Sobre el tema de la informática en la industria de la construcción

Peer reviewe

Sobre Ilex cubana Loes. (Aquifoliaceae) y especies afines

Se realiza la revisión taxonómica de cuatro especies del género Ilex L., distribuidas en el sector fitogeográfico Cuba-oriental según clasificación de Samek (1973). Se valoraron los resultados del análisis de numerosos materiales de herbario, así como estGonzález Gutiérrez, P. A. 2004. About Ilex cubana Loes. (Aquifoliaceae) and related species. Bot. Complut. 28: 93-100. The taxonomic revision of four species of Ilex L. spread in Eastern Cuba, according to the classification of Samek (1973), is carried out. Taking into account the results of morphological studies and filed's observations, Ilex turquinensis Alain, Ilex nunezii Borhidi and Ilex nannophylla Borhidi & Muñiz are considered heterotipic synonyms of Ilex cubana Loes. The description of this species is offered as well as data about its geographical distribution

Elementos constructivos, materiales, sistemas estructurales y recursos ornamentales propios de la arquitectura tradicional canaria

La Arquitectura Tradicional Canaria es producto de aportaciones exteriores de varios estilos constructivos, adaptados al clima y al uso de materiales del entorno. En ella predominan la austeridad, sencillez y la funcionalidad, siendo tres las vertientes fundamentales de arquitectura: la militar, la religiosa y la civil (Urbana y Rural). El sistema constructivo se desarrolla con muros de carga, sobre encepados de piedra, constituidos por mampuestos, unidos y revestidos con morteros de barro o cal, forjados de vigas de madera, con tirantes que absorben los esfuerzos horizontales, y techos de cubierta inclinada con estructura de madera y tejas sobre un entablonado cuajado, recibidas con mortero de barro. Se hace necesario realizar intervenciones en los edificios, ante el requisito de reintegrar al edificio de unas disfunciones, que se agrupan principalmente en cuatro causas: obsolencia, uso, siniestralidad, y degradación. La conservación, restauración, consolidación, rehabilitación y remodelación, son las herramientas que la ley de Patrimonio Histórico de Canarias pone de manifiesto para la protección y conservación del edificio con garantías de cumplimiento de la funcionalidad del mismo.Tópico 1: Aspectos teóricos, históricos, legales, económicos y tecnológicos de la restauración y conservación de bienes patrimoniales

Algoritmos de aprendizaje evolutivo y estadístico para la determinación de mapas de malas hierbas utilizando técnicas de teledetección

Este trabajo aborda la resolución de problemas de clasificación binaria utilizando una metodología híbrida que combina la regresión logística y modelos evolutivos de redes neuronales de unidades producto. Para estimar los coeficientes del modelo lo haremos en dos etapas, en la primera aprendemos los exponentes de las funciones unidades producto, entrenando los modelos de redes neuronales mediante computación evolutiva y una vez estimados el número de funciones potenciales y los exponentes de estas funciones, se aplica el método de máxima verosimilitud al espacio de características formado por las covariables iniciales junto con las nuevas funciones de base obtenidas al entrenar los modelos de unidades producto. Esta metodología híbrida en el diseño del modelo y en la estimación de los coeficientes se aplica a un problema real agronómico de predicción de presencia de la mala hierba Ridolfia segetum Moris en campos de cosecha de girasol. Los resultados obtenidos con este modelo mejoran los conseguidos con una regresión logística estándar en cuanto a porcentaje de patrones bien clasificados sobre el conjunto de generalización

Projection based ensemble learning for ordinal regression

The classification of patterns into naturally ordered labels is referred to as ordinal regression. This paper proposes an ensemble methodology specifically adapted to this type of problems, which is based on computing different classification tasks through the formulation of different order hypotheses. Every single model is trained in order to distinguish between one given class (k) and all the remaining ones, but grouping them in those classes with a rank lower than k, and those with a rank higher than k. Therefore, it can be considered as a reformulation of the well-known one-versus-all scheme. The base algorithm for the ensemble could be any threshold (or even probabilistic) method, such as the ones selected in this paper: kernel discriminant analysis, support vector machines and logistic regression (all reformulated to deal with ordinal regression problems). The method is seen to be competitive when compared with other state-of-the-art methodologies (both ordinal and nominal), by using six measures and a total of fifteen ordinal datasets. Furthermore, an additional set of experiments is used to study the potential scalability and interpretability of the proposed method when using logistic regression as base methodology for the ensemble

Borderline kernel based over-sampling

Nowadays, the imbalanced nature of some real-world data is receiving a lot of attention from the pattern recognition and machine learning communities in both theoretical and practical aspects, giving rise to di erent promising approaches to handling it. However, preprocessing methods operate in the original input space, presenting distortions when combined with kernel classi ers, that operate in the feature space induced by a kernel function. This paper explores the notion of empirical feature space (a Euclidean space which is isomorphic to the feature space and therefore preserves its structure) to derive a kernel-based synthetic over-sampling technique based on borderline instances which are considered as crucial for establishing the decision boundary. Therefore, the proposed methodology would maintain the main properties of the kernel mapping while reinforcing the decision boundaries induced by a kernel machine. The results show that the proposed method achieves better results than the same borderline over- sampling method applied in the original input spac

Regresión no lineal mediante la evolución de modelos Híbridos de Redes Neuronales

El presente trabajo es una primera aproximación a la formación de modelos de redes neuronales con unidades ocultas de tipo híbrido (sigmoides, producto) que siendo aproximadores universales, puedan utilizarse como modelos no lineales de regresión cuando las características del espacio de las variables independientes lo aconsejen. Dada la dificultad que presenta la aplicación de algoritmos de aprendizaje de búsqueda local para esta tipología de modelos, se utiliza un algoritmo de programación evolutiva donde se definen operadores de mutación específicos. Los experimentos realizados con cuatro funciones de prueba, las tres funciones de Friedman y una propuesta por los autores, muestran resultados muy prometedores en esta direcció