Expert system model for educational personnel selection

Se presenta, en este artículo, un modelo de sistema experto para la selección de personal docente universitario. Esta labor no es una tarea trivial, debido a la subjetividad que puede presentarse en su evaluación. Este proceso se puede complementar usando un sistema de apoyo a la toma de decisiones. El sistema desarrollado se dividió en cuatro fases: toma de requisitos, diseño, implementación y puesta en marcha. Con el prototipo software, se logró modelar el conocimiento específico del experto en recursos humanos, lo que permitió obtener una recomendación sobre el tipo de contrato al que puede aspirar un docente universitario, dependiendo de su perfil profesional.The staff selection is a difficult task due to the subjectivity that the evaluation means. This process can be complemented using a system to support decision. This paper presents the implementation of an expert system to systematize the selection process of professors. The management of software development is divided into 4 parts: requirements, design, implementation and commissioning. The proposed system models a specific knowledge through relationships between variables evidence and objective

Automatización planta de embotellado de la línea de proceso de transformaciones vegetales de la facultad de ingeniería de La Universidad La Gran Colombia Seccional Armenia, aplicando control borroso para la detección de alarmas.

This article presents the automation of bottling plant, and it suggests a predictablemaintenance system based on Logic Fuzzy techniques. For the implementation ofthe prototype, the programming software was used for the controller Zelio of Schneider Electric.Este artículo presenta la automatización de una planta de embotellamiento ypropone un sistema de mantenimiento predictivo basado en técnicas de Lógica Borrosa.Para la implementación del prototipo, se utilizó el software de programación para los autómatas Zelio de Schneider Electric

Pronóstico puntos críticos de la serie temporal “consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín”, Usando algoritmos genéticos

Los Algoritmos Genéticos (AG) están inspirados en el principio Darwiniano de laevolución de las especies y en la genética. Son algoritmos probabilísticos que ofrecen un mecanismo de búsqueda paralela y adaptativa, basado en el principio de supervivencia de los más aptos y en la reproducción.Este artículo presenta una introducción a los fundamentos de los AG. Tambiénenseña el simulador software AG_UdeA desarrollado con un propósito didáctico para la enseñanza de los AG. El principal aporte consiste en la aplicación de los AG parapronosticar los puntos críticos de consumo de energía eléctrica del sector industrial de la ciudad de Medellín para un período de 24 horas

Mapeo curvas típicas, demanda de energía eléctrica del sector residencial, comercial e industrial de la ciudad de Medellín, usando redes neuronales artificiales y algoritmos de interpolación

One of the main problems that arise to model the electric power consumption ina certain place, consists on the extraction of the knowledge when this is stored in big volumes of information like, for example, historical registrations. In accordance with this representation, each fact and registration is made up of two components (t, P). t represents the time and P represent the electric power consumed at that instant. The N cases are registered daily; these represent t, P couples.The objective of this study is to map out the variable vector of t and Pperformance been F one of the functions. The model was made with Artificial Neural Network (ANN) which is a Multi Perceptron Layer (MPL). Another form of modeling is using Interpolation Algorithms(AI).Uno de los principales problemas que se tienen para modelar el consumo deenergía eléctrica en un lugar determinado, consiste en la extracción del conocimiento cuando éste se encuentra almacenado en grandes volúmenes de información como, por ejemplo, registros históricos. De acuerdo con esta representación, cada hecho ocurrido y registrado está compuesto por una pareja de componentes (t, P) en donde t representa el tiempo en el que se registró la muestra y P representa la potencia eléctrica consumida en ese instante. El registro diario cuenta con N casos que representa cada una de las parejas de estímulo-respuesta conocidas.El objetivo que se busca con este trabajo, entonces, consiste en hallar unafunción que permita mapear el vector de variables de entrada t al vector de variables  de salida P. F es una función cualquiera, en este caso el consumo de energía eléctrica.Su modelamiento con Redes Neuronales Artificiales (RNA) es un Perceptron Multi Capa (PMC). Otra forma de modelarlo es usando Algoritmos de Interpolación (AI)

Automatizacion planta de embotellado, aplicando control borroso para la detección de alarmas.

This article presents the automation of bottling plant and it suggests a predictable maintenance systems based on Logic Fuzzy techniques. For the implementation of the prototype, the programming software was used for the controller Zelio of Schneider Electric.Este artículo presenta la automatización de una planta de embotellamiento y propone un sistema de mantenimiento predictivo basado en técnicas de Lógica Borrosa. Para la implementación del prototipo, se utilizó el software de programación para los autómatas Zelio de Schneider Electric

Modelo de Sistema Experto para la Selección de Personal Docente Universitario

The staff selection is a difficult task due to the subjectivity that the evaluation means. This process can be complemented using a system to support decision. This paper presents the implementation of an expert system to systematize the selection process of professors. The management of software development is divided into 4 parts: requirements, design, implementation and commissioning. The proposed system models a specific knowledge through relationships between variables evidence and objective.Se presenta, en este artículo, un modelo de sistema experto para la selección de personal docente universitario. Esta labor no es una tarea trivial, debido a la subjetividad que puede presentarse en su evaluación. Este proceso se puede complementar usando un sistema de apoyo a la toma de decisiones. El sistema desarrollado se dividió en cuatro fases: toma de requisitos, diseño, implementación y puesta en marcha. Con el prototipo software, se logró modelar el conocimiento específico del experto en recursos humanos, lo que permitió obtener una recomendación sobre el tipo de contrato al que puede aspirar un docente universitario, depen-diendo de su perfil profesional