Taxonomic evidence applying intelligent information algorithm and the principle of maximum entropy: the case of asteroids families

The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family´s algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle.Fil: Perichinsky, Gregorio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Jiménez Rey, Elizabeth Miriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Grossi, María Delia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Vallejos, Félix Anibal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas; ArgentinaFil: Servetto, Arturo Carlos. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Orellana, Rosa Beatriz. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Plastino, Ángel Luis. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física; Argentin

Taxonomic Evidence Applying Intelligent Information

The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family's algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle.The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family's algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle

Diseño de un Sistema Tutor Inteligente Multiagente

Se presentó en una publicación previa la primera etapa de una línea de investigación dentro del Proyecto de Investigación Acreditado I015 “Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología”. Se ilustraron en un marco teórico los temas básicos que pretende aunar dicho trabajo: los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y los Sistemas Multiagentes (SMA). La creación de Sistemas Inteligentes Educativos (SIE) se enfoca más como una herramienta complementaria de la enseñanza y del aprendizaje que permite aumentar la calidad del aprendizaje, que como una herramienta que sustituye en sí todo un sistema clásico de enseñanza y de aprendizaje. En este trabajo se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el diseño de uno en particular, especialmente su modelo de datos

Taxonomic evidence applying intelligent information algorithm and the principle of maximum entropy: the case of asteroids families

The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family´s algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle.Facultad de Ciencias Astronómicas y GeofísicasFacultad de Ciencias Exacta

Taxonomic evidence applying intelligent information algorithm and the principle of maximum entropy: the case of asteroids families

The Numeric Taxonomy aims to group operational taxonomic units in clusters (OTUs or taxons or taxa), using the denominated structure analysis by means of numeric methods. These clusters that constitute families are the purpose of this series of projects and they emerge of the structural analysis, of their phenotypical characteristic, exhibiting the relationships in terms of grades of similarity of the OTUs, employing tools such as i) the Euclidean distance and ii) nearest neighbor techniques. Thus taxonomic evidence is gathered so as to quantify the similarity for each pair of OTUs (pair-group method) obtained from the basic data matrix and in this way the significant concept of spectrum of the OTUs is introduced, being based the same one on the state of their characters. A new taxonomic criterion is thereby formulated and a new approach to Computational Taxonomy is presented, that has been already employed with reference to Data Mining, when apply of Machine Learning techniques, in particular to the C4.5 algorithms, created by Quinlan, the degree of efficiency achieved by the TDIDT family´s algorithms when are generating valid models of the data in classification problems with the Gain of Entropy through Maximum Entropy Principle.Facultad de Ciencias Astronómicas y GeofísicasFacultad de Ciencias Exacta

Diseño de un sistema tutor inteligente multiagente

Se presentó en una publicación previa la primera etapa de una línea de investigación dentro del Proyecto de Investigación Acreditado I015 “Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología”. Se ilustraron en un marco teórico los temas básicos que pretende aunar dicho trabajo: los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y los Sistemas Multiagentes (SMA). La creación de Sistemas Inteligentes Educativos (SIE) se enfoca más como una herramienta complementaria de la enseñanza y del aprendizaje que permite aumentar la calidad del aprendizaje, que como una herramienta que sustituye en sí todo un sistema clásico de enseñanza y de aprendizaje. En este trabajo se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el diseño de uno en particular, especialmente su modelo de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño de un sistema tutor inteligente multiagente

Se presentó en una publicación previa la primera etapa de una línea de investigación dentro del Proyecto de Investigación Acreditado I015 “Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología”. Se ilustraron en un marco teórico los temas básicos que pretende aunar dicho trabajo: los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y los Sistemas Multiagentes (SMA). La creación de Sistemas Inteligentes Educativos (SIE) se enfoca más como una herramienta complementaria de la enseñanza y del aprendizaje que permite aumentar la calidad del aprendizaje, que como una herramienta que sustituye en sí todo un sistema clásico de enseñanza y de aprendizaje. En este trabajo se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el diseño de uno en particular, especialmente su modelo de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de sistemas tutores inteligentes multiagente

Se presenta una línea de investigación del Proyecto de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires I015: Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología. Se introduce conceptos básicos de los campos en los que incursiona esta línea de investigación: Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y Sistemas Multiagentes (SMA). Se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el modelo de uno en particular, especialmente su modelo de datos.Eje: Tecnología aplicada a la educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de sistemas tutores inteligentes multiagente

Se presenta una línea de investigación del Proyecto de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires I015: Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología. Se introduce conceptos básicos de los campos en los que incursiona esta línea de investigación: Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y Sistemas Multiagentes (SMA). Se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el modelo de uno en particular, especialmente su modelo de datos.Eje: Tecnología aplicada a la educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de sistemas tutores inteligentes multiagente

Se presenta una línea de investigación del Proyecto de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires I015: Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología. Se introduce conceptos básicos de los campos en los que incursiona esta línea de investigación: Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y Sistemas Multiagentes (SMA). Se describe los aspectos esenciales que se deben considerar en el modelado de un sistema tutor inteligente utilizando la tecnología de agentes y se propone el modelo de uno en particular, especialmente su modelo de datos.Eje: Tecnología aplicada a la educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI