Multi-tier framework for the inferential measurement and data-driven modeling

A framework for the inferential measurement and data-driven modeling has been proposed and assessed in several real-world application domains. The architecture of the framework has been structured in multiple tiers to facilitate extensibility and the integration of new components. Each of the proposed four tiers has been assessed in an uncoupled way to verify their suitability. The first tier, dealing with exploratory data analysis, has been assessed with the characterization of the chemical space related to the biodegradation of organic chemicals. This analysis has established relationships between physicochemical variables and biodegradation rates that have been used for model development. At the preprocessing level, a novel method for feature selection based on dissimilarity measures between Self-Organizing maps (SOM) has been developed and assessed. The proposed method selected more features than others published in literature but leads to models with improved predictive power. Single and multiple data imputation techniques based on the SOM have also been used to recover missing data in a Waste Water Treatment Plant benchmark. A new dynamic method to adjust the centers and widths of in Radial basis Function networks has been proposed to predict water quality. The proposed method outperformed other neural networks. The proposed modeling components have also been assessed in the development of prediction and classification models for biodegradation rates in different media. The results obtained proved the suitability of this approach to develop data-driven models when the complex dynamics of the process prevents the formulation of mechanistic models. The use of rule generation algorithms and Bayesian dependency models has been preliminary screened to provide the framework with interpretation capabilities. Preliminary results obtained from the classification of Modes of Toxic Action (MOA) indicate that this could be a promising approach to use MOAs as proxy indicators of human health effects of chemicals.Finally, the complete framework has been applied to three different modeling scenarios. A virtual sensor system, capable of inferring product quality indices from primary process variables has been developed and assessed. The system was integrated with the control system in a real chemical plant outperforming multi-linear correlation models usually adopted by chemical manufacturers. A model to predict carcinogenicity from molecular structure for a set of aromatic compounds has been developed and tested. Results obtained after the application of the SOM-dissimilarity feature selection method yielded better results than models published in the literature. Finally, the framework has been used to facilitate a new approach for environmental modeling and risk management within geographical information systems (GIS). The SOM has been successfully used to characterize exposure scenarios and to provide estimations of missing data through geographic interpolation. The combination of SOM and Gaussian Mixture models facilitated the formulation of a new probabilistic risk assessment approach.Aquesta tesi proposa i avalua en diverses aplicacions reals, un marc general de treball per al desenvolupament de sistemes de mesurament inferencial i de modelat basats en dades. L'arquitectura d'aquest marc de treball s'organitza en diverses capes que faciliten la seva extensibilitat així com la integració de nous components. Cadascun dels quatre nivells en que s'estructura la proposta de marc de treball ha estat avaluat de forma independent per a verificar la seva funcionalitat. El primer que nivell s'ocupa de l'anàlisi exploratòria de dades ha esta avaluat a partir de la caracterització de l'espai químic corresponent a la biodegradació de certs compostos orgànics. Fruit d'aquest anàlisi s'han establert relacions entre diverses variables físico-químiques que han estat emprades posteriorment per al desenvolupament de models de biodegradació. A nivell del preprocés de les dades s'ha desenvolupat i avaluat una nova metodologia per a la selecció de variables basada en l'ús del Mapes Autoorganitzats (SOM). Tot i que el mètode proposat selecciona, en general, un major nombre de variables que altres mètodes proposats a la literatura, els models resultants mostren una millor capacitat predictiva. S'han avaluat també tot un conjunt de tècniques d'imputació de dades basades en el SOM amb un conjunt de dades estàndard corresponent als paràmetres d'operació d'una planta de tractament d'aigües residuals. Es proposa i avalua en un problema de predicció de qualitat en aigua un nou model dinàmic per a ajustar el centre i la dispersió en xarxes de funcions de base radial. El mètode proposat millora els resultats obtinguts amb altres arquitectures neuronals. Els components de modelat proposat s'han aplicat també al desenvolupament de models predictius i de classificació de les velocitats de biodegradació de compostos orgànics en diferents medis. Els resultats obtinguts demostren la viabilitat d'aquesta aproximació per a desenvolupar models basats en dades en aquells casos en els que la complexitat de dinàmica del procés impedeix formular models mecanicistes. S'ha dut a terme un estudi preliminar de l'ús de algorismes de generació de regles i de grafs de dependència bayesiana per a introduir una nova capa que faciliti la interpretació dels models. Els resultats preliminars obtinguts a partir de la classificació dels Modes d'acció Tòxica (MOA) apunten a que l'ús dels MOA com a indicadors intermediaris dels efectes dels compostos químics en la salut és una aproximació factible.Finalment, el marc de treball proposat s'ha aplicat en tres escenaris de modelat diferents. En primer lloc, s'ha desenvolupat i avaluat un sensor virtual capaç d'inferir índexs de qualitat a partir de variables primàries de procés. El sensor resultant ha estat implementat en una planta química real millorant els resultats de les correlacions multilineals emprades habitualment. S'ha desenvolupat i avaluat un model per a predir els efectes carcinògens d'un grup de compostos aromàtics a partir de la seva estructura molecular. Els resultats obtinguts desprès d'aplicar el mètode de selecció de variables basat en el SOM milloren els resultats prèviament publicats. Aquest marc de treball s'ha usat també per a proporcionar una nova aproximació al modelat ambiental i l'anàlisi de risc amb sistemes d'informació geogràfica (GIS). S'ha usat el SOM per a caracteritzar escenaris d'exposició i per a desenvolupar un nou mètode d'interpolació geogràfica. La combinació del SOM amb els models de mescla de gaussianes dona una nova formulació al problema de l'anàlisi de risc des d'un punt de vista probabilístic

Los estándares para el diseño y implementación de entornos de enseñanza-aprendizaje en red

El objetivo de esta comunicación es presentar un resumen de la situación actual en el marco de la creación, aceptación y adopción de estándares para el diseño e implementación de Entornos Tecnológicos de Enseñanza-Aprendizaje. En este sentido, se presenta la arquitectura LTSA, base de un futuro estándar internacional para este tipo de entornos. También se analiza la especificación IMS, como muestra de una de las pocas implementaciones actuales de estos conceptos. Finalmente, se realiza una comparación entre la estructura organizativa IMS para un centro formativo virtual con la correspondiente a la Universidad en España, concluyendo que los estándares tecnológicos se inspiran en planteamientos de la Organización Escolar.The aim of this paper is to present an overview of the current situation in the process of development, acceptance and adoption of International Standards for the design and implementation of Learning Technology Systems. In that sense we introduce the LTSA architecture as the basis for a future international standard for this kind of environments. We analyse also the IMS specification as the most used model for the implementation of these concepts. Finally, we do a comparison between the IMS structure for virtual centres and the structure of the Spanish University, concluding that all these technological standards are mainly based on educational organization concepts

Hierarchical Rank Aggregation with Applications to Nanotoxicology

The development of high throughput screening (HTS) assays in the field of nanotoxicology provide new opportunities for the hazard assessment and ranking of engineered nanomaterials (ENM). It is often necessary to rank lists of materials based on multiple risk assessment parameters, often aggregated across several measures of toxicity and possibly spanning an array of experimental platforms. Bayesian models coupled with the optimization of loss functions have been shown to provide an effective framework for conducting inference on ranks. In this article we present various loss function based ranking approaches for comparing ENM within experiments and toxicity parameters. Additionally, we propose a framework for the aggregation of ranks across different sources of evidence while allowing for differential weighting of this evidence based on its reliability and importance in risk ranking. We apply these methods to high throughput toxicity data on 2 human cell lines, exposed to 8 different nanomaterials, and measured in relation to 4 cytotoxicity outcomes

Entornos Virtuales De Enseñanza-Aprendizaje: El Proyecto Get

La educación actual afronta múltiples retos. Uno de ellos es dar respuesta a los profundos cambios sociales, económicos y culturales que se prevén para la "sociedad de la información". Internet, la red de redes, ha generado un enorme interés en todos los ámbitos de nuestra sociedad. Su utilización con fines educativos es un campo abierto a la reflexión y a la investigación. En este artículo se exploran algunas de sus posibilidades, especialmente como recurso tecnológico de enseñanza-aprendizaje abierto, dinámico y flexible, y se describen algunas características del entorno diseñado en GET, un proyecto enseñanza presencial-virtual cuyo objetivo fundamental es integrar coherentemente las facilidades comunicativas multimedia, síncronas y asíncronas, que ofrece la red de redes y diseñar y evaluar estrategias didácticas para la formación a distanci

Identification of the design variables of e-learning tools using concept mapping techniques

Thanks to the use of stadisthic techniques is posible to stablish an technological acceptation model of e- Learning tools. This article describes the application of concept mapping techniques to identify the most relevant extern variables on the design process of an e-learning tool and a reliability analisys of the concept map obtained as result of the experimen

Identification of Designing Variable of an Elearning Tool

En este artículo se muestran, a través de mapas bidimensionales, los resultados procedentes de un proyecto de investigación mediante el cual se han identificado las variables externas a tener en cuenta en el diseño de una herramienta de eLearning para conseguir evaluar, posteriormente, su uso real. La técnica empleada para ello es la "Elaboración de mapas conceptuales". Asimismo, se observa la necesidad de tener en cuenta cómo llevar a cabo la gestión de la herramienta por parte del usuario. Finalmente, se ha analizado la fiabilidad de nuestros mapasIn this paper the results from a research project1 are shown. A scientific technique called "Concept Mapping Process" has been used to identify the external variables to be kept in mind in the design of an eLearning tool, in order to evaluate its true usage later. Results are shown through two-dimensional maps. Another important result is the necessity of designing tools to carry out the management of the tool on the part of the user. Finally, there has been analysed the reliability of our mapsMinisterio de Educación y Ciencia EA2005-017

Mapping Cumulative Environmental Risks: Examples from The EU NoMiracle Project

We present examples of cumulative chemical risk mapping methods developed within the NoMiracle project. The different examples illustrate the application of the concentration addition (CA) approach to pesticides at different scale, the integration in space of cumulative risks to individual organisms under the CA assumption, and two techniques to (1) integrate risks using data-driven, parametric statistical methods, and (2) cluster together areas with similar occurrence of different risk factors, respectively. The examples are used to discuss some general issues, particularly on the conventional nature of cumulative risk maps, and may provide some suggestions for the practice of cumulative risk mapping