El bagging en casos no supervisats: Implementació a GESCONDA per algoritmes de clustering

Els algorismes de clustering per entorns no supervisats que es basen en una inicialització aleatòria (p. Ex.: tria inicial de llavors en l’algorisme Kmeans), presenten un problema a l’hora d’obtenir solucions fiables. Una solució per eliminar aquest factor d’aleatorietat seria emprar altres tècniques d’inicialització. Però com es veurà posteriorment en l’article, aquestes tècniques tenen una altre problemàtica, i és la de trobar solucions òptimes locals o solucions esbiaixades. La solució que es proposa és la utilització de la tècnica de bagging que s’usa en entorns supervisats, i que a través de la unió de diversos resultats de classificació respecte unes mateixes dades, permet obtenir particions òptimes. Així mateix, es va implementar tres formes de dur a terme el bagging segons la forma de seleccionar la classificació de referència a partir de la qual s’uneixen la resta de classificacions. Aquestes tres tècniques són: agafant la primera classificació, triant la que presenta una major inèrcia (relació variança entre-classes i intra-classes) i triant la que aporta una major informació (mitjançant el càlcul d’Informació Mútua de Shannon). Finalment es van provar les tècniques d’inèrcia i informació mútua amb dades ambientals reals preses d’una depuradora d’aigües residuals, per tal de comprovar l’efectivitat dels resultats respecte al mètode tradicional. Totes les implementacions i proves es van dur a terme sobre el Sistema Intel·ligent d’Anàlisi de Dades GESCONDA, el qual es descriurà en el pròxim apartat. L’estudi finalitza amb una breu discussió dels resultats obtinguts i unes conclusions sobre el treball realitzat.Postprint (published version

Reasoning about river basins: WaWO+ revisited

© . This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/This paper characterizes part of an interdisciplinary research effort on Artificial Intelligence (AI) techniques and tools applied to Environmental Decision-Support Systems (EDSS). WaWO+ the ontology we present here, provides a set of concepts that are queried, advertised and used to support reasoning about and the management of urban water resources in complex scenarios as a River Basin. The goal of this research is to increase efficiency in Data and Knowledge interoperability and data integration among heterogeneous environmental data sources (e.g., software agents) using an explicit, machine understandable ontology to facilitate urban water resources management within a River Basin.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

El bagging en casos no supervisats: Implementació a GESCONDA per algoritmes de clustering

Els algorismes de clustering per entorns no supervisats que es basen en una inicialització aleatòria (p. Ex.: tria inicial de llavors en l’algorisme Kmeans), presenten un problema a l’hora d’obtenir solucions fiables. Una solució per eliminar aquest factor d’aleatorietat seria emprar altres tècniques d’inicialització. Però com es veurà posteriorment en l’article, aquestes tècniques tenen una altre problemàtica, i és la de trobar solucions òptimes locals o solucions esbiaixades. La solució que es proposa és la utilització de la tècnica de bagging que s’usa en entorns supervisats, i que a través de la unió de diversos resultats de classificació respecte unes mateixes dades, permet obtenir particions òptimes. Així mateix, es va implementar tres formes de dur a terme el bagging segons la forma de seleccionar la classificació de referència a partir de la qual s’uneixen la resta de classificacions. Aquestes tres tècniques són: agafant la primera classificació, triant la que presenta una major inèrcia (relació variança entre-classes i intra-classes) i triant la que aporta una major informació (mitjançant el càlcul d’Informació Mútua de Shannon). Finalment es van provar les tècniques d’inèrcia i informació mútua amb dades ambientals reals preses d’una depuradora d’aigües residuals, per tal de comprovar l’efectivitat dels resultats respecte al mètode tradicional. Totes les implementacions i proves es van dur a terme sobre el Sistema Intel·ligent d’Anàlisi de Dades GESCONDA, el qual es descriurà en el pròxim apartat. L’estudi finalitza amb una breu discussió dels resultats obtinguts i unes conclusions sobre el treball realitzat

El bagging en casos no supervisats: Implementació a GESCONDA per algoritmes de clustering

Els algorismes de clustering per entorns no supervisats que es basen en una inicialització aleatòria (p. Ex.: tria inicial de llavors en l’algorisme Kmeans), presenten un problema a l’hora d’obtenir solucions fiables. Una solució per eliminar aquest factor d’aleatorietat seria emprar altres tècniques d’inicialització. Però com es veurà posteriorment en l’article, aquestes tècniques tenen una altre problemàtica, i és la de trobar solucions òptimes locals o solucions esbiaixades. La solució que es proposa és la utilització de la tècnica de bagging que s’usa en entorns supervisats, i que a través de la unió de diversos resultats de classificació respecte unes mateixes dades, permet obtenir particions òptimes. Així mateix, es va implementar tres formes de dur a terme el bagging segons la forma de seleccionar la classificació de referència a partir de la qual s’uneixen la resta de classificacions. Aquestes tres tècniques són: agafant la primera classificació, triant la que presenta una major inèrcia (relació variança entre-classes i intra-classes) i triant la que aporta una major informació (mitjançant el càlcul d’Informació Mútua de Shannon). Finalment es van provar les tècniques d’inèrcia i informació mútua amb dades ambientals reals preses d’una depuradora d’aigües residuals, per tal de comprovar l’efectivitat dels resultats respecte al mètode tradicional. Totes les implementacions i proves es van dur a terme sobre el Sistema Intel·ligent d’Anàlisi de Dades GESCONDA, el qual es descriurà en el pròxim apartat. L’estudi finalitza amb una breu discussió dels resultats obtinguts i unes conclusions sobre el treball realitzat

Reasoning about river basins: WaWO+ revisited

© . This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/This paper characterizes part of an interdisciplinary research effort on Artificial Intelligence (AI) techniques and tools applied to Environmental Decision-Support Systems (EDSS). WaWO+ the ontology we present here, provides a set of concepts that are queried, advertised and used to support reasoning about and the management of urban water resources in complex scenarios as a River Basin. The goal of this research is to increase efficiency in Data and Knowledge interoperability and data integration among heterogeneous environmental data sources (e.g., software agents) using an explicit, machine understandable ontology to facilitate urban water resources management within a River Basin.Peer Reviewe