Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Modelo de análisis de información desestructurada utilizando técnicas de recopilación y minería web

Debido al gran avance en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) se ha facilitado y simplificado de manera significativa el acceso, el procesamiento y el almacenamiento de los datos las organizaciones en general. Estas tecnologías han cambiado el paradigma del análisis de la información, ya que hoy en día el problema no es la escasez, sino la excesiva cantidad de datos disponibles que, claramente, no todos son de utilidad para el proceso de Toma de Decisiones (TD). Otro inconveniente, además del gran volumen de información que se necesita analizar, es que los datos disponibles están desestructurados y distribuidos, dificultando aún más la tarea de detectar aquellos que pueden ser útiles. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una herramienta para búsqueda de información para el proceso de TD.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Regresión con SVM para reducir la inconsistencia de la matriz AHP

Entre las herramientas de toma de decisiones, el proceso analítico jerárquico (AHP: Analytic Hierarchy Process) es una de las técnicas más usadas. Las propiedades complejas de su estructura permiten tener en cuenta las subjetividades en los juicios de los expertos pero también surge un considerable grado de inconsistencia cuando se computan las prioridades entre las alternativas de decisión. El presente trabajo de investigación analiza la herramienta de aprendizaje automático denominada máquina de vectores de soporte (SVM: Support Vector Machine), específicamente la versión de regresión denominada regresión de vectores de soporte épsilon (εSVR: Epsilon Support Vector Regression) para la reducir el grado de consistencia (CR: Consistency Ratio) en las matrices de comparativas de paridad AHP inconsistentes. Las pruebas obtenidas dieron como resultado que SVM tiene un porcentaje de precisión elevado en la predicción para reducir la inconsistencia de las matrices cuando se presentan entradas desconocidas para la red y una convergencia rápida con pocas iteraciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Recuperación de Información Basada en Técnicas de Minería Web

Actualmente, la recuperación de información en Internet se ha convertido en una tarea compleja debido a varios aspectos relacionados con la enorme cantidad de datos heterogéneos y no estructurados. De hecho, los recursos Web tienen muchas características diferentes que dificultan los procesos de búsqueda. Además, la subjetividad y la incertidumbre, asociadas con las peticiones de los usuarios, dificultan la construcción de consultas eficientes para ser utilizadas en buscadores o navega-dores. En este trabajo se presenta un modelo de minería web para mejorar los procesos de recuperación de información. El modelo propuesto tiene dos componentes principales: el primero es un módulo de análisis de requisitos que ayuda a los usuarios a crear consultas y el segundo componente es un módu-lo de minería Web que utiliza estas consultas para guiar el proceso de búsqueda. Los resultados obteni-dos en las pruebas realizadas demuestran que el modelo recupera información de acuerdo a las defini-das por el usuario de manera adecuada

Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante y diferenciador de su calidad. El Código Alimentario Argentino establece que el porcentaje de palos en la yerba mate elaborada con palo no debe superar el 35 %. En la actualidad, la determinación del contenido de palo está dada oficialmente por la zaranda. La yerba mate triturada en la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja, sin embargo no es un método exacto ya que por la malla pueden pasar palos y astillas pequeñas del mismo. En el presente trabajo se plantea construir un modelo de sistema como contribución al control de calidad en la elaboración de yerba mate, específicamente a la determinación del nivel de contenido de palo. Se pretende obtener una mejora en los tiempos de los resultados, aumentando la eficacia y eficiencia en dicho proceso como así también una disminución de errores de precisión. Se propone utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento de patrones en las imágenes digitalizadas para determinar el contenido de palo en la yerba mate.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Regresión con SVM para reducir la inconsistencia de la matriz AHP

Entre las herramientas de toma de decisiones, el proceso analítico jerárquico (AHP: Analytic Hierarchy Process) es una de las técnicas más usadas. Las propiedades complejas de su estructura permiten tener en cuenta las subjetividades en los juicios de los expertos pero también surge un considerable grado de inconsistencia cuando se computan las prioridades entre las alternativas de decisión. El presente trabajo de investigación analiza la herramienta de aprendizaje automático denominada máquina de vectores de soporte (SVM: Support Vector Machine), específicamente la versión de regresión denominada regresión de vectores de soporte épsilon (εSVR: Epsilon Support Vector Regression) para la reducir el grado de consistencia (CR: Consistency Ratio) en las matrices de comparativas de paridad AHP inconsistentes. Las pruebas obtenidas dieron como resultado que SVM tiene un porcentaje de precisión elevado en la predicción para reducir la inconsistencia de las matrices cuando se presentan entradas desconocidas para la red y una convergencia rápida con pocas iteraciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Determinación del contenido de palo en la yerba mate mediante análisis de imágenes aplicando Naive Bayes

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante de su calidad. Actualmente, la determinación del contenido del mismo está dada oficialmente por la zaranda; un método no muy preciso, dónde la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja. Este trabajo propone un modelo para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate, mediante el algoritmo de clasificación Naive Bayes (NB) para el reconocimiento de patrones en imágenes digitalizadas. El prototipo incluye la preparación de las muestras, adquisición de las imágenes, extracción de las características mediante descriptores de imágenes, definición del conjunto de datos para los vectores de entrada, experimentos y análisis de los resultados obtenidos por NB. El modelo tuvo un correcto desempeño y se lo puede considerar un método confiable para la determinación del porcentaje de palos en la yerba mate.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante y diferenciador de su calidad. El Código Alimentario Argentino establece que el porcentaje de palos en la yerba mate elaborada con palo no debe superar el 35 %. En la actualidad, la determinación del contenido de palo está dada oficialmente por la zaranda. La yerba mate triturada en la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja, sin embargo no es un método exacto ya que por la malla pueden pasar palos y astillas pequeñas del mismo. En el presente trabajo se plantea construir un modelo de sistema como contribución al control de calidad en la elaboración de yerba mate, específicamente a la determinación del nivel de contenido de palo. Se pretende obtener una mejora en los tiempos de los resultados, aumentando la eficacia y eficiencia en dicho proceso como así también una disminución de errores de precisión. Se propone utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento de patrones en las imágenes digitalizadas para determinar el contenido de palo en la yerba mate.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI