciales. Se midieron distintas muestras de café, aceites y jugos entre otros alimentos. Se discriminaron correctamente las muestras obteniendo resultados satisfactorios.An electronic nose (EN) with data processing algorithms and complete hardware was developed. This new instrument called “Patagonia” enables to identify odors. Sample recognition algorithms using self-developed analytical methods and criteria of signal acquisition and analysis were implemented. Wavelet transform, principal component analysis, linear and quadratic discriminate analysis, neural networks and analysis of the constants of desorption of compounds were used. Software with a simple user interface to provide commercial electronic noses was developed. Different types of coffee, oils and juices from other foods were measured. Samples were correctly discriminated and satisfactory results were obtained.Fil: Vorobioff, Juan. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Rinaldi, Carlos Alberto. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentin

Diseño e implementación de un controlador pid autoajustable basado en un algoritmo híbrido

Se aborda el estudio y aplicación de los clasificados como algoritmos heurísticos, los cuales son considerados técnicas que pueden dar una solución óptima de un problema a un costo computacional razonable, pero no garantizan lograr la solución en todos los casos, y son aplicados a problemas complejos donde los espacios de búsqueda de soluciones son indefinidos, y donde algoritmos como los determinísticos no logran encontrar solución, además de requerir un tiempo exponencial de ejecución. El algoritmo desarrollado (AHHLD) no solo es capaz de sintonizar sino también de optimizar los parámetros del controlador tipo PID, mediante la función objetivo del algoritmo, integrada a partir de las tres características del rendimiento del sistema (Mp, st y rt). Respecto al control PID, dentro de la implementación en simulaciones, presenta resultados ideales, debido a que no se toman en cuenta muchas de las limitantes de los sistemas reales.CONACY

Análisis de las técnicas de selección de características.

En reconocimiento de patrones, la selección de características es de vital importancia, pues reduce los costes computacionales de pre-procesamiento y aumenta la fiabilidad de la clasificación. Aunado a lo anterior, la selección de características permite obtener un subconjunto de características con mejor poder discriminativo, eliminando aquellas con menor poder, e incluso características que introducen ruido en el clasificador. Las técnicas de selección de características van desde las más sencillas hasta técnicas muy elaboradas como Algoritmos genéticos. En esta Tesis, se realiza un análisis exhaustivo del desempeño y comportamiento sobre diferentes conjuntos de datos de varias técnicas de selección de características en el estado del arte actual. Las técnicas estudiadas son implementadas y comparadas utilizando varios conjuntos de datos. Los resultados experimentales obtenidos son discutidos y comparados en esta Tesis. Los resultados experimentales y el análisis comparativo de las técnicas permitirán realizar una selección más propia de alguna técnica en cuanto a complejidad y desempeño cuando se presenta algún problema de selección de características

Técnicas evolutivas multiobjetivo para la evolución de matrices de proyección en problemas de clasificación

El trabajo presenta un estudio sobre la utilización de matrices obtenidas con técnicas de computación evolutiva con el fin de realizar proyecciones lineales sobre datos para obtener buenos resultados en el ámbito de la clasificación. Se han realizado distintas experimentaciones, sobre varios dominios de datos, con matrices obtenidas mediante técnicas evolutivas como algoritmos genéticos y estrategias evolutivas, concretamente CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy). La técnica de clasificación utilizada ha sido k-NN (K nearest neighbors). Además, se han realizado experimentaciones sobre la proyección a dos dimensiones de los datos mediante el uso de matrices evolucionadas y se ha comparado con el uso de algoritmos bien conocidos como PCA y Sammon. Por último, se ha realizado experimentación con algoritmos evolutivos multiobjetivo con el fin de encontrar matrices que proyectasen los datos a la menor dimensión posible aumentando los aciertos en clasificación respecto a los datos sin proyectar. _________________________________________________________________________________________________________________The paper presents a study on the use of matrices obtained with evolutionary computation techniques to perform linear projections of data to obtain good results in the area of supervised classification. Different experiments have been conducted on various domains of data with matrices obtained by evolutionary techniques like genetic algorithms and evolutionary strategies, specifically CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy). Supervised classification technique used was k-NN (K nearest neighbors). Furthermore, experiments have been performed on two-dimensional projection using evolved matrices and this method has been compared with the use of well-known algorithms such as PCA and Sammon. Finally, there has been experimenting with multi-objective evolutionary algorithms to find the data matrices that project to the smallest possible dimension increasing hits on supervised classification respect to the data without projection.Ingeniería Informátic

Revisión sistemática para las técnicas de minería Web de contenido

Trabajo de InvestigaciónDeterminar las principales técnicas empleadas de minería web que permiten realizar minería de contenido, con el fin de facilitar la búsqueda de información en bases documentales. Para ello se llevó a cabo una revisión sistemática de la información documentada en medios arbitrados en el período 2014 – 2018, empleando las bases documentales Redalyc, Scielo, Scopus, IEEEXplore, Google Scholar y Web of ScienceINTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. DEFINICIÓN DE LOS CRITERIOS DE BÚSQUEDA DE ARTÍCULOS SOBRE MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 3. IDENTIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS QUE HAN SIDO EMPLEADAS PARA REALIZAR MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 4. CARACTERIZACIÓN DE LAS PRINCIPALES TÉCNICAS QUE HAN SIDO EMPLEADAS PARA REALIZAR MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 5. CONCLUSIONES 6. RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema