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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Centrándose en los problemas existentes en la calidad de los datos de las series temporales de irregularidades en las vías, este artículo presenta en primer lugar la identificación de los datos anormales, el algoritmo de corrección de las desviaciones de los datos, la identificación de los datos atípicos locales y los algoritmos de cancelación del ruido. A continuación, se propone la descomposición y reconstrucción de las series temporales de irregularidades en las vías a través del enfoque de descomposición y reconstrucción de ondículas. Por último, se estudian los patrones y las características de la secuencia de datos de la desviación estándar de la irregularidad de la vía en secciones unitarias, y se descubre y describe la tendencia cambiante de la serie temporal de la irregularidad de la vía.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Este artículo propone un nuevo algoritmo de generación de pruebas basado en la máquina de aprendizaje extremo (ELM), y dicho algoritmo es rentable y de bajo riesgo para el dispositivo analógico bajo prueba (DUT). Este método utiliza patrones de prueba derivados del algoritmo de generación de pruebas para estimular el DUT, y luego muestrea las respuestas de salida del DUT para la clasificación y detección de fallos. El novedoso algoritmo de generación de pruebas basado en ELM que se propone en este trabajo contiene principalmente tres aspectos de innovación. En primer lugar, este algoritmo ahorra tiempo de forma eficiente al clasificar el espacio de respuesta con ELM. En segundo lugar, este algoritmo puede evitar la reducción de la precisión de la prueba de manera eficiente en caso de reducción del número de muestras de impulso-respuesta. En tercer lugar, se presenta un nuevo proceso de generación de señales de prueba y una estructura de prueba en el algoritmo de generación de pruebas, y ambos son muy sencillos. Por último, la mejora y el funcionamiento mencionados se confirman en los experimentos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Proponemos un perceptrón de una sola neurona (SNP) inspirado en el cerebro y con propiedades de aproximación universal y computación XOR. Este modelo computacional amplía el patrón de entrada y se basa en las reglas de aprendizaje excitatorio e inhibitorio inspiradas en las conexiones neuronales del sistema nervioso del cerebro humano. La arquitectura resultante de SNP puede ser entrenada mediante reglas de aprendizaje online excitatorias e inhibitorias supervisadas. Las principales características del perceptrón de una sola capa propuesto son la propiedad de aproximación universal y la baja complejidad computacional. El método se ha probado en 6 conjuntos de datos de reconocimiento y clasificación de patrones de la UCI (Universidad de California, Irvine). Varias comparaciones con el perceptrón multicapa (MLP) con el algoritmo de aprendizaje de retropropagación de gradiente (GDBP) indican la superioridad del enfoque en términos de mayor precisión, menor tiempo y complejidad espacial, así como un entrenamiento más rápido. Por lo tanto, creemos que el enfoque propuesto puede ser aplicable en general a varios problemas, como en el reconocimiento de patrones y la clasificación.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

El esquema de semáforos se compone de luces rojas, verdes y ámbar, y se ha definido claramente para el acceso al tráfico de las luces rojas y verdes; sin embargo, la definición de la de la luz ámbar es indistinta, lo que conduce a la aparición de factores de incertidumbre y graves conflictos de tráfico durante la luz ámbar. Actualmente, las administraciones de tráfico se enfrentan a la decisión de prohibir o no el paso durante el semáforo en ámbar en las ciudades de China. Por un lado, si se prohíbe el paso, se va a contradecir el objetivo de los semáforos en ámbar; por otro lado, si no se prohíbe, se puede producir un desorden en el flujo del tráfico. Además, los conductores se enfrentan a la decisión de rebasar la intersección o detenerse durante el semáforo en ámbar. Así pues, el comportamiento de la toma de decisiones de las administraciones de tráfico y de los conductores puede convertirse en un modelo de doble juego. Y a través de la cuantificación de sus ganancias en diferentes condiciones de elección, el plan óptimo de toma de decisiones en condiciones específicas podría resolverse a través del concepto de solución de equilibrio de Nash. Así, los resultados proporcionarán una base para la formulación de la estrategia de gestión del tráfico.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Muchos de los registros extracelulares multicanal de la actividad neuronal consisten en intentar clasificar los picos en función de las características compartidas con algunas técnicas de detección de rasgos. A continuación, los picos pueden clasificarse en grupos distintos. En general, hay dos problemas estadísticos principales: en primer lugar, la clasificación de picos puede dar lugar a unidades bien clasificadas, pero de ninguna manera se puede estar seguro de que se trata de unidades únicas debido al número de neuronas adyacentes al electrodo de registro. En segundo lugar, la dimensionalidad de la forma de onda se reduce en un pequeño subconjunto de características discriminantes. Este esfuerzo de acortamiento de la dimensión se introdujo como una ayuda para la visualización y la agrupación manual, pero también para reducir la complejidad computacional en la clasificación automática. Introducimos una métrica basada en la vecindad común para introducir la dispersión en el conjunto de datos y separar los datos en subgrupos más homogéneos. El enfoque es especialmente adecuado para la agrupación cuando los clusters individuales son alargados (es decir, no esféricos). Además, no es necesario seleccionar el número de clusters, es muy eficiente para visualizar los clusters en un conjunto de datos, es robusto al ruido, puede manejar datos desequilibrados y es totalmente automático y determinista.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Se exploran formas de estimar el tiempo hasta la colisión. En el contexto de los modelos de simulación de tráfico, se relajan las nociones clásicas de localización de vehículos basadas en el carril y se examinan algoritmos nuevos, rápidos y eficaces. Con los conflictos de trayectoria como objetivo principal, se exploran procedimientos computacionales que utilizan un sistema de coordenadas bidimensional para seguir las trayectorias de los vehículos y evaluar los conflictos. Se utilizan variables cinemáticas basadas en vectores para apoyar los cálculos. Se consideran algoritmos basados en cajas, círculos y elipses. Su rendimiento se evalúa en el contexto de la complejidad computacional y el tiempo de solución. Los resultados de estos análisis son prometedores para la realización de análisis eficaces y eficientes. Un proceso de cálculo combinado resulta muy eficaz.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

En las últimas décadas, la minería de datos médicos se ha convertido en un tema de minería de datos muy popular. Los investigadores han propuesto varias herramientas y metodologías para desarrollar sistemas médicos expertos eficaces. El diagnóstico de las enfermedades cardíacas es uno de los temas importantes y muchos investigadores han intentado desarrollar sistemas expertos médicos inteligentes para ayudar a los médicos. En este trabajo, proponemos el uso del algoritmo PSO con un enfoque de refuerzo para extraer reglas para reconocer la presencia o ausencia de enfermedad arterial coronaria en un paciente. El peso de los ejemplos de entrenamiento que son clasificados correctamente por las nuevas reglas se reduce mediante un mecanismo de refuerzo. Por lo tanto, en el siguiente ciclo de generación de reglas, la atención se centra en aquellas reglas difusas que dan cuenta de los casos actualmente mal clasificados o no cubiertos. Hemos utilizado conjuntos de datos de enfermedades coronarias tomados de la Universidad de California Irvine, (UCI), para evaluar nuestro nuevo enfoque de clasificación. Los resultados muestran que el método propuesto puede detectar la enfermedad arterial coronaria con una precisión aceptable. Además, las reglas descubiertas también tienen una gran capacidad de interpretación.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

El polvo de la carretera y los gases de escape de los vehículos son las principales fuentes de contaminación atmosférica en las ciudades, especialmente en los últimos años, en los que la cantidad de vehículos y la construcción de medios de transporte se han disparado continuamente; el tiempo brumoso ha sido una forma de contaminación urbana dominante que preocupa ampliamente a la sociedad china. Mediante el establecimiento de un modelo de relación entre el tráfico y el uso del suelo, y la aplicación de un proceso de jerarquía analítica a los datos de la estación de control de la calidad del aire, este documento concluye la influencia de los diferentes comportamientos del tráfico en la contaminación atmosférica, lo que proporciona apoyo para reducir la contaminación atmosférica urbana causada por el tráfico mediante la adopción de medidas de control del mismo.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Se propone un algoritmo híbrido de búsqueda de cuco (CS) con un algoritmo mejorado de salto de rana (ISFLA) para resolver el problema de la mochila 0-1. En primer lugar, con el marco de SFLA, se diseña un operador de salto de rana mejorado con el efecto de la información global óptima en el salto de rana y el intercambio de información entre los individuos de la rana combinado con la mutación genética con una pequeña probabilidad. Posteriormente, con el fin de mejorar la velocidad de convergencia y aumentar la capacidad de explotación, se propone un nuevo modelo de CS teniendo en cuenta las ventajas específicas de los vuelos de Lévy y del operador de salto de rana. Además, se utiliza el método de transformación codiciosa para reparar la solución no factible y optimizar la solución factible. Finalmente, se llevan a cabo simulaciones numéricas en seis tipos diferentes de instancias de mochila 0-1, y los resultados comparativos han demostrado la eficacia del algoritmo propuesto y su capacidad para lograr soluciones de buena calidad, que supera a la búsqueda cucú binaria, la evolución diferencial binaria y el algoritmo genético.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Con el fin de ajustar de forma eficiente y precisa la velocidad de tracción de la cizalla, se propone un nuevo enfoque basado en la red de inferencia en la nube (CIN) de Takagi-Sugeno (T-S) y la optimización de enjambre de partículas mejorada (IPSO). La CIN T-S se construye mediante la combinación del modelo de nube y la red neuronal difusa T-S. Además, el algoritmo IPSO emplea la estrategia de ajuste de automatización de parámetros y el reajuste de la velocidad para mejorar significativamente el rendimiento del algoritmo PSO básico en la búsqueda global y el ajuste fino de las soluciones, y se diseña el diagrama de flujo del enfoque propuesto. Además, se realizan algunos ejemplos de simulación y los resultados de la comparación indican que el método propuesto es factible, eficiente y supera a otros. Por último, se muestra un ejemplo de aplicación industrial del frente de la mina de carbón para especificar el efecto del sistema propuesto.

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