Identificación de las características biométricas de la mano humana mediante visión por computador para el diseño de un prototipo

El proyecto Identificación de las características biométricas de la mano humana mediante visión por computador para el diseño de un prototipo, se realizó con el fin de proponer unos descriptores válidos y un método adecuado de clasificación para optimizar la identificación biométrica de la mano y así designar los elementos adecuados para la realización de la propuesta de un prototipo. De acuerdo con esto, se diseñó un prototipo para obtener una base de datos con diferentes personas, para así sacar las características más relevantes que diferenciara las manos unas de otras, y de esta manera lograr identificarlas. La mayoría de dispositivos de adquisición de la geometría de la mano humana están basados en diseños por contacto lo cual es poco aceptado por los usuarios, ya que cuenta con problemas higiénicos (transmisión de gérmenes), sociales (en algunas naciones conservativas) y de seguridad (uso ilegal de huellas latentes en la superficie del sistema). Por esta razón el sistema que se diseñó, se enfocó en la adquisición de datos sin contacto mejorando las medidas de higiene, seguridad y el nivel de aceptación de los usuarios. Este sistema aparte de ser sin contacto contó con un sensor el cual ayudó a la adquisición de las características biométricas; este fue un sensor ultrasónico el cual le informaba al usuario si la mano estaba ubicada en una distancia deseada para la toma de la imagen, dándole a este sistema biométrico la confiabilidad adecuada para la realización del proyecto

Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016Centra modelos predictivos basados en redes neuronales destinados a pronosticar datos históricos de lluvia observados para la toma de desiciones. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorarse en numerosos aspectos y son una herramienta muy promisoria en el ámbito agropecuario

Optimización multirespuesta para mejora de la calidad. Comparación de enfoque clásico con el enfoque bayesiano y el de redes neuronales

The paper aims to review the existing methodologies for multiresponse optimization, integrate them into one and develop a new algorithm that allows to overcome the existing limitations. For this purpose we reviewed statistical optimization methodologies using the traditional response surface methodology with robust design, then reviewed the application of the bayesian approach to that obtained with traditional statistics, and finally reviewed artificial neural network applications to cases of optimization. After performing the analysis and discussion about the three methodologies were integrated into one, having developed a new algorithm to overcome the limitations and shortcomings of the previous methods. Also, we compared the results obtained with other methods with those obtained with the new method, with favorable outcome. Thus we have developed a multi-response optimization methodology that considers linear and nonlinear relationships, which has the qualities of traditional statistical methodologies, bayesian statistics, and artificial neural networks.El trabajo tiene por objetivo revisar las metodologías existentes sobre optimización multirespuesta, integrarlas en una sola y desarrollar un nuevo algoritmo que permita superar las limitaciones existentes.Para tal efecto se revisaron las metodologías de optimización estadística mediante metodología de superficie de respuesta tradicional,con diseño robusto; seguidamente se revisó la aplicación del enfoque bayesiano a lo obtenido con la estadística tradicional; y finalmente se revisaron aplicaciones de redes neuronales artificiales a casos de optimización. Luego de realizar el análisis y discusión sobre el tema se integrólas tres metodologías en una sola, habiendo desarrollado un nuevo algoritmo que permite superar las limitaciones y deficiencias de los métodos anteriores. Asimismo, se compararon los resultados obtenidos con otros métodos con los que se obtendrían con el nuevo método, siendo resultado favorable.Por tanto se ha desarrollado una metodología de optimización multirespuesta que considera relaciones lineales y no lineales, que tiene las cualidades de lasmetodologías de la estadistica tradicional,la estadística bayesiana, y las redes neuronales artificiales

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Estado del arte del aprendizaje automático relacionado con la lógica difusa

La Inteligencia Artificial de relevante importancia actual, usa las teorías del Aprendizaje Automático y la Lógica Difusa. El aprendizaje Automático propone algoritmos para que las máquinas aprendan. La Lógica Difusa es una lógica polivalente que trata la incertidumbre. Ambas disciplinas han experimentado sendos desarrollos y existen ya tecnologías en la industria basadas en estos temas. El objetivo del presente estudio consistió en establecer el estado del arte de los algoritmos del Aprendizaje Automático relacionados con las propuestas difusas, haciendo un estudio bibliométrico de las investigaciones publicadas en las bases de datos bibliográficas y aplicando la metodología Revisión Sistemática. Como resultados se obtuvo datos que luego de analizarlos se concluye que hay preferencia por el uso de los algoritmos basados en Redes Neuronales, Redes Bayesianas, Arboles de decisión, algoritmos de clasificación, en ese orden y por el lado de la Lógica Difusa de prefiere usar las propuestas de los Conjuntos Difusos, funciones de membresía, Inferencia de Mandani, Inferencia de Sugeno también en ese orden. Los algoritmos de Redes Bayesianas son los que mas usan propuestas difusas, le sigue la Redes Neuronales y en menor proporción los algoritmos de Clasificación. Se recomienda volver a aplicar esta propuesta en un tiempo futuro para determinar el incremento en el uso de estas teorías. También se recomienda hacer un tratamiento axiomático formal de estos algoritmos para lograr herramientas software que automaticen su uso.Trabado de investigacio

Modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de Emelnorte S.A. - Ibarra aplicando redes neuronales artificiales

Desarrollar un modelo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica de la empresa EMELNORTE S.A - Ibarra aplicando Redes Neuronales Artificiales que garantice la operación eficiente y segura de la distribución eléctrica.Este trabajo de investigación presenta el diseño y aplicación de un modelo para el pronóstico de demanda de energía eléctrica mediante la utilización de redes neuronales artificiales en el software MATLAB ® y sus herramientas Toolbox/Neural Network Time Series. El garantizar una adecuada distribución de energía eléctrica se vuelve indispensable, esto requiere que las previsiones realizadas por la dirección de planificación cuenten con un grado de dispersión mínimo. La toma de decisiones de la organización se sustenta en los resultados generados, por lo cual su importancia. Al desarrollar y aplicar el modelo, se hace uso de herramientas como SPSS e IBM SPSS para poder comparar las previsiones en función de métricas como el MSE y R, y así, validar y sustentar la selección del modelo que presente aquellos resultados que se ajustan más al comportamiento real de la empresa. MATLAB ® generó los resultados más consecuentes con el objetivo, cabe mencionar que se utilizó el algoritmo de regulación Bayesiana para el entrenamiento de los datos técnicos de entrada, mejorando considerablemente los resultados obtenidos en comparación con los métodos convencionales considerados.Ingenierí

Pronósticos y comparación de una serie de tiempo con cambios estructurales mediante la red neuronal artificial de retropropagación resiliente y modelos no lineales

En esta investigación se propone una metodológica alternativa a la metodología de Box y Jenkins, donde se podrá evidenciar el modelamiento de series temporales no lineales, mediante el enfoque paramétrico y el enfoque No paramétrico. En el enfoque paramétrico me inclinaré por la extensión de los métodos de Box y Jenkins, es decir, los modelos ARCH, GARCH, TGARCH entre otros, para el modelado de series temporales no lineales, en la cual obtendré los pronósticos del año 2012 para la serie temporal: Número de peruanos retornantes según año de regreso mediante medio de transporte aéreo. En el enfoque No paramétrico presentaré el método de la red neural de retropropagación resiliente para el modelado de series temporales no lineales, en la cual obtendré los pronósticos del año 2012 para la serie temporal: Número de peruanos retornantes según año de regreso mediante medio de transporte aéreo. La serie de tiempo estudiada para esta investigación presenta un cambio estructural durante los años del 2000-2003, lo que induce a la no linealidad de la serie. La estimación de los dos enfoques serán comparados y se elegirá el enfoque que otorgue mejores pronósticos, la cual escogeré mediante indicadores de validación como por ejemplo el MAD (Desviación Media Residual) y SSE (Suma de los Cuadrados de los Residuos).In this research an alternative to Box and Jenkins methodology, where you can demonstrate the modeling of nonlinear time series, using parametric and nonparametric approach is proposed methodological approach. In the parametric approach, we prefer the extension of the methods of Box and Jenkins, ie ARCH, GARCH, TGARCH models among others, for modeling nonlinear time series, in which we obtain forecasts for 2012 for the series time: Number of returnees back Peruvians by year by means of air transport. In the parametric approach not present the method of the Resilient Backpropagation Neural Network for modeling nonlinear time series, in which we obtain forecasts of 2012 to the time series: Number of returnees back Peruvians by year by means of air transport. The time series studied for this research presents a structural change during the years of 2000-2003, which leads to the nonlinearity of the series. The estimation of the two approaches will be compared and approach that gives better predictions will be chosen, which will choose validation using indicators such as MAD (mean deviation residual) and SSE (sum of the squares of the waste)Tesi