Genetic Algorithm to Optimize k-Nearest Neighbor Parameter for Benchmarked Medical Datasets Classification

Computer assisted medical diagnosis is a major machine learning problem being researched recently. General classifiers learn from the data itself through training process, due to the inexperience of an expert in determining parameters. This research proposes a methodology based on machine learning paradigm. Integrates the search heuristic that is inspired by natural evolution called genetic algorithm with the simplest and the most used learning algorithm, k-nearest Neighbor. The genetic algorithm were used for feature selection and parameter optimization while k-nearest Neighbor were used as a classifier. The proposed method is experimented on five benchmarked medical datasets from University California Irvine Machine Learning Repository and compared with original k-NN and other feature selection algorithm i.e., forward selection, backward elimination and greedy feature selection.  Experiment results show that the proposed method is able to achieve good performance with significant improvement with p value of t-Test is 0.0011

Implementasi Algoritma Genetika pada k-nearest neighbours untuk Klasifikasi Kerusakan Tulang Belakang

Abstrak Kerusakan tulang belakang dialami oleh sekitar dua pertiga orang dewasa serta termasuk ke dalam penyakit yang paling umum kedua setelah sakit kepala. Klasifikasi gangguan tulang belakang sulit dilakukan karena membutuhkan radiologist untuk menganalisa citra Magnetic Resonance Imaging (MRI). Penggunaan Computer Aided Diagnosis (CAD) System dapat membantu radiologist untuk mendeteksi kelainan pada tulang belakang dengan lebih optimal. Dataset vertebral column memiliki tiga kelas sebagai klasifikasi penyakit kerusakan tulang belakang yaitu, herniated disk, spondylolisthesis dan kelas normal yang diambil berdasarkan hasil ekstraksi citra MRI. Dataset akan diolah dalam lima eksperimen berdasarkan validasi dataset menggunakan split validation dengan pembagian data training dan data testing yang bervariasi. Pada penelitian ini diusulkan implementasi algoritma genetika pada algoritma k-nearest neighbours untuk meningkatkan akurasi dari klasifikasi gangguan tulang belakang. Algoritma genetika digunakan untuk fitur seleksi dan optimasi parameter algoritma k-nearest neighbours. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam klasifikasi kerusakan pada tulang belakang. Metode yang diusulkan menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 93% dari lima eksperimen. Hasil ini lebih baik dari algoritma k-nearest neighbours yang menghasilkan rata-rata akurasi hanya sebesar 82.54%.   Kata kunci: algoritma genetika, k-nearest neighbours, kerusakan tulang belakang, vertebral   Abstract Spinal disorder is experienced by about two-thirds of adults and is included in the second most common disease after headaches. Classification of spinal disorders is difficult because it requires a radiologist to analyze Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. The use of Computer Aided Diagnosis (CAD) System can help radiologists to detect abnormalities in the spine more optimally. The vertebral column dataset has three classes as a classification of spinal disorders, namely, herniated disk, spondylolisthesis and normal classes taken based on MRI Image extraction. The dataset will be processed in five experiments based on dataset validation using split validation with various training data and testing data. In this study proposed the implementation of genetic algorithms in the k-nearest neighbors algorithm to improve the accuracy of the classification of spinal disorders. Genetic algorithms are used for algorithm feature selection and parameter optimization of k-nearest neighbors. The results showed that the proposed method produced a significant increase in the classification of spinal disorder. The proposed method produces an average accuracy of 93% from five experiments. This result is better than the k-nearest neighbors algorithm which produces an average accuracy of only 82.54%.   Keywords: genetic algorithm, k-nearest neighbours, spinal disorder, vertebral column

Hybrid methodology for filling level estimation in ball mill

[EN] This work presents a hybrid modeling methodology based on dynamic response, filtering and identification techniques, in order to determine a ball mill representative model. In essence, we have provided models for electrical drive, mechanical reduction and load, without the need for physical decoupling. The electrical parameters are determined using state variable filtering, linear regression and recursive least square techniques. The mechanical parameters are identified considering the system acceleration time. A final adjustment stage considering the parameters set, is carried out using the nonlinear least squares method. Based on the ball mill complete model, a load torque estimator is proposed, using high-pass filters, and a load torque estimate. The numerical simulations, under different operating conditions, show suitable approximation with experimental results. Therefore, the proposed hybrid methodology, based on both dynamic modeling and signal analysis, has the potential to assist in the design for supervision and control systems of a ball mill.[ES] Este trabajo presenta una metodología híbrida de modelado basada en técnicas de respuesta dinámica, filtrado e identificación, considerando el dominio del tiempo y la frecuencia, para determinar el modelo representativo de un molino de bolas de acoplamiento fijo. Se proponen modelos para el accionamiento eléctrico, reductor mecánico y carga, sin la necesidad de desacoplamiento físico. Los parámetros eléctricos se determinan utilizando técnicas de filtrado de variable de estado, regresión lineal y mínimos cuadrados recursivos, y los parámetros mecánicos se identifican considerando solo el tiempo de aceleración del sistema. Se realiza un ajuste final del conjunto de parámetros mediante la técnica de mínimos cuadrados no lineales. Basado en el modelo completo del molino, se propone un estimador del par de carga, utilizando filtros de paso alto, y se presenta una estimación de la cantidad de carga del molino. Las simulaciones numéricas del modelo determinado, en diferentes condiciones de operación del molino, muestran una buena aproximación con resultados experimentales. Por lo tanto, la metodología híbrida propuesta, basada tanto en el modelado dinámico como en análisis de señales, presenta potencial para ayudar en el proyecto de procesos de supervisión y control del molino de bolas de acoplamiento fijo.Da Cunha E Silva, LC.; Andrade Romero, JF. (2022). Metodología híbrida para la estimación del nivel de llenado en un molino de bolas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 19(2):210-220. https://doi.org/10.4995/riai.2021.1306421022019

Intelligent strategies for mobile robotics in laboratory automation

In this thesis a new intelligent framework is presented for the mobile robots in laboratory automation, which includes: a new multi-floor indoor navigation method is presented and an intelligent multi-floor path planning is proposed; a new signal filtering method is presented for the robots to forecast their indoor coordinates; a new human feature based strategy is proposed for the robot-human smart collision avoidance; a new robot power forecasting method is proposed to decide a distributed transportation task; a new blind approach is presented for the arm manipulations for the robots

Vinculaciones de la actividad del sector de transporte de mercancías por carretera con los cambios económicos: un estudio basado en aprendizaje máquina

Los importantes y rápidos cambios con un alto nivel disruptivo que ha experimentado la actividad económica de nuestra sociedad en el periodo más reciente, ha hecho que el transporte se adapte inmediatamente a los nuevos requerimientos de servicios. Este análisis permite desarrollar un nuevo marco de estudio a través de técnicas de Inteligencia Artificial (aprendizaje máquina más específicamente) de esa vinculación congénita entre economía y transporte. Para ello se aplican métodos proyeccionistas y de agrupamiento junto con redes neuronales supervisadas, generando una valiosa información y un substrato suficiente para respaldar estudios y modelos que analicen y se apoyen en el paralelismo de estas actividades. Tras una exhaustiva experimentación se han obtenido resultados relevantes en el análisis de las series temporales de datos macroeconómicos y de transporte. Todo ello ha permitido obtener destacadas conclusiones que pretenden mejorar la gestión del transporte de mercancías por carretera en España