Patterns in temporal series of meteorological variables using SOM & TDIDT

The purpose of the present article is to investigate if there exist any such set of temporal stable patterns in temporal series of meteorological variables studying series of air temperature, wind speed and direction an atmospheric pressure in a period with meteorological conditions involving nocturnal inversion of air temperature in Allen, Río Negro, Argentina. Our conjecture is that there exist independent stable temporal activities, the mixture of which give rise to the weather variables; and these stable activities could be extracted by Self Organized Maps plus Top Down Induction Decision Trees analysis of the data arising from the weather patterns, viewing them as temporal signals.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Industrial Applications of AIRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de procesos de explotación de información

En este trabajo se caracterizan los procesos de explotación de información asociados a los problemas de inteligencia de negocio: descubrimiento de reglas de comportamiento, descubrimiento de grupos, descubrimiento de atributos significativos, descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos y ponderación de reglas de comportamiento o de pertenencia a grupos. Se identifican las tecnologías de Sistemas Inteligentes (SI) que pueden utilizarse para los procesos caracterizados, validando estos procesos a través de casos aceptados por la comunidad internacional.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis del viento en el valle del río Negro mediante mapas auto organizados y algoritmos de inducción

El presente trabajo incluye el análisis de series temporales de dirección e intensidad de viento en la estación Allen en Río Negro obtenidas durante el desarrollo del Proyecto MECIN, utilizando procedimientos de redes neuronales a partir de la integración de mapas auto organizados y algoritmos de inducción. Se efectuó el análisis de reglas de comportamiento. Se detectaron 7 grupos, y 38 reglas, de las que se seleccionaron 9 que cumplían simultáneamente con las siguientes consideraciones: eran soportadas por más de 25 datos y nivel de confianza superior a 0.84. Esto incluyó el 79% del total de los datos. Los grupos separaron patrones asociables al comportamiento esperable según análisis previos realizados a las series utilizando métodos tradicionales. La inclusión de un número más grande de variables como tiempo y fecha produjo un número mucho mayor de reglas, sin definir intervalos precisos, con pautas confusas y separando tanto pautas obvias como útiles.The present work includes the analysis of time series of wind speed and wind direction in Allen automatic weather station in Negro River valley, obtained during the Mecin Project, using neuronal networks procedures. The behavior rules were obtained from the analysis of self organized maps and algorithms of induction. The methodology detected 7 groups, and 38 rules, of which, 9 rules were selected because they simultaneously follow: inclusion of more than 25 data and its confidence level was above 0.84. This facts included the 79% of the total data. The behavior of separated clusters matches prior analysis carried out using traditional methods. The inclusion of a larger number of variables as time and date produced a greater number of rules, without clear defining intervals, with confused guidelines and separating so much obvious patterns like useful ones.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Análisis del viento en el valle del río Negro mediante mapas auto organizados y algoritmos de inducción

El presente trabajo incluye el análisis de series temporales de dirección e intensidad de viento en la estación Allen en Río Negro obtenidas durante el desarrollo del Proyecto MECIN, utilizando procedimientos de redes neuronales a partir de la integración de mapas auto organizados y algoritmos de inducción. Se efectuó el análisis de reglas de comportamiento. Se detectaron 7 grupos, y 38 reglas, de las que se seleccionaron 9 que cumplían simultáneamente con las siguientes consideraciones: eran soportadas por más de 25 datos y nivel de confianza superior a 0.84. Esto incluyó el 79% del total de los datos. Los grupos separaron patrones asociables al comportamiento esperable según análisis previos realizados a las series utilizando métodos tradicionales. La inclusión de un número más grande de variables como tiempo y fecha produjo un número mucho mayor de reglas, sin definir intervalos precisos, con pautas confusas y separando tanto pautas obvias como útiles.The present work includes the analysis of time series of wind speed and wind direction in Allen automatic weather station in Negro River valley, obtained during the Mecin Project, using neuronal networks procedures. The behavior rules were obtained from the analysis of self organized maps and algorithms of induction. The methodology detected 7 groups, and 38 rules, of which, 9 rules were selected because they simultaneously follow: inclusion of more than 25 data and its confidence level was above 0.84. This facts included the 79% of the total data. The behavior of separated clusters matches prior analysis carried out using traditional methods. The inclusion of a larger number of variables as time and date produced a greater number of rules, without clear defining intervals, with confused guidelines and separating so much obvious patterns like useful ones.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Propuesta de procesos de explotación de información

En este trabajo se caracterizan los procesos de explotación de información asociados a los problemas de inteligencia de negocio: descubrimiento de reglas de comportamiento, descubrimiento de grupos, descubrimiento de atributos significativos, descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos y ponderación de reglas de comportamiento o de pertenencia a grupos. Se identifican las tecnologías de Sistemas Inteligentes (SI) que pueden utilizarse para los procesos caracterizados, validando estos procesos a través de casos aceptados por la comunidad internacional.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis del viento en el valle del río Negro mediante mapas auto organizados y algoritmos de inducción

El presente trabajo incluye el análisis de series temporales de dirección e intensidad de viento en la estación Allen en Río Negro obtenidas durante el desarrollo del Proyecto MECIN, utilizando procedimientos de redes neuronales a partir de la integración de mapas auto organizados y algoritmos de inducción. Se efectuó el análisis de reglas de comportamiento. Se detectaron 7 grupos, y 38 reglas, de las que se seleccionaron 9 que cumplían simultáneamente con las siguientes consideraciones: eran soportadas por más de 25 datos y nivel de confianza superior a 0.84. Esto incluyó el 79% del total de los datos. Los grupos separaron patrones asociables al comportamiento esperable según análisis previos realizados a las series utilizando métodos tradicionales. La inclusión de un número más grande de variables como tiempo y fecha produjo un número mucho mayor de reglas, sin definir intervalos precisos, con pautas confusas y separando tanto pautas obvias como útiles.The present work includes the analysis of time series of wind speed and wind direction in Allen automatic weather station in Negro River valley, obtained during the Mecin Project, using neuronal networks procedures. The behavior rules were obtained from the analysis of self organized maps and algorithms of induction. The methodology detected 7 groups, and 38 rules, of which, 9 rules were selected because they simultaneously follow: inclusion of more than 25 data and its confidence level was above 0.84. This facts included the 79% of the total data. The behavior of separated clusters matches prior analysis carried out using traditional methods. The inclusion of a larger number of variables as time and date produced a greater number of rules, without clear defining intervals, with confused guidelines and separating so much obvious patterns like useful ones.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Algunos resultados experimentales de la integración de agrupamiento e inducción como método de descubrimiento de conocimiento

El descubrimiento de conocimiento (KD Knowledge Discovery) consiste en la búsqueda de patrones interesantes y de regularidades importantes en grandes bases de información. Al hablar de descubrimiento de conocimiento basado en sistemas inteligentes nos referimos específicamente a la aplicación de métodos de aprendizaje automático u otros métodos similares, para descubrir y enumerar patrones presentes en dicha información. Un procedimiento recurrente a la hora de realizar descubrimiento de conocimiento basado en sistemas inteligentes consiste en tomar el conjunto de datos a estudiar, aplicar un algoritmo de agrupamiento para separarlo en distintos grupos (clases) y sobre cada uno de ellos, intentar generar reglas que caractericen su conformación, utilizando otro algoritmo a tales efectos. Una de las opciones para llevar adelante el proceso de agrupamiento está dada por el uso de los mapas auto-organizados, los cuales consisten en un algoritmo de redes neuronales utilizado para una gran variedad de aplicaciones, principalmente para problemas de ingeniería, pero también para análisis de datos. En cuanto a la inducción de reglas, dada la caracterización de las entidades que se utilizan comúnmente en descubrimiento de conocimiento, fuertemente basada en los valores de sus atributos y no en las relaciones establecidas entre estos, se suelen emplear métodos basados en atributos. Uno de los más claros y difundidos son los árboles de decisión o clasificación en los cuales se cuenta con nodos que modelizan cada atributo, ramas que se originan en estos nodos, una por cada valor que el atributo puede tomar, y finalmente las hojas que corresponden a las clases individuales. Recorriendo un árbol desde su nodo padre hasta las distintas hojas, se pueden generar de forma muy simple las reglas a las cuales la clasificación responde. Una de las herramientas aplicadas al mencionado proceso es la familia de algoritmos TDIDT (Top Down Induction Decision Trees). Sin embargo, estos pasos se realizan únicamente bajo la presunción de obtener un resultado representativo del conjunto de datos sobre el que se trabaja.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algunos resultados experimentales de la integración de agrupamiento e inducción como método de descubrimiento de conocimiento

El descubrimiento de conocimiento (KD Knowledge Discovery) consiste en la búsqueda de patrones interesantes y de regularidades importantes en grandes bases de información. Al hablar de descubrimiento de conocimiento basado en sistemas inteligentes nos referimos específicamente a la aplicación de métodos de aprendizaje automático u otros métodos similares, para descubrir y enumerar patrones presentes en dicha información. Un procedimiento recurrente a la hora de realizar descubrimiento de conocimiento basado en sistemas inteligentes consiste en tomar el conjunto de datos a estudiar, aplicar un algoritmo de agrupamiento para separarlo en distintos grupos (clases) y sobre cada uno de ellos, intentar generar reglas que caractericen su conformación, utilizando otro algoritmo a tales efectos. Una de las opciones para llevar adelante el proceso de agrupamiento está dada por el uso de los mapas auto-organizados, los cuales consisten en un algoritmo de redes neuronales utilizado para una gran variedad de aplicaciones, principalmente para problemas de ingeniería, pero también para análisis de datos. En cuanto a la inducción de reglas, dada la caracterización de las entidades que se utilizan comúnmente en descubrimiento de conocimiento, fuertemente basada en los valores de sus atributos y no en las relaciones establecidas entre estos, se suelen emplear métodos basados en atributos. Uno de los más claros y difundidos son los árboles de decisión o clasificación en los cuales se cuenta con nodos que modelizan cada atributo, ramas que se originan en estos nodos, una por cada valor que el atributo puede tomar, y finalmente las hojas que corresponden a las clases individuales. Recorriendo un árbol desde su nodo padre hasta las distintas hojas, se pueden generar de forma muy simple las reglas a las cuales la clasificación responde. Una de las herramientas aplicadas al mencionado proceso es la familia de algoritmos TDIDT (Top Down Induction Decision Trees). Sin embargo, estos pasos se realizan únicamente bajo la presunción de obtener un resultado representativo del conjunto de datos sobre el que se trabaja.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Toward integration of knowledge based systems and knowledge discovery systems

This paper presents a proposal for an architecture that integrates knowledge discovery systems (automatic acquisition) and knowledge based systems (experts systems). This work formulates considerations over the viability of the implementation of this architecture according to the advance of the technologies involved.Facultad de Informátic

Un protocolo de caracterización empírica de dominios para uso en explotación de información

En este trabajo se define un protocolo para encontrar las características del dominio que mejor es explicado por los algoritmos de descubrimiento de conocimiento seleccionados con base en procesos de explotación de información. Se da una prueba de concepto del protocolo propuesto y se dan algunas conclusiones parciales del trabajo de investigación realizado.Presentado en el VIII Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI