Sistemas híbridos neuro-simbólicos: una revisión.

Este artículo presenta una revisión general de los sistemas híbridos neuro-simbólicos de inteligencia artificial, centrándose en aquellos compuestos por Sistemas de Razonamiento Basados en Casos (CBR) y Redes Neuronales Artificiales (ANN). Un sistema híbrido de inteligencia artificial está formado por la integración de varios subsistemas inteligentes, los cuales colaboran entre sí y se influyen mutuamente. En este artículo se muestran varias clasificaciones de estos sistemas, prestando especial atención a las características distintivas de cada uno de los subsistemas que componen los modelos híbridos

Modelo de pronóstico de la demanda de rosas basado en redes bayesianas en la finca agrícola Susan Flowers Susan Quim S. A.

Desarrollar un modelo para el pronóstico de la demanda de rosas de la Finca Susan Flowers que mejore la gestión de toda la cadena de suministro de forma anticipada mediante redes bayesianas.El presente trabajo de grado se trata acerca de un Modelo de Pronóstico de la demanda de rosas basado en Redes Bayesianas en la finca agrícola Susan Flowers Susan Quim S. A.”. En primera instancia se realizó un estudio bibliográfico sobre la producción de rosas, los pronósticos con redes bayesianas con su respectiva modelación matemática, además se realiza un diagnóstico de la situación actual de la empresa para tener claro el enfoque que se le va a dar a la investigación. Posteriormente, con los datos validados de la demanda, se realiza un análisis ABC el cual nos ayuda a clasificar los productos estrella que tiene la empresa y de esa manera realizar la modelación correspondiente con BN. (Bayesian Networks). A continuación, se realizó una minería de datos tanto de la demanda real de rosas desde el año 2020 hasta el 2021, y a la par, de cada uno de los factores externos a introducir dentro del modelo como son: balanza de pagos, producto interno bruto, sector público no financiero, carga tributaria, índices de precios al consumidor, inflación, desempleo y la pandemia COVID-19. El diseño del modelo realizado consta de: La primera parte consiste en elaborar el pronóstico demanda mensual de las principales variedades de rosas, mediante la modelación de redes bayesianas con ocho modelos de predictores. El resultado del error cuadrático medio, RMSE, ayudó evidenciar que no todos los factores inciden de manera negativa a la demanda, al contrario, solo se logra obtener el resultado de tres factores de mayor incidencia que provoca pérdidas económicas a la empresa durante el periodo de 24 meses. Con los tres factores externos, desempleo, la balanza de pagos e inflación se diseña un modelo de redes bayesianas. La red bayesiana proporcionó resultados satisfactorios sin necesidad de una gran cantidad de datos históricos y con un bajo costo computacional. La segunda parte consiste en comparar los métodos de pronósticos tradicional en este caso MLP con el método de pronósticos de reyes bayesianas, utilizando la misma base de datos tanto de la demanda como de los factores externos. La tercera parte trata sobre la implementación de un factor de pandemia vs los factores de mayor incidencia, dentro del cual se realiza el mismo proceso de modelación tomando en cuenta la demanda de rosas por cada variedad, dando como resultado que los valores de los factores externos principales son iguales a los del factor pandemia. Es decir que todo aquello que se sucedió para que estos factores tengan este comportamiento fue a causa de la pandemia COVID-19 lo cual provocó grandes cambios en el sistema financiero de la empresa derivado en pérdidas económicas.Ingenierí

Bayesian nets as modelling tools in psychology

Cada vez son más numerosas las investigaciones que trabajan con un amplio número de variables donde existen relaciones complejas entre ellas. Las redes bayesianas son herramientas estadísticas surgidas en el campo de la Inteligencia Artificial que nos permiten afrontar situaciones de investigación de estas características. Una red bayesiana es un grafo dirigido acíclico que codifica relaciones probabilísticas de dependencia e independencia condicional y que actualiza el modelo con base en las evi-dencias muestrales mediante la regla de Bayes. Este artículo describirá los principios matemático-estadísticos esenciales de las redes bayesianas y las ventajas que tienen frente a otras herramientas multivariantes. Finalmente, revisaremos las aplicaciones, que desde la Psicología, se han aportado, así como se describen sus usos potenciales.There is more and more research projects which have a lot of variables with complex relations between them. Bayes nets are statistical tools emerged from Artificial Intelligence field that allow us to face up these research situations. A Bayes net is a directed acyclic graph that repre-sents conditional dependence and independence probabilistic relations and it uses the Bayes rule to update the model when some evidences are took into account. The paper describes Bayes nets mathematical essentials and the advantages as opposed to others multivariate tools. Finally, we review applications and potential applications of Bayes nets in Psychology

Evaluación del impacto económico de los sags de usuarios industriales en un sistema de distribución

Las industrias modernas utilizan equipos que son altamente sensibles a las fluctuaciones en la tensión de suministro, conocidas como SAGS, que causan fallas y salidas de funcionamiento de varios minutos y hasta horas. Es conveniente contar con una metodología que permita identificar, evaluar y, si es posible, penalizar a los responsables de los daños que puedan causar los SAGS dentro de la industria. Este artículo propone la utilización de redes bayesianas para la identificación, clasificación y evaluación de las pérdidas económicas ocasionadas por los SAGS en las industrias. Finalmente se presenta un caso de aplicación de la metodología a un sistema eléctrico de la industria de malta

Evaluación del impacto económico de los sags de usuarios industriales en un sistema de distribución

Las industrias modernas utilizan equipos que son altamente sensibles a las fluctuaciones en la tensión de suministro, conocidas como SAGS, que causan fallas y salidas de funcionamiento de varios minutos y hasta horas. Es conveniente contar con una metodología que permita identificar, evaluar y, si es posible, penalizar a los responsables de los daños que puedan causar los SAGS dentro de la industria. Este artículo propone la utilización de redes bayesianas para la identificación, clasificación y evaluación de las pérdidas económicas ocasionadas por los SAGS en las industrias. Finalmente se presenta un caso de aplicación de la metodología a un sistema eléctrico de la industria de malta

Un ejemplo de aplicación de la tecnica bayesiana y razonamiento basado en casos en el juego del fútbol

En el presente artículo se describe una propuesta de solución al problema del dominio del fútbol, la cual resuelve el problema de las acciones que un jugador de fútbol debería realizar, mediante la integración cooperativa de las Redes Bayesianas ( [7] y [8] ) y el Razonamiento Basado en Casos [1]. Esto incluye las tareas dinámicas de dos equipos, y este artículo se concentra en el fútbol simulado como un ejemplo. Primero, se analizan cuales son los elementos del problema en cuestión, en base a ellos se proponen distintos sensores para obtener información de un jugador y de los objetos de un campo de juego. Por último se presenta un set acciones abstractas que un jugador podría realizar. Se utilizan las redes Bayesianas para caracterizar la selección de una acción donde el método Razonamiento Basado en Casos es usado para determinar cómo llevar a cabo tales acciones (ambos temas son tratados en conjunto pero con una visión diferente en [6]).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticos

El presente trabajo abarca un enfoque alternativo, desde los algoritmos evolutivos, a la manera tradicional en que se abordan los sistemas recomendadores (SR de aquí en adelante). Se examinan las posibilidades de los algoritmos genéticos para brindar características adaptativas a estos sistemas. Nuestro objetivo, además de proporcionar una panorámica informativa general sobre las posibilidades y potencialidades de los SR, es proveer mecanismos para que los SR sean capaces de aprender características personales desde los usuarios, con miras a mejorar la efectividad a la hora de encontrar recomendaciones y sugerencias apropiadas para un individuo en particular.Palabras claves: Filtrado Colaborativo de la Información, Aprendizaje Automático, Algoritmos Evolutivos, Interfaces de Usuario Adaptivas&nbsp

Funcionalidades de la minería de datos

This document has been revised methodology and algorithms used to address a problem of prediction or cluster data according to the information requested. Data mining areas emerge database (data base), data warehouse (Data Warehouse) and large databases (Big Data), as a process of information extraction based on the mathematics and statistics. Being necessary to perform model selection, data exploration, data classification, prediction of valúes based on the data, the modeling of dependencies to solve the problem, the discovery of new rules and visualize the results, with so the analysis and interpretation of the information obtained is obtained. Some applications of data mining are: in education, in the media, in commerce, in the financial sector, in medicine, in agriculture, in social sciences, in public administration, and the technology. To made the extraction process request data, using some algorithm like, linear and logistic regression, Bayesian networks, naive Bayes, trees and decisión rules, logic and neural networks and fiizzy inference is requiredEn este documento se ha revisado una metodología y los algoritmos utilizados para abordar un problema de predicción o clúster de datos de acuerdo a la información solicitada. La minería de datos emerge de las áreas de base de datos (data base), repositorio de datos (Data Warehouse) y de las grandes bases de datos (big Data), como un proceso de extracción de información fundamentado en la matemáticas y la estadística. Siendo necesario realizar la selección del modelo, la exploración de los datos, la clasificación de datos, la predicción de valores en función de los datos, el modelamiento de las dependencias para resolver el problema, el descubrimiento de nuevas reglas y visualizar los resultados, con lo que se realiza el análisis e interpretación de la información obtenida.Es así, como algunas de las aplicaciones de la minería de datos son: en la educación, en la multimedia, en el comercio, en el sector financiero, en la medicina, en el sector agropecuario, en las ciencias sociales, en la gestión gubernamental, y en la tecnología. Para realizar el proceso de extracción de los datos solicitados de estas aplicaciones se requiere el uso de algunos algoritmos como los de regresión lineal, y logística, redes bayesianas, bayesnaive, árboles y reglas de decisión, lógica e inferencia difusa y redes neuronales

Modelo bayesiano nutricional para el pronóstico de la morbilidad en neonatos

This research aimed to formulate a Bayesian model based on the Naive Bayes algorithm, to predict morbidity in neonates in a case study of pregnant mothers in Metropolitan Lima. The study uses mathematical algorithms for the exploitation of information in prevention of possible health-related problems. 13 predictive nutritional variables proposed by Krauss were raised. The model consists first of all, in the collection of the nutritional information in a controlled way of the pregnant women involved, then, the information is analyzed to determine the relationship of the most influential variables for the model, then the Bayesian model of acyclic characteristic was constructed and directed composed of nodes and edges, because the variables directly affected to the morbidity of the neonate are known and finally the model affected by the statistical results of the nutritional variables is validated, as part of the process of formulating the model and by experts judgment in the topic. The results conclude that the predictive variables that directly influence are: breads, sugars, oils, fats and salt; and conversely: fruits, water, vegetables and vegetables; the model also predicts the morbidity of the newborn with a probability of 92% and an error of 8.0%.Se ha diseñado esta investigación con el objetivo de formular un modelo bayesiano nutricional para el pronóstico de la morbilidad en neonatos de madres gestantes de Lima Metropolitana. Este modelo está basado en algoritmos de Naive Bayes que consiste en clasificar el aprendizaje automático con variables predictoras independientes entre si.Asimismo, se ha aplicado algoritmos matemáticos para la exploración de la información respecto a la prevención de posibles problemas relacionados con la salud. Se utilizó 13 variables nutricionales predictoras propuesta por Krauss.La investigación consitió en primer lugar, en la recopilación de la información nutricional de manera controlada de las gestantes involucradas, luego, se analizó la información para determinar la relación de las variables más influyentes , posteriormente se elaboró el modelo bayesiano de característica acíclica y dirigida compuesta por nodos y aristas, porque se conoce que las variables afectan directamente a la morbilidad del neonato y finalmente se validó el modelo considerando los resultados estadísticos de las variables nutricionales, como parte del proceso de formulacióndel modelo y por juicio de expertos en el tema. En conclusión, las variables predictoras que influyen directamente son: panes, azúcares, aceites, grasas y sal; e indirectamente: frutas, agua, verduras y hortalizas; asimismo el modelo pronostica la morbilidad del neonato con una probabilidad del 92% y un error del 8.0 %