Reconocimiento gestual para interfaz hombre máquina bajo entorno controlado

En este proyecto se logra hacer el reconocimiento gestual de una serie de señas que forman parte del alfabeto del Lenguaje de Señas Americano (ASL), usando la teoría de momentos de imagen y el aprendizaje de las Redes Neuronales Artificiales (RNA). El proyecto se realiza teniendo en cuenta un esquema de visión artificial, el cual consiste en siete etapas: adquisición de la imagen, pre-procesamiento de la imagen, segmentación, extracción de características, clasificación, diseño y entrenamiento de la red neuronal artificial y reconocimiento del gesto. Para el desarrollo de este proyecto se tomó como apoyo la biblioteca de visión artificial OpenCV versión 2.4.4 para Windows, suministrada de manera gratuita por la Corporación Intel. (Apartes del texto)In this project the gesture recognition of a series of signs is achieved that are part of the American Sign Language (ASL) alphabet, using the theory of image moments and learning of Artificial Neural Networks (RNA) The project is carried out taking into account an artificial vision scheme, which It consists of seven stages: image acquisition, image pre-processing, segmentation, feature extraction, classification, design and training of the artificial neural network and gesture recognition. For the development of this project the vision library will be taken as support Artificial OpenCV version 2.4.4 for Windows, supplied free of charge by Intel Corporation.Fundación Universitaria los Libertadore

Predicción de propiedades mecánicas de suelos utilizando redes neuronales artificiales

El presente trabajo de tesis titulada “Predicción de propiedades mecánicas de suelos utilizando redes neuronales artificiales”, consiste en realizar la predicción de propiedades mecánicas de suelos (valor relativo de soporte CBR al 100%, 95%, Optimo contenido de humedad, Máxima densidad seca) utilizando modelos neuronales (Redes Neuronales Artificiales), a partir de sus propiedades índices del suelo (Granulometría, límites de consistencia). Para alcanzar el objetivo de la investigación, se realizó la recopilación y desarrollo de una base de datos de las propiedades mecánicas y físicas del suelo de los estudios y proyectos definitivos realizados por Provias Nacional

Aptitud física y marcadores biológicos en pacientes con enfermedad coronaria crónica. Aplicación del cuestionario de actividad física en tiempo libre de Minnesota

Tesis-Doctor en Medicina y Cirugía-Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas, 2019Coronary diseases and the ability to prevent them continue to dominate the reports of morbidity and mortality in all our countries. The usefulness and validity of predictors and limitations for the practice and dosage of physical activity are matters of controversy. The objective of this study was to demonstrate the possible relationship between the level of physical activity (PA) vs biomarkers (BM) and functional capacity (FC) in chronic coronary patients. A total of 104 patients were studied, 76 men and 28 women between 40 and 65 years old who fulfilled the regulations of the established protocol. All of them were given the modified Minnesota Questionnaire; hemodynamic variables were quantified: systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP), anthropometric: muscle mass (MM) and fat (MG), levels of uricemia, creatininemia, CRP, IL6, LDLOX, GPX, and an ergometric gradual test until reaching 75-85% of the FcMx. theoretical. The variables normality was qualified for the application of parametric tests t Test, binary correlation; and categorical: non-linear canonical correlation (OVERALS), Optimal Scaling, Neural Networks (NN) and Multinomial Logistic Regression (MNLR). The null hypothesis was rejected at 5%. VS correlations were found between grouped variables. OVERALS determined two dimensions I-Cardiometabolic Biomarkers Aptitudinarios and IIMorfofuncional. The NN (Multilayer Perceptron) shows dependence between the PA, BM and cardiovascular variables, allowing its prediction with little margin of error. Finally, the RLMN demonstrated the multiple interaction of PCRHS categorization with IL6, LDLOX, GPX, AF and CF.with Odds Ratio of 8 and 2 for the lowest and highest level of PCRHS, respectively. Theresults obtained with procedures used make it possible to determine the probability of predicting METS values to be achieved in ergometry, in subjects who have similar conditions to the sample studied. The multiple enzymatic-functional interactions found are demonstrative of the complex biochemical mechanisms of skeletal and cardiac muscle mass as a result of physical exercise.Las coronariopatías y la capacidad de prevenirlas siguen dominando los reportes demorbimortalidad en muchos países. La utilidad y validez de predictores y limitaciones para la práctica y dosificación de la actividad física son materia de controversias. El objetivo del presente trabajo fue demostrar la posible relación que existe entre el nivel de actividad física (AF), los biomarcadores (BM) y la capacidad funcional (CF) en pacientes coronarios crónicos. Se estudiaron 104 pacientes, 76 varones y 28 mujeres entre 40 - 65 años que cumplieron las normativas del protocolo establecido. A todos ellos se les aplicó el Cuestionario de Minnesota; se cuantificaron variables hemodinámicas: Presión Arterial Sistólica (PAS) y Diastólica (PAD);antropométricas: Masa Muscular (MM) y Grasa (MG);niveles de uricemia, creatininemia, Proteína C reactiva ultra sensible (PCRHs), Interleucina 6 (IL6), Lipoproteínas de baja densidad oxidadas LDLOX) y Glutation peroxidasa (GPX);y realizaron un test ergométrico gradual hasta alcanzar el 75-85% de la frecuencia cardíaca máxima teórica (FcMxteórica). Se calificó la normalidad de las variables para la aplicación de test paramétricos tTest, correlación binaria; y categóricos: Correlación Canónica no lineal (OVERALS), Escalamiento Óptimo, Redes Neuronales (RN) y Regresión Logística Multinomial (RLMN). La hipótesis nula se rechazó al 5%. Se encontraron correlaciones muy significativas entre variables agrupadas. OVERALS determinó dos dimensiones I- Biomarcadores Cardiometabólicos Aptitudinarios y II- Morfofuncional. La RN Perceptrón) muestra dependencia entre la AF, los BM y las variables cardiovasculares, permitiendo su predicción con escaso margen de error. Finalmente la RLMN demostró la interacción múltiple de la categorización de PCRHS con IL6, LDLOX, GPX, AF y CF; con Odds Ratio de 8 y 2 para el nivel más bajo y más alto de PCRHS, respectivamente. Los resultados obtenidos con los procedimientos utilizados permiten determinar la probabilidad de predecir valores de METS a alcanzar en la ergometría, en sujetos que tengan similares condiciones a la muestra estudiada. Las interacciones enzimáticas-funcionales múltiples encontradas, son demostrativas de los complejos mecanismos bioquímicos de la masa muscular esquelética y cardíaca como resultado del ejercicio físico.2020-12Fil: Herrera, Jorge Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina

UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS PARA LA IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE MICROCALCIFICACIONES EN IMÁGENES DIGITALES DE MAMOGRAFÍA

En la investigación de tesis realizada he utilizado técnicas y algoritmos de tratamiento digital de imágenes e inteligencia artificial para finalmente identificar, reconocer microcalcificaciones, que son anormalidades o lesiones patológicas que pueden aparecer en imágenes digitales de mamografía y quienes son signos tempranos del cáncer de mamas. Para tal objetivo se ha desarrollado un modelo que logra identificar, reconocer microcalcificaciones,que pueden aparecer dentro de las imágenes digitales de mamografías, obtenidas en hospitales de Essalud. Dicho modelo está basado en técnicas y algoritmos de tratamiento digital de imagen y de reconocimiento de patrones utilizando una red neuronal, y que han demostrado ser más eficaces en la experimentación desarrollada en esta investigación.Tesi

Diagnóstico de fallos de redes de transporte de energía eléctrica basado en estructuras neuronales genéricas

fallos de redes de transporte de energía eléctrica mediante técnicas de inteligencia artificial, específicamente las implementadas mediante estructuras neuronales artificiales (RNA�s). El primero derivado de la complicación que surge en el diagnóstico de fallos simples y múltiples, al considerar la cantidad enorme de alarmas que se generan ante un evento provenientes del sistema SCADA, donde muchas de estas no están directamente relacionadas al componente fallado, así como también el considerar el crecimiento topológico de la red eléctrica. El segundo derivado de la pérdida en algunos casos de información relevante proveniente del sistema SCADA (estado de interruptores y/o relevadores primarios), dando como consecuencia la emisión de un diagnóstico NO confiable. Respecto al primer problema, se plantea una metodología de diseño para el diagnóstico de fallos mediante estructuras neuronales genéricas, una por cada tipo de componente que conforma a la red de transporte (línea de transporte, transformador, barra), tomando en cuenta exclusivamente las alarmas de los estados de los interruptores y relevadores primarios y/o de respaldo de cada componente. El método propuesto proporciona el diagnóstico tanto para fallos simples como múltiples, en forma independientemente de la cantidad de alarmas generadas, así como del tamaño de la red, no requiere de un configurador de red, y es factible de ser utilizado por los operadores de los centros de control. Respecto al segundo problema se plantea una metodología de diseño mediante estructuras neuronales artificiales tomando en cuenta las señales analógicas y espectros de frecuencia de las corrientes y tensiones de fallo típicos de una línea de transporte las cuales son obtenidas a partir de simulaciones. El método propuesto proporciona el diagnóstico de la línea de transporte, el cual es combinado con el diagnostico emitido previamente (estado lógico de interruptores y relevadores), con la finalidad de hacer más confiable el diagnFlores Novelo, AA. (2013). Diagnóstico de fallos de redes de transporte de energía eléctrica basado en estructuras neuronales genéricas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28977Palanci

Eficiencia energética mediante sistemas scada para el control de la demanda de una residencia

This thesis develops a prototype of SCADA system which can be controlled residential loads, the system consists of pluggable equipment to which the load to be monitored is connected. The communication between devices that are part of the system will be using ZigBee communication protocol, protocol very reliable wireless communications. The base operating system is via a demand curve, demand curve that is obtained by mathematical modeling. Mathematical modeling is used Artificial Neural Networks (ANN) modeling that perfectly fits the needs of this project. For forecasting the demand for residential electricity data were taken using a Fluke 43b, of which the mathematical model for forecasting demand is served. Demand values obtained will be compared with a benchmark and as scheduled, the system automatically connect or disconnect the existing loads in the residence. In addition to this thesis project we try to present both economic benefits and environmental benefits that come hand in hand with the use of this new technology.El presente trabajo de tesis desarrolla un prototipo de sistema SCADA con el cual se puede controlar cargas residenciales, el sistema consta de equipos enchufables a los cuales se conecta la carga que queremos controlar. La comunicación entre los distintos dispositivos que forman parte del sistema será mediante el protocolo de comunicaciones ZigBee, protocolo de comunicaciones inalámbrico muy confiable. La base de funcionamiento del sistema es mediante una curva de demanda, dicha curva de demanda es obtenida mediante un modelamiento matemático. El modelamiento matemático utilizado es Redes Neuronales Artificiales (RNA), modelamiento que se ajusta perfectamente a las necesidades de este proyecto. Para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica residencial se tomaron datos mediante un analizador Fluke 43b, de los cuales se sirve el modelo matemático para el pronóstico de la demanda. Los valores de demanda obtenidos serán comparados con un punto de referencia y según sea programado, el sistema automáticamente conectará o desconectará las cargas existentes en la residencia. Además con este proyecto de tesis se intenta dar a conocer tanto los beneficios económicos como los beneficios al medio ambiente que vienen de la mano con la utilización de esta nueva tecnología

Optimización energética mediante técnicas de minería de datos en sistemas de refrigeración industrial. Aplicación a la industria agroalimentaria

Esta tesis doctoral desarrolla un proyecto de minería de datos cuyo objetivo principal es la optimización energética de una instalación frigorífica del sector industrial agroalimentario. Su carácter práctico ha sido posible gracias a la disponibilidad de una gran cantidad de datos almacenados por el SCADA que supervisa la instalación. El elevado consumo de energía eléctrica por este tipo de instalaciones en el sector de las conservas vegetales junto a la importante variación de carga justifica el empleo de este tipo de herramientas para mejorar la eficiencia energética. Su principal objetivo es identificar propuestas de mejora que contribuyan a reducir el consumo de energía eléctrica y mejorar la operación y mantenimiento de la instalación frigorífica. Por otro lado, gracias al conocimiento generado en este tipo de proyectos, ha facilitado la toma de decisiones a la dirección de la empresa a la hora de priorizar la puesta en marcha de las diferentes propuestas de mejora. En las últimas décadas la aplicación del proceso de extracción de conocimiento y las técnicas minería de datos en combinación con el análisis termodinámico están siendo empleados para optimizar la eficiencia de sistemas de refrigeración por compresión de vapor. La aplicación de técnicas basadas en redes neuronales artificiales permite obtener modelos muy precisos capaces de predecir los valores de rendimiento o eficiencia de la instalación. Los modelos obtenidos para la predicción de los valores del COP, eficiencia exergética y pérdidas exergéticas totales simplifican el análisis de la instalación que hasta la fecha eran realizados por la empresa responsable del mantenimiento mensualmente. Al mismo tiempo ha permitido identificar la variable con mayor importancia en el rendimiento y eficiencia de la instalación lo que ha permitido determinar las propuestas de mejora con mayor impacto que permiten reducir en un 26 % el consumo de energía eléctrica. Por otro lado se han identificado una serie de mejoras que contribuyen de forma significativa a mejorar la operación y mantenimiento de la instalación. La limitación de los ciclos de marcha – paro de los grupos compresores y la revisión de los valores de consigna de los termostatos de calefacción y el paro por baja temperatura del aceite lubricante son algunos ejemplos. Finalmente se ha desarrollado una metodología a modo de guía con la que poder realizar un diagnóstico energético en instalaciones de refrigeración por compresión de vapor similares a la estudiada

Factores que condicionan la generación de procesos de licuación durante eventos sísmicos

El proceso de licuación inducido por eventos sísmicos ha causado numerosos desastres alrededor del mundo, motivando la necesidad de conocer la manera como los factores del suelo, geológicos, topográficos y sísmicos que la condicionan, inciden en su desarrollo. A partir de ésto se plantearon los objetivos del trabajo, cuyo propósito fue formular un modelo de correlación multivariada para estimar el potencial de licuación. Este modelo se desarrolló a partir de la construcción de la base de datos que contó con 288 eventos sísmicos y 1515 depósitos de suelos licuados asociados a éstos, incluyendo para éstos sus propiedades enmarcadas en los factores mencionados. Una vez evaluada esta información se determinaron los eventos más representativos y con base en los registros de las propiedades comunes se desarrolló una correlación multivariable y un modelo estimativo mediante Redes Neuronales Artificiales. El análisis de la base de datos determinó el N60 como la variable dependiente y como variables independientes: Inclinación del terreno, D50, Espesor del suelo sobre el estrato licuado, Espesor del estrato licuado, Distancia epicentral y Aceleración pico. La correlación permitió verificar que la licuación está asociada a los factores que la condicionan, siendo las propiedades relevantes: D50, inclinación del terreno y aceleración pico.The liquefaction process induced by seismic events has caused several hazards worldwide, creating the need to know how soil, geological, topographical y seismic factors affects its development. Based on this, the objective of the projects was settled, to create a model of multivariable correlation to estimate the potential of liquefaction. The model was develop from the construction of a database that had 288 seismic events and 1515 liquefied soil deposits due to these ones, which had the factors previously mention. Once the information was analyzed, the most representative events were selected and with its information, a multivariable correlation and an Artificial Neural Network (ANN) estimated model were created. The database analysis determined the N60 factor as the dependent variable, and as independent variables the followings: terrain slope, D50, the thickness of the soil over the liquefied stratum, Epicentral Distance and pick acceleration. The correlation allowed to verify that liquefaction is related to factors that condition it, being the relevant properties D50, terrain slope y pick acceleration.Ingeniero (a) CivilPregrad

Modelo adaptativo para la gestión ambiental y energética de inmuebles de uso residencial y terciario

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 508V01[Resumen] Desde la entrada en vigor de la Directiva Europea 91 del 2002, relativa a la eficiencia energética de los edificios, la cual obligaba a los Estados miembros de la Unión Europea a establecer una metodología para determinar la eficiencia energética de los edificios mediante su trasposición a la legislación local; la evaluación del comportamiento energético y ambiental de los edificios, especialmente los que integran en parque de edificios existentes, ha adquirido una gran relevancia. Para cumplir estos objetivos de aumento de la eficiencia energética y de reducción de emisiones de dióxido de carbono en el sector de la edificación, es necesario disponer de la mayor cantidad de información posible sobre el comportamiento energético y ambiental de los edificios existentes. En España, el proceso de implantación de esta metodología para evaluar la eficiencia energética de los edificios existentes se ha producido con un cierto retraso, dándose dos circunstancias que dificultan su aplicación; por un lado no hay acceso público a los resultados de la labor certificadora realizada hasta la fecha, no disponiendo de información referente al comportamiento energético de estos edificios, que son los que presentan el comportamiento energético y ambiental más desfavorable. Por otro lado, no se dispone de modelos específicos que permitan predecir su comportamiento energético y ambiental en las distintas zonas climáticas de España. Por tal motivo, ante este grave y complejo problema, el empleo de nuevas técnicas de estudio de simulación energética para establecer el comportamiento energético y ambiental de los distintos tipos de edificios, resultan indispensables; tales como la utilización de técnicas y procedimientos de Inteligencia Artificial (en adelante IA) como son las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética. La presente investigación tiene por objeto demostrar la aplicabilidad de las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética al estudio del comportamiento energético y ambiental del edificio, así como de su eficiencia energética, proporcionando una potente y eficaz herramienta de apoyo a la labor certificadora. En este caso, se realiza el estudio sobre una muestra representativa del parque de edificios existentes, compuesta por inmuebles situados en el Noroeste de España y con diferentes características constructivas

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic