Learning and adaptation in physical agents

Learning and adaptation is fundamental for autonomous agents that operate in a physical world and not a computer network. The paper is providing a general framework of skills learning within behaviour logic framework of agents that communicate, sense and act in the physical world. It is advocated that playfulness can be important in learning and to improving skills of agents

Facial Emotion IdentificationÂ

No Abstrac

Volumetric efficiency modelling of internal combustion engines based on a novel adaptive learning algorithm of artificial neural networks

[EN] Air mass flow determination is one of the main variables on the control of internal combustion engines. Effectiveness of intake air systems is evaluated through the volumetric efficiency coefficient. Intake air systems characterization by means of physical models needs either significant amount of input data or notable calculation times. Because of these drawbacks, empirical approaches are often used by means of black-box models based on Artificial Neural Networks. As alternative to the standard gradient descendent method an adaptive learning algorithm is developed based on the increase of hidden layer weight update speed. The results presented in this paper show that the proposed adaptive learning method performs with higher learning speed, reduced computational resources and lower network complexities. A parametric study of several Multiple Layer Perceptron (MLP) networks is carried out with the variation of the number of epochs, number of hidden neurons, momentum coefficient and learning algorithm. The training and validation data are obtained from steady state tests carried out in an automotive turbocharged diesel engine. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.Authors want to acknowledge the "Apoyo para la investigacion y Desarrollo (PAID)", grant for doctoral studies (FPI S1 2015 2512), of Universitat Politecnica de Valencia.Luján, JM.; Climent, H.; García-Cuevas González, LM.; Moratal-Martínez, AA. (2017). Volumetric efficiency modelling of internal combustion engines based on a novel adaptive learning algorithm of artificial neural networks. Applied Thermal Engineering. 123:625-634. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.05.087S62563412

Various Approaches of Support vector Machines and combined Classifiers in Face Recognition

In this paper we present the various approaches used in face recognition from 2001-2012.because in last decade face recognition is using in many fields like Security sectors, identity authentication. Today we need correct and speedy performance in face recognition. This time the face recognition technology is in matured stage because research is conducting continuously in this field. Some extensions of Support vector machine (SVM) is reviewed that gives amazing performance in face recognition.Here we also review some papers of combined classifier approaches that is also a dynamic research area in a pattern recognition

Bayesian Nonparametric Adaptive Control using Gaussian Processes

This technical report is a preprint of an article submitted to a journal.Most current Model Reference Adaptive Control (MRAC) methods rely on parametric adaptive elements, in which the number of parameters of the adaptive element are fixed a priori, often through expert judgment. An example of such an adaptive element are Radial Basis Function Networks (RBFNs), with RBF centers pre-allocated based on the expected operating domain. If the system operates outside of the expected operating domain, this adaptive element can become non-effective in capturing and canceling the uncertainty, thus rendering the adaptive controller only semi-global in nature. This paper investigates a Gaussian Process (GP) based Bayesian MRAC architecture (GP-MRAC), which leverages the power and flexibility of GP Bayesian nonparametric models of uncertainty. GP-MRAC does not require the centers to be preallocated, can inherently handle measurement noise, and enables MRAC to handle a broader set of uncertainties, including those that are defined as distributions over functions. We use stochastic stability arguments to show that GP-MRAC guarantees good closed loop performance with no prior domain knowledge of the uncertainty. Online implementable GP inference methods are compared in numerical simulations against RBFN-MRAC with preallocated centers and are shown to provide better tracking and improved long-term learning.This research was supported in part by ONR MURI Grant N000141110688 and NSF grant ECS #0846750

Estudi comparatiu de la publicació científica de la UPC i l’ETSETB vs. altres universitats (2006-2016)

L'informe es centra en la publicació científica especialitzada en l'àmbit temàtic propi de l'ETSETB: l'enginyeria de telecomunicacions i l'electrònica. Es comparen indicadors bibliomètrics de la UPC i l'ETSETB amb els d'altres universitats nacionals, europees i internacionals amb activitat de recerca notable en l'àrea de les telecomunicacions i l'electrònica.Postprint (published version

Diseño del software de control de un UUV para monitorización oceanográfica usando un modelo de componentes y framework con despliegue flexible

Los vehículos submarinos no tripulados (Unmanned Underwater Vehicles, UUVs) se diseñan para misiones de monitorización, inspección e intervención. En estudios oceanográficos y de monitorización ambiental son cada vez más demandados por las innumerables ventajas que presentan con respecto a las tecnologías tradicionales. Estos vehículos son desarrollados para superar los retos científicos y los problemas de ingeniería que aparecen en el entorno no estructurado y hostil del fondo marino en el que operan. Su desarrollo no solo conlleva las mismas dificultades que el resto de los robots de servicio (heterogeneidad en el hardware, incertidumbre de los sistemas de medida, complejidad del software, etc.), sino que además se les unen las propias del dominio de aplicación, la robótica submarina: condiciones de iluminación, incertidumbre en cuanto a posición y velocidad, restricciones energéticas, etc. Este artículo describe el UUV AEGIR, un vehículo utilizado como banco de pruebas para la implementación de estrategias de control y misiones oceanográficas. También describe el desarrollo de una cadena de herramientas que sigue un enfoque dirigido por modelos, utilizada en el diseño del software de control del vehículo, así como un framework basado en componentes que proporciona el soporte de ejecución de la aplicación y permite su despliegue flexible en nodos, procesos e hilos y pre-verificación del comportamiento concurrente. Su diseño ha permitido desarrollar, comprobar y añadir los componentes que proporcionan el comportamiento necesario para que el UUV AEGIR pudiera completar con éxito distintos tipos de misiones oceanográficas.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto financiado por la CICYT del Gobierno Español DIVISAMOS (ref. DPI2009-14744-C03-02) y ViSelTR (ref. TIN2012-39279), así como por el proyecto financiado por la Fundación Séneca de la Región de Murcia MISSION-SICUVA (ref. 15374/PI/10) y el proyecto “Coastal Monitoring System for the Mar Menor Coastal Lagoon (PEPLAN 463.02-08 CLUSTER de la Región de Murcia. Francisco Sánchez Ledesma agradece la financiación recibida por parte del programa de becas FPU del MEC (beca AP2009-5083). Por último, los autores quieren agradecer también a la Armada Española la cesión del vehículo UUV y su posterior ayuda en su reconstrucción

Artificial neural networks modeling and simulation of the in-vitro nanoparticles - cell interactions

Ankara : The Department ofIndustrial Engineering, Bilkent University, 2012.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2012.Includes bibliographical references leaves 54-56.In this research a prediction model for cellular uptake efficiency of nanoparticles (NPs), which is the rate of NPs adhered to the cell surface or entered into the cell, is investigated via Artificial Neural Network (ANN) method. Prediction of cellular uptake rate of NPs is an important study considering the technical limitations of volatile environment of organism and the time limitation of conducting numerous experiments for thousands of possible variations of different variables that have an impact on NP uptake rate. Moreover, this study constitutes a basis for the targeted drug delivery and cell-level detection, treatment and diagnoses of existing pathologies through simulating experimental procedure of NP-Cell interactions. Accordingly, this study will accelerate nano-medicine researches. The research focuses on constructing a proper ANN model based on multilayered feed-forward back-propagation algorithm for prediction of cellular uptake efficiency which depends on NP type, NP size, NP surface charge, concentration and time. NP types for in-vitro NP-healthy cell interaction analysis are polymethyl methacrylate (PMMA), silica and polylactic acid (PLA) all of whose shapes are spheres. The proposed ANN model has been developed on MATLAB Programming Language by optimizing number of hidden layers, node numbers and training functions. The data sets for training and testing of the network are provided through in-vitro NP-cell interaction experiments conducted by a Nano-Medicine Research Center in Turkey. The dispersion characteristics and cell interactions of the different nanoparticles in organisms are explored through constructing and implementing an optimal prediction model using ANNs. Simulating the possible interactions of targeted nanoparticles with cells via ANN model could lead to a more rapid, more convenient and less expensive approach in comparison to numerous experimental variations.Cenk, NeslihanM.S

Modelado de trastornos neurodegenerativos a través de sistemas afectivos

El objetivo de este trabajo de fin de grado es estudiar como el aprendizaje profundo basado en dominios afectivos puede ayudar en diferentes tareas relacionadas con el análisis de expresiones faciales. Una de estas tareas será la detección de la enfermedad neurodegenerativa del Parkinson. Para conseguir nuestro objetivo empezamos el trabajo recopilando información sobre el estado del arte de los temas más importantes que íbamos a tratar: el análisis facial, dominios afectivos y Enfermedad de Parkinson. La literatura relacionada indica que los adultos mayores con Enfermedad de Parkinson tienen una menor expresividad facial, conocida como hipomimia. Para detectar la hipomimia y ser capaces de clasificar entre pacientes sanos y pacientes con la enfermedad, proponemos una serie de experimentos basados en los modelos de aprendizaje profundo para el análisis de expresiones faciales. Los experimentos se dividen en dos fases. En primer lugar se utilizarán dos bases de datos afectivas (Affectnet y CFEE) y redes neuronales pre-entrenadas (VGG y Resnet) para reconocimiento facial. Estos modelos se adaptarán al dominio afectivo a través de las bases de datos propuestas y las populares técnicas de Transfer Learning. Una vez obtenidos los resultados, se escogerá el modelo que mejor se adapte al escenario de Parkinson. Aprovechando las características aprendidas por el modelo, vamos se aplicará nuevamente la técnica de Transfer Learning en este caso para pasar del dominio afectivo al del Parkinson, quedándonos con todas las capas del modelo menos la última y añadiéndole un clasificador de dos salidas. Con este nuevo modelo vamos a realizar la segunda fase, la clasificación de una base de datos con pacientes sanos y pacientes con la Enfermedad de Parkinson. Gracias a este segundo experimento el modelo aprenderá características relacionadas con los pacientes con la Enfermedad de Parkinson. Finalmente se realizan las conclusiones acerca de lo que el modelo generado va a poder aportar y ayudar a la medicina y se proponen distintos temas para realizar un trabajo futuro acerca de esta investigación