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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Safety Assessment of Dangerous Goods Transport Enterprise Based on the Relative Entropy Aggregation in Group Decision Making Model

Safety Assessment of Dangerous Goods Transport Enterprise Based on the Relative Entropy Aggregation in Group Decision Making Model

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La seguridad del transporte de mercancías peligrosas está directamente relacionada con la seguridad operativa de la empresa de transporte de mercancías peligrosas. Con el objetivo de abordar el problema de la alta tasa de accidentes y los grandes daños en el transporte logístico de mercancías peligrosas, este trabajo tomó el problema de toma de decisiones en grupo basado en el pensamiento de integración y coordinación en un problema de toma de decisiones en grupo multiobjetivo multiagente; se estableció un modelo de decisión secundario y se aplicó a la evaluación de la seguridad de la empresa de transporte de mercancías peligrosas. En primer lugar, se utilizó el fondo dinámico multivalente y la teoría de la entropía para construir el modelo de decisión multiobjetivo de primer nivel. En segundo lugar, los expertos debían potenciar según el principio de análisis de agrupación, y combinando con la teoría de la entropía relativa para establecer un modelo de optimización de concentración secundaria basado en la entropía relativa en la toma de decisiones en grupo, y discutir la solución del modelo. A continuación, tras la investigación y el análisis, establecemos el sistema de índice de evaluación de la seguridad de las empresas de transporte de mercancías peligrosas. Por último, el análisis de casos de cinco empresas de transporte de mercancías peligrosas en la Región Autónoma de Mongolia Interior valida la viabilidad y la eficacia de este modelo para el reconocimiento de empresas de transporte de mercancías peligrosas, que proporciona una base vital para la toma de decisiones para el reconocimiento de las empresas de transporte de mercancías peligrosas.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Safety Assessment of Dangerous Goods Transport Enterprise Based on the Relative Entropy Aggregation in Group Decision Making Model

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Analysis of Pull-In Instability of Geometrically Nonlinear Microbeam Using Radial Basis Artificial Neural Network Based on Couple Stress Theory

Analysis of Pull-In Instability of Geometrically Nonlinear Microbeam Using Radial Basis Artificial Neural Network Based on Couple Stress Theory

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Se investiga teóricamente la inestabilidad estática de los sistemas microelectromecánicos (MEMS) de tipo viga. Se consideran dos casos de ingeniería que incluyen una micro viga en voladizo y una doble viga en voladizo. Considerando el estiramiento del plano medio como la fuente de la no linealidad en el comportamiento de la viga, se utiliza un modelo de viga de Euler-Bernoulli no lineal y dependiente del tamaño, basado en una teoría de la tensión de pareja modificada, capaz de capturar el efecto del tamaño. Seleccionando un rango de parámetros geométricos como la longitud de la viga, la anchura, el grosor, los huecos y el efecto del tamaño, identificamos la tensión estática de inestabilidad de tracción. Se emplea un paquete MAPLE para resolver las ecuaciones de gobierno diferenciales no lineales y obtener la tensión de inestabilidad estática de las micro vigas. Se ha utilizado una red neuronal artificial con funciones radiales con dos funciones para modelar la inestabilidad estática de la viga microcantiléver. La red tiene cuatro entradas de longitud, anchura, hueco y la relación entre la altura y el parámetro de escala de la viga como variables de proceso independientes, y la salida es la tensión de tracción estática de la micro viga. Los datos numéricos, empleados para el entrenamiento de la red, y las capacidades del modelo han sido verificados en la predicción del comportamiento de la inestabilidad de pull-in. La salida obtenida del modelo de la red neuronal se ha comparado con los resultados numéricos, y se ha calculado la cantidad de error relativo. Basándose en este error de verificación, se muestra que la función de base radial de la red neuronal tiene un error medio del 4,55% en la predicción de la tensión de tracción de la micro viga en voladizo. Se ha investigado el análisis de la inestabilidad de la viga bajo diferentes condiciones de entrada y los resultados de la comparación de los modelos con las consideraciones numéricas muestran un buen acuerdo, lo que también demuestra la viabilidad y la eficacia del enfoque adoptado. Los resultados revelan una influencia significativa del efecto del tamaño y de los parámetros geométricos en la tensión de inestabilidad estática de los MEMS.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Analysis of Pull-In Instability of Geometrically Nonlinear Microbeam Using Radial Basis Artificial Neural Network Based on Couple Stress Theory

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Genetic Algorithm-Based Test Data Generation for Multiple Paths via Individual Sharing

Genetic Algorithm-Based Test Data Generation for Multiple Paths via Individual Sharing

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La aplicación de algoritmos genéticos en la generación automática de datos de prueba ha suscitado una gran inquietud y ha obtenido deliciosos logros en los últimos años. Sin embargo, la eficiencia de la generación de datos de prueba basada en algoritmos genéticos para la comprobación de rutas debe mejorarse aún más. En este artículo, establecemos un modelo matemático de generación de datos de prueba para la cobertura de múltiples caminos. A continuación, se presenta un algoritmo genético multipoblación con reparto individual para resolver el modelo establecido. No sólo analizamos el rendimiento del método propuesto teóricamente, sino que también lo aplicamos a varios programas bajo prueba. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede mejorar la eficiencia de la generación de datos de prueba para la cobertura de muchos caminos de forma significativa.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Genetic Algorithm-Based Test Data Generation for Multiple Paths via Individual Sharing

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Robust Optimization Model and Algorithm for Railway Freight Center Location Problem in Uncertain Environment

Robust Optimization Model and Algorithm for Railway Freight Center Location Problem in Uncertain Environment

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

El problema de la localización del centro de transporte de mercancías por ferrocarril es una cuestión importante en la programación del transporte de mercancías por ferrocarril. Este trabajo se centra en el problema de localización de centros de carga ferroviaria en un entorno incierto. Dado que el modelo de valor esperado ignora la influencia negativa de los escenarios desfavorables, se propone un modelo de optimización robusto. El modelo de optimización robusta toma como objetivo el coste esperado y el valor de desviación de los escenarios. Se presentó un algoritmo de selección clonal adaptativa en la nube (C-ACSA). Combina el algoritmo de selección clonal adaptativa con el modelo de nube que puede mejorar la tasa de convergencia. Se propuso el diseño del código y el progreso del algoritmo. El resultado del ejemplo demuestra que el modelo y el algoritmo son eficaces. En comparación con los casos de valor esperado, la cantidad de escenarios desventajosos en el modelo robusto se reduce de 163 a 21, lo que demuestra que el resultado del modelo robusto es más fiable.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Spike Sorting by Joint Probabilistic Modeling of Neural Spike Trains and Waveforms

Spike Sorting by Joint Probabilistic Modeling of Neural Spike Trains and Waveforms

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Este artículo detalla un nuevo método probabilístico para la clasificación automática de picos neuronales que utiliza modelos de procesos puntuales estocásticos de trenes de picos neuronales y formas de onda de potencial de acción parametrizadas. Se deriva un nuevo modelo de probabilidad para los tiempos de disparo observados como la agregación de trenes de espigas neuronales ocultos, así como un procedimiento iterativo para agrupar los datos y encontrar los parámetros que maximizan la probabilidad. El método se ejecuta y evalúa tanto en un conjunto de datos semiartificiales totalmente etiquetados como en un conjunto de datos reales parcialmente etiquetados de trazos eléctricos extracelulares de hipocampo de rata. En condiciones de dificultad relativamente alta (es decir, con ruido aditivo y con formas de onda de potencial de acción similares para distintas neuronas) el método logra mejoras significativas en el rendimiento de la agrupación sobre un modelo de mezcla gaussiana (GMM) de forma de onda en el conjunto semiartificial (1,98% de reducción en la tasa de error) y supera tanto el GMM como un método de vanguardia en el conjunto de datos real (5,04% de reducción en los errores falsos positivos falsos negativos). Por último, se realiza un estudio empírico de dos parámetros libres para nuestro método en el conjunto de datos semiartificial.
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Spike Sorting by Joint Probabilistic Modeling of Neural Spike Trains and Waveforms

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Granular Computing Classification Algorithms Based on Distance Measures between Granules from the View of Set

Granular Computing Classification Algorithms Based on Distance Measures between Granules from the View of Set

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Se proponen algoritmos de clasificación de computación granular basados en medidas de distancia entre dos gránulos desde el punto de vista del conjunto. En primer lugar, los gránulos se representan en forma de hiperdiamante, hiperesfera, hipercubo e hipercaja. En segundo lugar, se define la medida de distancia entre dos gránulos desde el punto de vista del conjunto, y se forma el operador de unión entre dos gránulos para obtener el conjunto de gránulos que incluye los gránulos con diferente granularidad. En tercer lugar, el umbral de granularidad determina la unión entre dos gránulos y se utiliza para formar los algoritmos de clasificación de computación granular basados en medidas de distancia (DGrC). Los conjuntos de datos de referencia del Repositorio de Aprendizaje Automático de la UCI se utilizan para verificar el rendimiento de DGrC, y los resultados experimentales muestran que DGrC mejoró las precisiones de las pruebas.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Rail Mounted Gantry Crane Scheduling Optimization in Railway Container Terminal Based on Hybrid Handling Mode

Rail Mounted Gantry Crane Scheduling Optimization in Railway Container Terminal Based on Hybrid Handling Mode

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La programación de las grúas de pórtico sobre raíles (RMGC) es importante para reducir la duración de las operaciones de manipulación y mejorar la eficiencia de la manipulación de contenedores. En este trabajo, presentamos un modelo de optimización de la programación de la RMGC, cuyo objetivo es determinar una secuencia de manipulación óptima para minimizar el tiempo de carga ociosa de la RMGC en las tareas de manipulación. Se propone una optimización mediante colonia de hormigas para obtener soluciones casi óptimas. Se realizan experimentos computacionales en una terminal de contenedores ferroviaria específica para ilustrar el modelo propuesto y el algoritmo de solución. Los resultados muestran que el método propuesto es eficaz para reducir el tiempo de carga ociosa de la RMGC.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A New Cellular Automaton Model for Urban Two-Way Road Networks

A New Cellular Automaton Model for Urban Two-Way Road Networks

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Se propone un nuevo modelo de autómatas celulares (AC) para simular la dinámica del tráfico en sistemas de redes viales urbanas de doble sentido. Se adopta la regla NaSch para representar los movimientos de los vehículos en los tramos de carretera. Se proponen dos reglas novedosas para el movimiento de los vehículos en las zonas de intersección, y se desarrolla una regla adicional para evitar el fenómeno del "atasco". Los resultados de la simulación muestran que el diagrama fundamental de la red es muy similar al del flujo de tráfico por carretera. Comprobamos que la probabilidad de aleatorización y la velocidad máxima de los vehículos tienen un impacto significativo en la movilidad del tráfico de la red para el estado de flujo libre. Su efecto puede ser débil cuando la red está congestionada.
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A New Cellular Automaton Model for Urban Two-Way Road Networks

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Incident Duration Modeling Using Flexible Parametric Hazard-Based Models

Incident Duration Modeling Using Flexible Parametric Hazard-Based Models

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Evaluar y priorizar el tiempo de duración y los efectos de los incidentes de tráfico en las principales carreteras supone un reto importante para los gestores de la red de carreteras. Este estudio examina el efecto de numerosos factores asociados a varios tipos de incidentes sobre su duración y propone un modelo de predicción de la duración de los incidentes. Se examinaron varios modelos paramétricos basados en el peligro del tiempo de fallo acelerado, incluyendo Weibull, log-logístico, log-normal y gamma generalizado, así como todos los modelos con heterogeneidad gamma y modelos paramétricos flexibles basados en el peligro con una libertad que va de uno a diez, mediante el análisis de un conjunto de datos de incidentes de tráfico obtenidos del Sistema de Notificación y Despacho de Incidentes de Pekín en 2008. Los resultados muestran que diferentes factores afectan significativamente a diferentes fases temporales de los incidentes, cuyas mejores distribuciones eran diversas. Teniendo en cuenta los mejores modelos basados en el peligro de cada fase temporal del incidente, el resultado de la predicción puede ser razonable para la mayoría de los incidentes. Los resultados de este estudio pueden ayudar a los organismos de gestión de incidentes de tráfico no sólo a aplicar estrategias que reduzcan la duración de los incidentes y, por tanto, la congestión, los incidentes secundarios y las pérdidas humanas y económicas asociadas, sino también a predecir eficazmente el tiempo de duración de los incidentes.
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Incident Duration Modeling Using Flexible Parametric Hazard-Based Models

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Study on Optimized Elman Neural Network Classification Algorithm Based on PLS and CA

Study on Optimized Elman Neural Network Classification Algorithm Based on PLS and CA

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Los grandes conjuntos de datos de muestras de alta dimensión, entre las variables de características y entre las muestras, pueden causar algunos factores correlativos o repetitivos, ocupar mucho espacio de almacenamiento y consumir mucho tiempo de computación. Si se utiliza la red neuronal de Elman para tratarlos, un número excesivo de entradas influirá en la eficiencia operativa y en la precisión del reconocimiento; demasiadas muestras de entrenamiento simultáneas, además de no poder obtener un modelo preciso de la red neuronal, también restringen la precisión del reconocimiento. Para resolver estos problemas, introducimos los mínimos cuadrados parciales (PLS) y el análisis de conglomerados (CA) en el algoritmo de la red neuronal de Elman, mediante el PLS para la reducción de la dimensión que puede eliminar los factores correlativos y repetitivos de las características. El uso de CA elimina los factores correlativos y repetitivos de la muestra. Si alguna subclase se convierte en una muestra pequeña, con características de alta dimensión y menos números, PLS muestra una ventaja única. Cada subclase se considera una muestra de entrenamiento para entrenar los diferentes modelos de redes neuronales precisas. A continuación, las muestras de simulación se discriminan y clasifican en diferentes subclases, utilizando la red neuronal correspondiente para reconocerla. Se establece un algoritmo optimizado de clasificación de redes neuronales de Elman basado en PLS y CA (algoritmo PLS-CA-Elman). El nuevo algoritmo tiene como objetivo mejorar la eficiencia operativa y la precisión de reconocimiento. Según el análisis del caso, el nuevo algoritmo tiene una superioridad única, digna de una mayor promoción.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Study on Optimized Elman Neural Network Classification Algorithm Based on PLS and CA

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