6 research outputs found
Broadcast channel feedback in multiple-antenna transmitter cooperation networks: Accuracy or consistency?
Histograma basat en Representació jerà rquica per dades de Microarray Classificació
[ANGLÈS] A general framework for microarray classification relying on histogram based hierarchical clustering is proposed in this work. It produces precise and reliable classifiers based on a two-step approach. In the first step, the feature set is enhanced by histogram based features corresponding to each cluster produced via hierarchical clustering, where a parameter (maximum number of dominant genes) can be tuned based on the dataset characteristics. In the second step, a reliable classifier is built from a wrapper feature selection process called Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) to properly choose a small feature set for the classification task. Considering the sample scarcity in the microarray datasets, a reliability parameter has been considered to improve the feature selection process along with classification error rate. Different combinations of error rate and reliability has been used as the scoring rule. Linear Discriminant Analysis (LDA) and K-Nearest Neighbour (KNN) classifiers have been used for this work and the performances has been compared. The potential of the proposed framework has been evaluated with three publicly available datasets : colon, lymphoma and leukaemia. The experimental results have confirmed the usefulness of the histogram based hierarchical clustering and the new representative feature generation algorithm. A gene level analysis has revealed that the best features selected by the feature selection algorithm has only very few basic constituent genes involved. The comparative results showed that the proposed framework can compete with state of the art alternatives.[CASTELLÀ] Un marco general para la clasificación de microarrays se propone en este trabajo. Produce clasificadores precisos y fiables basados en un enfoque de dos pasos. En el primer paso, el conjunto de caracterÃsticas se ve reforzado por una serie de caracterÃsticas basado en un histograma correspondiente a cada racimo producido a través de la agrupación jerárquica, donde puede ser un parámetro (número máximo de genes dominantes) sintonizado sobre la base de las caracterÃsticas del conjunto de datos. En el segundo paso, un clasificador fiable se construye a partir de un proceso de envoltura de la caracterÃstica de selección llamado Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) para elegir adecuadamente un conjunto de caracterÃsticas pequeño para la tarea de clasificación. Considerando la escasez de la muestra en los microarrays de datos, un parámetro de fiabilidad ha sido considerado para mejorar el proceso de selección de caracterÃsticas, junto con la tasa de clasificación de error. Las diferentes combinaciones de tasa de error y la fiabilidad se ha utilizado como la regla de puntuación. Linear Discriminant Analysis (LDA) y K-Nearest Neighbour (KNN) clasificadores se ha utilizado para este trabajo y el rendimiento ha sido comparado. El potencial del proyecto de marco ha sido evaluado con tres conjuntos de datos disponibles al público: colon, linfoma y leucemia. Los resultados experimentales han confirmado la utilidad del histograma basado en la agrupación jerárquica y el algoritmo representante caracterÃstica nueva generación. Un análisis a nivel de gen ha revelado que las mejores caracterÃsticas seleccionadas por el algoritmo de selección de caracterÃstica sólo tiene genes básicos muy pocos constituyentes implicados. Los resultados comparativos mostraron que el marco propuesto puede competir con el estado del arte de las alternativas.[CATALÀ] Un marc general per a la classificació de microarrays es proposa en aquest treball. Produeix classificadors precisos i fiables basats en un enfocament de dos passos. En el primer pas, el conjunt de caracterÃstiques es veu reforçada per una sèrie de caracterÃstiques basat en histograma corresponent a cada raïm produïda a través de l'agrupació jerà rquica, on pot ser un parà metre (nombre mà xim de gens dominants) sintonitzat sobre la base de les caracterÃstiques del conjunt de dades. En el segon pas, un classificador fiable es construeix a partir d'un procés d'embolcall de la caracterÃstica de selecció anomenat Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) per triar adequadament un conjunt de caracterÃstiques petit per a la tasca de classificació. Considerant l'escassetat de la mostra en els microarrays de dades, un parà metre de fiabilitat ha estat considerat per millorar el procés de selecció de caracterÃstiques, juntament amb la taxa de classificació d'error. Les diferents combinacions de taxa d'error i la fiabilitat s'ha utilitzat com la regla de puntuación. Linear Discriminant Analysis (LDA) i K-Nearest Neighbour (KNN) classificadors s'haN utilitzat per aquest treball i el rendiment ha estat comparat. El potencial del projecte de marc ha estat avaluat amb tres conjunts de dades disponibles al públic: còlon, limfoma i leucèmia. Els resultats experimentals han confirmat la utilitat de l'histograma basat en l'agrupació jerà rquica i l'algoritme representant caracterÃstica nova generació. Una anà lisi a nivell de gen ha revelat que les millors caracterÃstiques seleccionades per l'algorisme de selecció de caracterÃstiques només té gens bà sics molt pocs constituents implicats. Els resultats comparatius mostren que el marc proposat pot competir amb l'estat de l'art de les alternatives
Histograma basat en Representació jerà rquica per dades de Microarray Classificació
[ANGLÈS] A general framework for microarray classification relying on histogram based hierarchical clustering is proposed in this work. It produces precise and reliable classifiers based on a two-step approach. In the first step, the feature set is enhanced by histogram based features corresponding to each cluster produced via hierarchical clustering, where a parameter (maximum number of dominant genes) can be tuned based on the dataset characteristics. In the second step, a reliable classifier is built from a wrapper feature selection process called Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) to properly choose a small feature set for the classification task. Considering the sample scarcity in the microarray datasets, a reliability parameter has been considered to improve the feature selection process along with classification error rate. Different combinations of error rate and reliability has been used as the scoring rule. Linear Discriminant Analysis (LDA) and K-Nearest Neighbour (KNN) classifiers have been used for this work and the performances has been compared. The potential of the proposed framework has been evaluated with three publicly available datasets : colon, lymphoma and leukaemia. The experimental results have confirmed the usefulness of the histogram based hierarchical clustering and the new representative feature generation algorithm. A gene level analysis has revealed that the best features selected by the feature selection algorithm has only very few basic constituent genes involved. The comparative results showed that the proposed framework can compete with state of the art alternatives.[CASTELLÀ] Un marco general para la clasificación de microarrays se propone en este trabajo. Produce clasificadores precisos y fiables basados en un enfoque de dos pasos. En el primer paso, el conjunto de caracterÃsticas se ve reforzado por una serie de caracterÃsticas basado en un histograma correspondiente a cada racimo producido a través de la agrupación jerárquica, donde puede ser un parámetro (número máximo de genes dominantes) sintonizado sobre la base de las caracterÃsticas del conjunto de datos. En el segundo paso, un clasificador fiable se construye a partir de un proceso de envoltura de la caracterÃstica de selección llamado Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) para elegir adecuadamente un conjunto de caracterÃsticas pequeño para la tarea de clasificación. Considerando la escasez de la muestra en los microarrays de datos, un parámetro de fiabilidad ha sido considerado para mejorar el proceso de selección de caracterÃsticas, junto con la tasa de clasificación de error. Las diferentes combinaciones de tasa de error y la fiabilidad se ha utilizado como la regla de puntuación. Linear Discriminant Analysis (LDA) y K-Nearest Neighbour (KNN) clasificadores se ha utilizado para este trabajo y el rendimiento ha sido comparado. El potencial del proyecto de marco ha sido evaluado con tres conjuntos de datos disponibles al público: colon, linfoma y leucemia. Los resultados experimentales han confirmado la utilidad del histograma basado en la agrupación jerárquica y el algoritmo representante caracterÃstica nueva generación. Un análisis a nivel de gen ha revelado que las mejores caracterÃsticas seleccionadas por el algoritmo de selección de caracterÃstica sólo tiene genes básicos muy pocos constituyentes implicados. Los resultados comparativos mostraron que el marco propuesto puede competir con el estado del arte de las alternativas.[CATALÀ] Un marc general per a la classificació de microarrays es proposa en aquest treball. Produeix classificadors precisos i fiables basats en un enfocament de dos passos. En el primer pas, el conjunt de caracterÃstiques es veu reforçada per una sèrie de caracterÃstiques basat en histograma corresponent a cada raïm produïda a través de l'agrupació jerà rquica, on pot ser un parà metre (nombre mà xim de gens dominants) sintonitzat sobre la base de les caracterÃstiques del conjunt de dades. En el segon pas, un classificador fiable es construeix a partir d'un procés d'embolcall de la caracterÃstica de selecció anomenat Improved Sequential Floating Forward Selection (IFFS) per triar adequadament un conjunt de caracterÃstiques petit per a la tasca de classificació. Considerant l'escassetat de la mostra en els microarrays de dades, un parà metre de fiabilitat ha estat considerat per millorar el procés de selecció de caracterÃstiques, juntament amb la taxa de classificació d'error. Les diferents combinacions de taxa d'error i la fiabilitat s'ha utilitzat com la regla de puntuación. Linear Discriminant Analysis (LDA) i K-Nearest Neighbour (KNN) classificadors s'haN utilitzat per aquest treball i el rendiment ha estat comparat. El potencial del projecte de marc ha estat avaluat amb tres conjunts de dades disponibles al públic: còlon, limfoma i leucèmia. Els resultats experimentals han confirmat la utilitat de l'histograma basat en l'agrupació jerà rquica i l'algoritme representant caracterÃstica nova generació. Una anà lisi a nivell de gen ha revelat que les millors caracterÃstiques seleccionades per l'algorisme de selecció de caracterÃstiques només té gens bà sics molt pocs constituents implicats. Els resultats comparatius mostren que el marc proposat pot competir amb l'estat de l'art de les alternatives
InFuse: A Comprehensive Framework for Data Fusion in Space Robotics
International audienceFused sensory data provides decision-making processes with exploitable information about the external environment and a describes some preliminary work on the InFuse project to create a modular and portable data fusion system funded Research Cluster on Space Robotics Technologies. In space robotics, a wide range of data fusion techniques are required to accomplish challenging objectives for exploration, science and commercial purposes. This includes navigation for planetary and orbital robotics, scientific data gathering, and on-orbit spacecraft servicing applications. InFuse aims to develop a comprehensive open-source data fusion toolset to combine and interpret sensory data from multiple robotic sensors, referred as a Common Data Fusion Framework (CDFF)
InFuse : infusing perception and data fusion into space robotics with open building blocks
InFuse is a modular, portable and robust Common Data Fusion Framework (CDFF) for robotics applications in space environments