Incorporating Measurement Uncertainty into OCL/UML Primitive Datatypes

Preprint publicado en la revista Software & System Modeling :Bertoa, M.F., Burgueño, L., Moreno, N., Vallecillo, A. "Incorporating measurement uncertainty into OCL/UML primitive datatypes." Softw Syst Model (2019). https://doi.org/10.1007/s10270-019-00741-0)The correct representation of the relevant properties of a system is an essential requirement for the effective use and wide adoption of model-based practices in industry. Uncertainty is one of the inherent properties of any measurement or estimation that is obtained in any physical setting; as such, it must be considered when modeling software systems that deal with real data. Although a few modeling languages enable the representation of measurement uncertainty, these aspects are not normally incorporated into their type systems. Therefore, operating with uncertain values and propagating their uncertainty become cumbersome processes, which hinder their realization in real environments. This paper proposes an extension of OCL/UML primitive datatypes that enables the representation of the uncertainty that comes from physical measurements or user estimates into the models, together with an algebra of operations that are defined for the values of these types.TIN2014-52034-R, TIN2016-75944-R and PGC2018-094905-B-I

Preprocesado de flujos de datos para aprendizaje automático mediante reglas CEP

El procesamiento de flujos de información constituye un área de gran relevancia dentro de la gestión de datos, pues sus métodos deben ser ágiles y eficientes para soportar el volumen y la velocidad con la que los datos se generan actualmente. Las técnicas de minería de datos han necesitado adaptarse a estas circunstancias, que no solo afectan al modo en el que se aprende de los datos, sino también a la preparación de los mismos. En este contexto, los sistemas de procesamiento de eventos complejos (CEP) pueden facilitar el tratamiento de los datos en tiempo real. Este trabajo propone abordar el preprocesamiento de flujos de datos mediante CEP. El estudio experimental revela que los datos, convenientemente transformados y enriquecidos con información temporal, mejoran la predicción de los algoritmos de aprendizaje automático.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Proyecto Plan Nacional TIN2014-52034-