Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en estrategias de adaptación de Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica y sistemas distribuidos peer-to-peer (P2P). Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias de clustering basadas en redes neuronales competitivas que permitan conocer la topología de la información disponible. Los resultados obtenidos son aplicados tanto a la Minería de Datos como a la búsqueda eficiente de recursos en sistemas distribuidos P2P completamente descentralizada. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área. Resulta también de interés el estudio de métodos para la generación automática de Sistemas Difusos adecuados para la resolución de diversos tipos de problemas. El objetivo central es la aplicación de estrategias evolutivas para la construcción de Sistemas con reglas compactas, adecuadas y de fácil interpretación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Spiking neurons in 3D growing self-organising maps

In Kohonen’s Self-Organising Maps (SOM) learning, preserving the map topology to simulate the actual input features appears to be a significant process. Misinterpretation of the training samples can lead to failure in identifying the important features that may affect the outcomes generated by the SOM model. Nonetheless, it is a challenging task as most of the real problems are composed of complex and insufficient data. Spiking Neural Network (SNN) is the third generation of Artificial Neural Network (ANN), in which information can be transferred from one neuron to another using spike, processed, and trigger response as output. This study, hence, embedded spiking neurons for SOM learning in order to enhance the learning process. The proposed method was divided into five main phases. Phase 1 investigated issues related to SOM learning algorithm, while in Phase 2; datasets were collected for analyses carried out in Phase 3, wherein neural coding scheme for data representation process was implemented in the classification task. Next, in Phase 4, the spiking SOM model was designed, developed, and evaluated using classification accuracy rate and quantisation error. The outcomes showed that the proposed model had successfully attained exceptional classification accuracy rate with low quantisation error to preserve the quality of the generated map based on original input data. Lastly, in the final phase, a Spiking 3D Growing SOM is proposed to address the surface reconstruction issue by enhancing the spiking SOM using 3D map structure in SOM algorithm with a growing grid mechanism. The application of spiking neurons to enhance the performance of SOM is relevant in this study due to its ability to spike and to send a reaction when special features are identified based on its learning of the presented datasets. The study outcomes contribute to the enhancement of SOM in learning the patterns of the datasets, as well as in proposing a better tool for data analysis

MedCor: caracterização, modelação e implementação de transformações cromáticas em imagens digitais para observadores com cromatopsia visual

Os indivíduos de portadores de cromatopsia visual possuem certas limitações, quer na visualização, quer na discriminação de algumas cores no mundo real. Estas limitações reflectem-se também na percepção, por estes indivíduos, de cores emitidas por qualquer tipo de ambiente gráfico. Esta incapacidade visual poderá, de certa forma, ser prejudicial, na medida em que, o portador deste tipo de limitação poderá não obter uma acessibilidade à informação disponibilizada, nas mais variadas plataformas informáticas, tal como pode um observador com visão normal das cores. Existe, assim, desta forma, uma lacuna no que diz respeito a um tipo de conhecimento ou de tecnologia que procure contornar estes aspectos fundamentais, que poderão, portanto, contribuir para um melhoramento da qualidade de vida de um indivíduo portador deste tipo de anomalia. Por esta razão, e devido ao facto do estudo destas anomalias a nível informático ser ínfimo, propõem-se, então, uma metodologia de alteração colorimétrica em imagens digitais, assente na realização de um estudo intensivo e rigoroso através de experiências, com observadores, em cenário tridimensional, de forma a calcular o erro, ou desvio cromático em portadores de cromato psi a visual. Estas experiências que foram efectuadas em cada tipo de cor primária (RGB), sob a influência de dois tipos de iluminantes, de forma a tentar quantificar e modelar a variação de percepção colorimétrica em indivíduos portadores de cromatopsia visual.Subjects with visual cromatopsia have certain limitations, on both vizualisation and discrimination of some real world colors. Those limitations are also clearly reflected in their perception of any kind of graphical environrnent radiated colors. This inability could be harrnful in some way, since the holder of such visual limitation may not get the sarne access, as an observer with normal color perception, to alI kinds of available information in several software platforms. A knowledge or technology of some kind seeking to circumvent those key aspects is missing, and such discover would contribute to improved quality of life on individuaIs with such conditions. For this reason, and since computational studies on these anomalies are minimal, we now propose a methodology for color correction in digital images based on the completion of experimental and both intensive and rigorous studies on subjects, on three-dimensional scenes, so that chromatic error or deviation in visual cromatopsia holders can be quantified. Those trials were conducted in each primary color channel (RGB) , in the presence of two different illuminants, to quantify and model color perception variation in visual cromatopsia holders

Annual report on research activities 2003-2004

https://commons.ln.edu.hk/research_annual_report/1002/thumbnail.jp

Expanding Self-Organizing Map for data visualization and cluster analysis

The Self-Organizing Map (SOM) is a powerful tool in the exploratory phase of data mining. It is capable of projecting high-dimensional data onto a regular, usually 2dimensional grid of neurons with good neighborhood preservation between two spaces. However, due to the dimensional conflict, the neighborhood preservation cannot always lead to perfect topology preservation. In this paper, we establish an Expanding SOM (ESOM) to preserve better topology between the two spaces. Besides the neighborhood relationship, our ESOM can detect and preserve an ordering relationship using an expanding mechanism. The computational complexity of the ESOM is comparable with that of the SOM. Our experiment results demonstrate that the ESOM constructs better mappings than the classic SOM, especially, in terms of the topological error. Furthermore, clustering results generated by the ESOM are more accurate than those obtained by the SOM