Clasificación de las fases del sueño utilizando señales EEG

La identificación eficaz de las fases del sueño es de gran ayuda para el tratamiento de problemas del sueño como la apnea obstructiva (OSA), insomnio o narcolepsia. De esta manera, se puede mejorar la calidad de vida de los pacientes. La clasificación de estas fases pueden realizarla expertos del sueño de manera manual, basándose en señales PSG (Polisomnograma).No obstante, esto requiere mucho tiempo y para realizar una polisomnografía se necesitan muchas señales. Con un clasificador automáticobasado en señales EEGla detección sería más rápida y efectiva. En este trabajo se ha realizado una investigación de estudios ya realizados de la detección automática de las fases del sueño y se ha experimentadocon las señales EEG de 4sujetos sanos: se hanextraído un conjuntode características y se ha evaluadodel rendimiento de diferentes clasificadores. Con el clasificador KNN,7 características y 8 canales EEG, se han clasificado las fases del sueño con un F1 scoredel 51,41%. Como líneas de investigación futuras para mejorar los resultados se ha propuesto añadir característicasespectrales y reducir el número de canales, entre otras

Clasificación de señales cerebrales relacionadas con la imaginación de movimientos para aplicaciones de BCI

Ingeniero (a) ElectrónicoPregrad

使用人工神经网络向学生提供的个性化练习的分类器模型

The objective of the article is to develop a model that allows to predict in a personalized way the exercises that a student can solve, and on the other hand the exercises that a student cannot solve. The model is based on a series of factors that influence students’ learning rates. The course that was used as an experiment in the project is the handling of functions in spreadsheets. For the development of the process, the KDD (Knowledge Discovery in Databases) data mining methodology has been used and artificial neural networks with backward learning (Backpropagation), which is a supervised learning algorithm, have been used for the model. The model is fed with data such as gender, age, academic grade, parents’ level of education, type of school, previous grades of the subjects that the student obtains while advancing in the course. The research approach is quantitative, experimental, applied and the population was represented by eighty five students. The result shows that the model achieves a 72% probability of accuracy in predicting the assignment of exercises to students according to their characteristics. Exercises that cannot be solved are given a help for their better understanding and resolution.El artículo tiene como objetivo el desarrollo de un modelo que permite predecir en forma personalizada los ejercicios que puede resolver un estudiante, y por otro lado los que no puede resolver. El modelo está basado en una serie de factores que influye en los ritmos de aprendizaje de los estudiantes. El curso que se utilizó como experimento en el proyecto es el manejo de funciones en hojas de cálculo. Para el desarrollo del proceso se ha utilizado la metodología de minería de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases) y para el modelo se ha utilizado redes neuronales artificiales con aprendizaje hacia atrás (Backpropagation), el cual es un algoritmo de aprendizaje supervisado. El modelo se alimenta con datos como sexo, edad, grado académico, nivel de instrucción de los padres, tipo de colegio, calificaciones previas de los temas que el estudiante obtiene mientras avanza en el curso. El enfoque de la investigación es de corte cuantitativo, experimental, de tipo aplicada y la población estuvo representada por 85 estudiantes. El resultado muestra que el modelo logra una probabilidad del 72% de precisión al predecir la asignación de ejercicios a los estudiantes según sus características. Los ejercicios que no pueden ser resueltos se les anexa una ayuda para su mejor comprensión y resolución.Цель статьи - разработать модель, позволяющую индивидуализированно прогнозировать те упражнения, которые студент может решить, и, с другой стороны, те, которые он/она не может решить. Модель основана на ряде факторов, влияющих на скорость обучения студентов. Предмет, используемый в качестве эксперимента в проекте, - работа с функциями в электронных таблицах. Для разработки процесса использовалась методология поиска данных KDD (Knowledge Discovery in Databases), а для модели - искусственные нейронные сети с обратным распространением, которые являются алгоритмом контролируемого обучения. В модель вводятся такие данные, как пол, возраст, академический курс, уровень образования родителей, тип школы, предыдущие оценки по предметам, полученные студентом при прохождении курса. Исследовательский подход является количественным, экспериментальным, прикладным, а выборка была представлена 85 студентами. Результат показывает, что модель достигает 72% вероятности точности в предсказании назначения упражнений студентам в соответствии с их характеристиками. Упражнения, которые не удается решить, снабжены подсказкой для их лучшего понимания и решения.本文的目标是开发一个允许以个性化的方式预测学可以解决的练习以及无法解决的练习的模型。该模型基于一系列影响学生学习率的因素。在项目中用作实验的课程是电子表格中函数的处理。对于流程的开发，使用了KDD （数据库中的知识发现）数据挖掘方法，并使用了具有反向学习（反向传播）的模型人工神经网络，这一监督学习算法。该模型输入的数据包括性别、年龄、学业成绩、父母的教育水平、学校类型、学生在课程中取得的先前科目资格。研究方法是定量的、实验性的、应用型的，研究对象为85 名学生。结果表明，该模型在预测根据学生的特征分配给学生的练习时，准确率达到了 72%。无法解决的练习附有帮助，以便更好地理解和解决

Optimizing panchromatic image change detection based on change index multiband image analysis

This work proposes an optimization of a semi-supervised Change Detection methodology based on a combination of Change Indices (CI) derived from an image multitemporal data set. For this purpose, SPOT 5 Panchromatic images with 2.5 m spatial resolution have been used, from which three Change Indices have been calculated. Two of them are usually known indices; however the third one has been derived considering the Kullbak-Leibler divergence. Then, these three indices have been combined forming a multiband image that has been used in as input for a Support Vector Machine (SVM) classifier where four different discriminant functions have been tested in order to differentiate between change and no_change categories. The performance of the suggested procedure has been assessed applying different quality measures, reaching in each case highly satisfactory values. These results have demonstrated that the simultaneous combination of basic change indices with others more sophisticated like the Kullback-Leibler distance, and the application of non-parametric discriminant functions like those employees in the SVM method, allows solving efficiently a change detection problem

Comparación de algoritmos de imputación para el parámetro de la precipitación de modelos hidrológicos empleando técnicas de ciencia de datos y Big Data

En los últimos años el cambio climático ha potenciado el riesgo de desastres en Colombia. Para 2018 la cifra de damnificados por un invierno intenso era cerca de 54.000, esto debido a que el incremento de las precipitaciones generó desbordamientos de ríos en diferentes departamentos del país (Revista Semana, 2018). Por esta razón, la prevención de riesgos se hace necesaria y depende del monitoreo de condiciones hidroclimatológicas que determinan el comportamiento de los ríos. Para ello hace uso de un modelo hidrológico que considera variables como humedad relativa, precipitación y temperatura. Sin embargo, durante la construcción y calibración del modelo se encuentra el problema de los datos faltantes asociados a carencia de lectura o fallas del instrumento, afectando la precisión o el registro de este. En este trabajo, se realiza la comparación de los algoritmos KNN y Curva de Doble Masa, para completar los datos faltantes en series de precipitación

Comparación de técnicas de reducción de dimensionalidad para la clasificación de actividades físicas humanas utilizando métodos estadísticos

En la actualidad, el análisis de la actividad física humana se ha convertido en un centro de estudio de gran importancia debido a la gran cantidad de campos de investigación, los cuales permiten diseñar aplicaciones en áreas como salud, seguridad, deportes, entre otros. Los elementos que involucra el análisis del movimiento humano, permite trabajar en algunas aplicaciones como la rehabilitación de pacientes, seguridad, monitoreo y seguimiento de elementos móviles. En la ingeniería electrónica existe una serie de elementos multimodales que permiten la detección de estas actividades físicas como: cámaras de profundidad, cámaras de video, giroscopios, acelerómetros, sensores electromiográficos (EMG), así como una gran gama de sensores que entregan datos para el análisis de las actividades físicas humanas. Sin importar la modalidad del sensor, el reconocimiento de una actividad física se considera un problema de clasificación, además la etapa de adquisición de datos es fundamental para obtener información verídica. Por ende, en una aplicación de gran complejidad donde se considera un gran número de sensores, se requiere de métodos diferentes para poder obtener la cantidad de componentes principales de estos y así reducir la dimensionalidad de la clasificación, llegando a tal punto en el que el costo computacional en la implementación de estos sistemas sea mínimo, obteniendo así una aplicación de bajo costo con la posibilidad de implementarse en diferentes ambientes de seguimiento y control

Supervised sentiment analysis of political messages in Spanish: Real-time classification of tweets based on machine learning

This article describes and evaluates the application of the supervised sentiment analysis in political communication through a real-time classifier of political opinions in Spanish tweets using machine learning techniques, both on a local computer and using distributed computing for big data problems. We describe the associated emerging methods and techniques and analyze the opportunities that these innovations represent for political communication

Diseño de un sistema biométrico de reconocimiento facial en tiempo real

A medida que el mundo evoluciona, la humanidad se ve en la necesidad de optimizar la forma en que protege sus empresas o industrias. La biometría informática, es una rama de la biometría, que nos permite restringir el acceso a zonas privadas de las empresas o industrias. Con el reconocimiento facial, podemos realizar la identificación y reconocimiento de personas, permitiendo elegir que personas tienen acceso a ciertas zonas. Este proyecto estudia de manera general algunos de los tipos de reconocimiento biométricos del rostro. Los métodos seleccionados, estudiados y puestos a prueba son: la técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA) y la Transformada Discreta del Coseno (DCT). Por otra parte, se tienen como estudio de los pasos para el reconocimiento, las técnicas LPP y EBGM. Para las técnicas puestas a prueba, se toman dos bases de datos con imágenes del rostro de diferentes personas a las cuales se entrenan dos imágenes y se ponen a prueba 4 imágenes en diferentes posiciones y gestos. Se realizó el procedimiento y análisis pertinente para el reconocimiento de los individuos, y los resultados obtenidos por la prueba de validez de los algoritmos, se sometieron a procesos estadísticos con porcentajes de eficiencia de: PCA, con base de datos MUG 67,5% y ORL 22,5%. DCT, base de datos MUG 80% y ORL 75%

Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional

Este trabajo presenta un clasificador de medidas de glucemia en función de las ingestas asociadas para pacientes con diabetes gestacional. Se presentan los resultados obtenidos al comparar la relevancia de diferentes atributos así como del uso de dos de los algoritmos más populares en el mundo del aprendizaje automático: las redes neuronales y los árboles de decisión. El estudio se ha realizado con los datos de 53 pacientes pertenecientes al Hospital de Sabadell y al Hospital Mutua de Terrassa obteniendo un 91,72% de precisión en el caso de la red neuronal, y un 95.92% con el árbol de decisión. La clasificación automática de medidas de glucemia permitirá a los especialistas pautar un tratamiento más acertado en base a la información obtenida directamente del glucómetro de las pacientes, contribuyendo así al desarrollo de los sistemas automáticos de ayuda a la decisión para diabetes gestacional

Clasificación de series de tiempo empleando funciones de distribución y máquinas de vectores de soporte

Las series de tiempo son una clase importante de datos presentes en un gran número de dominios de aplicación. Una serie de tiempo T = t1; :::; tm es una colección de observaciones hechas cronológicamente [1{4], las cuales además de tener un carácter numérico y continuo, se consideran siempre como un conjunto en lugar de un campo numérico individual. Estas observaciones que se desarrollan con el tiempo normalmente representan información sujeta a análisis, clasificación, indexación, predicción e interpretación [5]. Las series de tiempo se crean rutinariamente en los dominios, científicos, financieros, industriales, de entretenimiento, médicos y biológicos [6]..