Similarity-based methods: a general framework for classification, approximation and association

Similarity-based methods (SBM) are a generalization of the minimal distance (MD) methods which form a basis of several machine learning and pattern recognition methods. Investigation of similarity leads to a fruitful framework in which many classification, approximation and association methods are accommodated. Probability p(C|X;M) of assigning class C to a vector X, given a classification modelM, depends on adaptive parameters and procedures used in construction of the model. Systematic overview of choices available for model building is described and numerous improvements suggested. Similarity-Based Methods have natural neural-network type realizations. Such neural network models as the Radial Basis Functions (RBF) and the Multilayer Perceptrons (MLPs) are included in this framework as special cases. SBM may also include several different submodels and a procedure to combine their results. Many new versions of similarity-based methods are derived from this framework. A search in the space of all methods belonging to the SBM framework finds a particular combination of parameterizations and procedures that is most appropriate for a given data. No single classification method can beat this approach. Preliminary implementation of SBM elements tested on a realworld datasets gave very good results

Aspectos computacionales de algunos métodos de ajuste paramétrico de modelos aplicados a ciertos procesos de polimerización

En los últimos años se ha producido un cambio dramático en la industria de los procesos químicos. Los procesos industriales están ahora altamente integrados con respecto a los flujos de materia y energía, limitados aún mas fuertemente por altas calidades en las especificaciones de los productos y sujetos a estrictas medidas de seguridad y a la regulación de emisiones ambientales. Estas severas condiciones de operación a menudo colocan nuevas restricciones en la flexibilidad en la operación de los procesos. Todos estos factores producen grandes incentivos económicos para el mejoramiento y buen desempeño en los sistemas de control de las plantas industriales modernas [26]. Estas plantas requieren de sofisticados sistemas de cómputo para la implementación de estrategias de control. Es así que la mayoría de las nuevas plantas en las industrias químicas, del petróleo, papel, acero y otras están diseñadas y construidas con redes de microcomputadores para la adquisición de datos y control del proceso