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Se encontraron 54688 resultados en recursos de contenido

Exclusivo BibloRed

Imagen de apoyo de Random Forest-Based Approach for Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Systems Operating under Actual Environmental Conditions

Por: Hindawi | Fecha: 01/01/2017

En los últimos años se han desarrollado muchos algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) para maximizar la energía fotovoltaica producida. Estos algoritmos no son lo suficientemente robustos debido a los rápidos cambios en las condiciones ambientales, la eficiencia, la precisión en el valor de estado estacionario y la dinámica del algoritmo de seguimiento. Por ello, este trabajo propone un nuevo modelo de bosque aleatorio (RF) para mejorar el rendimiento del MPPT. El modelo RF tiene la capacidad de capturar la asociación no lineal de patrones entre los predictores, como la irradiancia y la temperatura, para determinar con precisión el punto de máxima potencia. Se diseña un seguidor basado en RF para 25 módulos fotovoltaicos SolarTIFSTF-120P6, con una capacidad de 3 kW pico, utilizando dos sensores de alta velocidad. Para ello, se modela un sistema fotovoltaico completo utilizando 300.000 muestras de datos y se simula utilizando el paquete MATLAB/SIMULINK. A continuación, el MPPT basado en RF propuesto se prueba en condiciones ambientales reales durante 24 días para validar la precisión y la respuesta dinámica. La respuesta del modelo MPPT basado en RF también se compara con la de la red neuronal artificial y los algoritmos del sistema de inferencia neurofuzzy adaptativo para una mayor validación. Los resultados muestran que la técnica MPPT propuesta ofrece una mejora significativa en comparación con la de otras técnicas. Además, el modelo de RF supera la prueba de Bland-Altman, con una aceptabilidad superior al 95%.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Imagen de apoyo de Neural Networks Technique for Filling Gaps in Satellite Measurements, Application to Ocean Color Observations

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 01/01/2015

Se presenta una técnica de redes neuronales (NN) para rellenar las lagunas de los datos satelitales, vinculando los campos de interés derivados de los satélites con otros satélites y observaciones físicas in situ. En este estudio se utilizan datos del "color del océano" (OC) obtenidos por satélite, ya que la variabilidad del OC está impulsada principalmente por procesos biológicos relacionados y correlacionados en relaciones complejas y no lineales con los procesos físicos de la parte superior del océano. En concreto, se utilizan los campos de clorofila-a del color del océano del conjunto de radiómetros infrarrojos de imágenes visibles (VIIRS) de la NOAA, así como las observaciones de la superficie del océano y de la parte superior del océano de la NOAA y de la NASA, que son firmas de la dinámica de la parte superior del océano. Se entrena una función de transferencia NN, utilizando datos globales de dos años (2012 y 2013), y se prueba con datos independientes de 2014. Para reducir el impacto del ruido en los datos y calcular un jacobiano de NN estable para los estudios de sensibilidad, se construye un conjunto de NN con diferentes pesos y se compara con una única NN. Se evalúa el impacto del periodo de entrenamiento de la NN en su capacidad de generalización. La técnica de NN proporciona un método preciso y computacionalmente barato para rellenar las lagunas en los campos de observación del color del océano por satélite y en las series temporales.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de An Analysis of the Effects of Smartphone Push Notifications on Task Performance with regard to Smartphone Overuse Using ERP

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 01/01/2016

Los teléfonos inteligentes se utilizan en todo el mundo y son herramientas esenciales en la sociedad moderna. Sin embargo, el uso excesivo de los teléfonos inteligentes es un problema social emergente, y son pocos los estudios que han evaluado objetivamente esta cuestión. La mayoría de los estudios anteriores han incluido encuestas o estudios de observación del comportamiento. Dado que un estudio anterior demostró una asociación entre el aumento de las notificaciones push y el uso excesivo de los teléfonos inteligentes, investigamos los efectos de las notificaciones push en el rendimiento de las tareas. Detectamos cambios en las ondas cerebrales generadas por las notificaciones push de los smartphones utilizando los componentes N200 y P300 del potencial relacionado con eventos (ERP) para investigar tanto la concentración como la capacidad cognitiva. La evaluación de los ERP indicó que, tanto en el grupo de riesgo como en el de no riesgo, la amplitud N200 más baja y la latencia más larga durante el desempeño de la tarea se encontraron cuando se entregaron las notificaciones push. En comparación con el grupo de no riesgo, el grupo de riesgo mostró amplitudes P300 más bajas y latencias más largas. Además, el grupo de riesgo presentaba una mayor tasa de error en la tarea Go-Nogo, debido a la influencia negativa de las notificaciones push del smartphone en el rendimiento tanto en el grupo de riesgo como en el de no riesgo. Además, las notificaciones push afectaron al rendimiento posterior en el grupo de riesgo.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de An Improved Genetic Fuzzy Logic Control Method to Reduce the Enlargement of Coal Floor Deformation in Shearer Memory Cutting Process

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 01/01/2016

Para reducir el aumento de la deformación del suelo de carbón y la frecuencia de ajuste manual de los balancines, se propone un enfoque mejorado mediante la integración de un algoritmo genético mejorado y un método de control lógico difuso (GFLC). Se analiza el aumento de la deformación del suelo de carbón y se construye un modelo. A continuación, se construye el marco del enfoque propuesto. Además, se emplean los componentes del AG como la selección de la ruleta de la función tangente (Tan-RWS), el cruce uniforme y la mutación no uniforme para mejorar el rendimiento del GFLC. Por último, se realizan dos ejemplos de simulación y un ejemplo de aplicación industrial, y los resultados indican que el método propuesto es factible y eficiente.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de Dynamic Bus Travel Time Prediction Models on Road with Multiple Bus Routes

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 01/01/2015

Una información precisa y en tiempo real del tiempo de viaje de los autobuses puede ayudar a los pasajeros a planificar mejor sus viajes y minimizar los tiempos de espera. En este trabajo se propone un modelo de predicción dinámica de los tiempos de viaje de los autobuses que aborda los casos de carreteras con múltiples rutas de autobús, basado en máquinas de vectores de apoyo (SVM) y en el algoritmo basado en el filtrado de Kalman. En el modelo propuesto, el modelo SVM bien entrenado predice los tiempos de viaje de los autobuses de referencia a partir de los datos históricos de los viajes de los autobuses; el algoritmo dinámico basado en el filtrado de Kalman puede ajustar los tiempos de viaje de los autobuses con la información más reciente de la operación de los autobuses y los tiempos de viaje de referencia estimados. El rendimiento del modelo dinámico propuesto se valida con los datos del mundo real en la carretera con múltiples rutas de autobús en Shenzhen, China. Los resultados muestran que el modelo dinámico propuesto es factible y aplicable para la predicción del tiempo de viaje de los autobuses y tiene el mejor rendimiento de predicción entre los cinco modelos propuestos en el estudio en términos de precisión de predicción en la carretera con múltiples rutas de autobús.

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Imagen de apoyo de Forecasting Nonlinear Chaotic Time Series with Function Expression Method Based on an Improved Genetic-Simulated Annealing Algorithm

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 01/01/2015

El artículo propone un nuevo método de expresión de funciones para predecir series temporales caóticas, utilizando un algoritmo mejorado de recocido simulado genético (IGSA) para establecer la expresión óptima de la función que describe el comportamiento de las series temporales. Para hacer frente a la debilidad asociada con el algoritmo genético, el algoritmo propuesto incorpora la operación de recocido simulado, que tiene la fuerte capacidad de búsqueda local en el algoritmo genético para mejorar el rendimiento de la optimización; además, la función de fitness y los operadores genéticos también se mejoran. Por último, el método se aplica a las series temporales caóticas de los mapas de Quadratic y Rossler para su validación. También se estudia numéricamente el efecto del ruido en las series temporales caóticas. Los resultados numéricos verifican que el método puede pronosticar series temporales caóticas con gran precisión y eficacia, y la precisión de la predicción con cierto ruido es también satisfactoria. Se puede concluir que el algoritmo IGSA es energéticamente eficiente y superior.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de A Novel Strategy for Minimum Attribute Reduction Based on Rough Set Theory and Fish Swarm Algorithm

Por: Hindawi | Fecha: 01/01/2017

Para la minería de datos, la reducción de los atributos redundantes innecesarios, que se conoce como reducción de atributos (AR), en particular, las reducciones con cardinalidad mínima, es un paso importante de preprocesamiento. En este trabajo, mediante un método de codificación de subconjuntos de atributos combinados, se propone una nueva estrategia de búsqueda para la reducción de atributos mínimos basada en la teoría de conjuntos rugosos (RST) y el algoritmo del enjambre de peces (FSA). El método identifica los atributos centrales mediante la matriz de discernibilidad en primer lugar y todos los subconjuntos de conjuntos de atributos no centrales con la misma cardinalidad se codificaron en números enteros como los individuos de FSA. A continuación, el método de codificación limita hasta cierto punto la dirección evolutiva del individuo. La función de aptitud de un individuo se define en función de la dependencia de atributos de RST, y se utilizó FSA para encontrar el conjunto óptimo de reducciones. En cada bucle, si la máxima dependencia de atributos y la dependencia de atributos del conjunto de atributos de la condición son iguales, el algoritmo termina, de lo contrario se añade un solo atributo al siguiente bucle. Se seleccionaron algunos conjuntos de datos conocidos de la UCI para verificar este método. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto busca el conjunto mínimo de reducción de atributos de forma efectiva y tiene una excelente capacidad de búsqueda global.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de Development of a Novel Motor Imagery Control Technique and Application in a Gaming Environment

Por: Hindawi | Fecha: 01/01/2017

Presentamos una metodología para un sistema híbrido de interfaz cerebro-ordenador (BCI), con el reconocimiento de imágenes motoras (MI) basado en señales EEG y EOG de parpadeo. Probamos el sistema BCI en un Tetris 3D y en un entorno de juego 2D análogo. Para mejorar la capacidad de control de la BCI del jugador, el estudio se centró en la extracción de características del EEG y en la estrategia de control que apoya el funcionamiento del sistema Game-BCI. Comparamos las diferencias numéricas entre las características espaciales extraídas con el patrón espacial común (CSP) y la extracción de multifeature propuesta. Para demostrar la eficacia del entorno de juego 3D en la mejora de la capacidad de producción de desincronización relacionada con eventos (ERD) y de sincronización relacionada con eventos (ERS) del jugador, establecimos el Juego de Pantalla 2D como experimento de comparación. De acuerdo con una serie de resultados estadísticos, el grupo que realizó la IM en el entorno del Tetris 3D mostró mejoras más significativas en la generación de la ERD/ERS asociada a la IM. Los resultados del análisis de las puntuaciones del juego indicaron que las puntuaciones de los jugadores presentaban una tendencia ascendente evidente en el entorno del Tetris 3D, pero no mostraban una tendencia descendente evidente en el juego en pantalla 2D. Esto sugirió que el entorno inmersivo y rico en controles para el IM mejoraría las imágenes mentales asociadas y mejoraría las habilidades BCI basadas en el IM.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros

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Imagen de apoyo de Reversible Data Hiding Based on DNA Computing

Por: Hindawi | Fecha: 01/01/2017

La bioinformática, especialmente la del ADN, ha alcanzado un gran desarrollo. Se utiliza ampliamente en la seguridad de la información. En este artículo se propone un nuevo algoritmo de ocultación de datos reversible basado en la computación del ADN. Inspirado en el algoritmo de modificación del histograma, que es un algoritmo clásico para la ocultación reversible de datos, lo combinamos con la computación del ADN para realizar este algoritmo basado en la tecnología biológica. En comparación con los resultados anteriores, nuestros resultados experimentales han mejorado significativamente la ER (tasa de incrustación). Además, también se han mejorado algunos PSNR (peak signal-to-noise ratios) de las imágenes de prueba. Los resultados experimentales muestran que es adecuado para proteger los derechos de autor de la imagen de portada en la seguridad de la información basada en el ADN.

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Imagen de apoyo de Object Extraction in Cluttered Environments via a P300-Based IFCE

Por: Hindawi | Fecha: 01/01/2017

Una de las cuestiones fundamentales para la navegación robótica es extraer un objeto de interés de una imagen. Los mayores retos para la extracción de objetos de interés son cómo utilizar una máquina para modelar los objetos en los que un humano está interesado y extraerlos de forma rápida y fiable bajo condiciones de iluminación variables. Este artículo desarrolla un método novedoso para segmentar un objeto de interés en un entorno desordenado mediante la combinación de una interfaz cerebro-ordenador (BCI) basada en P300 y un extractor de color difuso mejorado (IFCE). El potencial P300 inducido identifica la región de interés correspondiente y obtiene el objeto de interés para el IFCE. Los resultados de la clasificación no sólo representan la mente humana, sino que también proporcionan el píxel semilla asociado y los parámetros difusos para extraer los objetos específicos en los que el ser humano está interesado. A continuación, el IFCE se utiliza para extraer los objetos correspondientes. Los resultados muestran que el IFCE ofrece un mejor rendimiento que la red BP o el FCE tradicional. El uso de una IFCE basada en P300 proporciona una solución fiable para ayudar a un ordenador a identificar un objeto de interés dentro de imágenes tomadas bajo intensidades de iluminación variables.

Fuente: Revista Virtual Pro Tipo de contenido: Otros