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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Modeling Pedestrian?s Conformity Violation Behavior, A Complex Network Based Approach

Modeling Pedestrian?s Conformity Violation Behavior, A Complex Network Based Approach

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Las lesiones y muertes de peatones representan un problema en todo el mundo. Los comportamientos de violación de la conformidad por parte de los peatones, que conducen a muchas colisiones de peatones, son fenómenos comunes en las intersecciones señalizadas de China. Se aplican los conceptos y la métrica de las redes complejas para analizar las características estructurales y las reglas de evolución de la red de peatones sobre los cruces de violación de la conformidad. En primer lugar, se establece una red de peatones que cruzan la calle y se analizan las distribuciones de grado de la red. A continuación, utilizando la idea básica del modelo SI, se propone un modelo de propagación del comportamiento de cruce ilegal de los peatones. Por último, mediante un análisis de simulación, se obtienen las tendencias del comportamiento de cruce ilegal de los peatones en diferentes estructuras de red y diferentes tasas de propagación. Se extraen algunas conclusiones: a medida que aumenta el tiempo de espera, más peatones se unirán a la infracción de cruce una vez que un peatón cruza en rojo en primer lugar. Y el comportamiento de violación de la conformidad de los peatones aumentará a medida que aumente la tasa de propagación.
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Modeling Pedestrian?s Conformity Violation Behavior, A Complex Network Based Approach

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Tensor-Product-Kernel Framework for Multiscale Neural Activity Decoding and Control

A Tensor-Product-Kernel Framework for Multiscale Neural Activity Decoding and Control

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Las interfaces cerebro-máquina (IMC) han atraído una intensa atención como tecnología prometedora para interconectar directamente ordenadores o prótesis con las áreas motoras y sensoriales del cerebro, evitando así el cuerpo. La disponibilidad de grabaciones neuronales multiescala que incluyen trenes de espigas y potenciales de campo locales (LFP) ofrece oportunidades potenciales para mejorar el modelado computacional enriqueciendo la caracterización del estado del sistema neuronal. Sin embargo, la heterogeneidad en el tipo de datos (señales de tiempo de espiga frente a señales de amplitud continua) y la escala espacio-temporal complica la integración del modelo de la actividad neuronal multiescala. En este trabajo, proponemos un marco basado en el tensor-producto-kernel para integrar la actividad multiescala y explotar la información complementaria disponible en la actividad neuronal multiescala. Esto proporciona un marco matemático común para incorporar señales de diferentes dominios. El enfoque se aplica al problema de la decodificación y el control neuronal. Para la decodificación neuronal, el marco es capaz de identificar la relación funcional no lineal entre las respuestas neuronales multiescala y los estímulos utilizando un filtrado adaptativo de núcleo de propósito general. En un experimento de estimulación sensorial, el decodificador tensor-producto-núcleo supera a los decodificadores que utilizan un solo tipo de datos neuronales. Además, un controlador inverso adaptativo para la entrega de patrones de microestimulación eléctrica que utiliza el kernel tensor-producto logra resultados prometedores en la emulación de las respuestas a la estimulación natural.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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A Tensor-Product-Kernel Framework for Multiscale Neural Activity Decoding and Control

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Red-Light Running Prevention System Based on Artificial Neural Network and Vehicle Trajectory Data

A Red-Light Running Prevention System Based on Artificial Neural Network and Vehicle Trajectory Data

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La alta frecuencia de saltarse el semáforo en rojo y los complejos comportamientos de los conductores al llegar al amarillo en las intersecciones no pueden explicarse únicamente por la zona de dilema y la cinemática del vehículo. En este artículo, el autor presentó un sistema de prevención de fugas de semáforos en rojo basado en redes neuronales artificiales (RNA) para aproximar los complejos comportamientos de los conductores durante el paso por el semáforo en amarillo y en rojo, y que sirve de base para un innovador sistema de prevención de fugas de semáforos en rojo. La red neuronal artificial y la trayectoria del vehículo se aplican para identificar a los posibles infractores de los semáforos en rojo. El tiempo de entrenamiento de la RNA fue también aceptable y su tasa de precisión en la predicción fue superior al 80%. Por último, se describe un prototipo de sistema de prevención de fugas en semáforos en rojo con el modelo de RNA entrenado. Este nuevo sistema puede instalarse directamente en los sistemas de señalización de tráfico existentes.
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A Red-Light Running Prevention System Based on Artificial Neural Network and Vehicle Trajectory Data

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Object Detection Based on Template Matching through Use of Best-So-Far ABC

Object Detection Based on Template Matching through Use of Best-So-Far ABC

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

El ABC mejor alejado es una versión modificada del algoritmo de la colonia artificial de abejas (ABC) utilizado para tareas de optimización. Este algoritmo es uno de los algoritmos de inteligencia de enjambre (SI) propuestos en la literatura reciente, en la que los resultados demostraron que el ABC best-so-far puede producir soluciones de mayor calidad con una convergencia más rápida que el ABC ordinario o el actual algoritmo basado en el ABC de última generación. En este trabajo, pretendemos aplicar el enfoque basado en el ABC best-so-far para la detección de objetos basada en la coincidencia de plantillas, utilizando como función objetivo la diferencia entre los histogramas de nivel RGB correspondientes al objeto objetivo y al objeto plantilla. Los resultados confirman que el método propuesto tuvo éxito tanto en la detección de objetos como en la optimización del tiempo empleado para alcanzar la solución.
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Object Detection Based on Template Matching through Use of Best-So-Far ABC

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Mental Mechanisms for Topics Identification

Mental Mechanisms for Topics Identification

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La identificación de temas (IT) es el proceso que consiste en determinar los principales temas presentes en los documentos de lenguaje natural. El paradigma actual de modelización de la IT pretende adquirir información semántica a partir de las propiedades estadísticas de grandes conjuntos de datos de texto. Investigamos los mecanismos mentales responsables de la identificación de temas en un mismo documento dado el conocimiento existente. Nuestra hipótesis principal es que los temas son el resultado de la activación neuronal acumulada de información poco organizada almacenada en la memoria a largo plazo (LTM). Probamos experimentalmente nuestra hipótesis con un modelo computacional que simula la activación de la LTM. El modelo asume el decaimiento de la activación como un fenómeno inevitable que se origina en la naturaleza bioeléctrica de los sistemas neuronales. Dado que el decaimiento debería afectar negativamente a la calidad de los temas, el modelo predice la presencia de la memoria a corto plazo (LTM) para mantener el foco de atención en unas pocas palabras, con el resultado esperado de restaurar la calidad a un nivel de referencia. Nuestros experimentos midieron la calidad de los temas de más de 300 documentos con diversas tasas de decaimiento y capacidad de STM. Nuestros resultados mostraron que la activación acumulada de la información poco organizada era un producto computacional mental eficaz para identificar temas. Además, se confirmó que el decaimiento rápido es perjudicial para la calidad de los temas, pero que la capacidad limitada de STM restaura la calidad a un nivel de referencia, incluso superándolo ligeramente.
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Mental Mechanisms for Topics Identification

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Optimization of the Design of Pre-Signal System Using Improved Cellular Automaton

Optimization of the Design of Pre-Signal System Using Improved Cellular Automaton

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

El sistema de preseñalización puede mejorar la eficacia de la aproximación a la intersección con un diseño racional. Uno de los principales obstáculos a la hora de optimizar el diseño del sistema de preseñalización es que no se pueden evaluar bien los comportamientos de conducción en la zona de clasificación. El modelo NaSch se modificó teniendo en cuenta la probabilidad de lentitud, las reglas de giro-desaceleración y las reglas de cambio de carril. Se calibró con datos observados sobre el terreno para explorar las interacciones entre los parámetros de diseño. Los resultados de la simulación del modelo propuesto indican que la longitud de la zona de clasificación, la demanda de tráfico, la temporización de las señales y la asignación de carriles son los factores de influencia más importantes. Se demuestran las recomendaciones de estos parámetros de diseño. Las conclusiones de este trabajo pueden servir de base para el diseño del sistema de preseñalización y muestran una prometedora mejora de la movilidad del tráfico.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Research on Assessment Methods for Urban Public Transport Development in China

Research on Assessment Methods for Urban Public Transport Development in China

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

En los últimos años, con el rápido aumento de la población urbana, la demanda de viajes urbanos en las ciudades chinas ha aumentado de forma espectacular. Por ello, el desarrollo de sistemas integrales de transporte urbano se convierte en una opción inevitable para satisfacer la creciente demanda de viajes urbanos. En los sistemas de transporte urbano, el transporte público desempeña el papel principal para promover el desarrollo urbano sostenible. El objetivo de este artículo es establecer un sistema de índice de evaluación para el nivel de desarrollo del transporte público urbano que consiste en una capa de objetivos, una capa de criterios y una capa de índices. La revisión de la literatura existente muestra que los métodos utilizados en la evaluación de la estructura del transporte público urbano son predominantemente cualitativos. Para superar esta carencia, se utiliza el método de las matemáticas difusas para describir cuantitativamente las cuestiones cualitativas, y el AHP (proceso de jerarquía analítica) para cuantificar el juicio subjetivo de los expertos. El modelo de evaluación se establece a partir del AHP difuso. El peso de cada índice se determina mediante el AHP y el grado de pertenencia de cada índice mediante el método de evaluación difusa para obtener la matriz de evaluación sintética difusa. Por último, se realiza un estudio de caso para verificar la racionalidad y la viabilidad del sistema de evaluación y del método de evaluación propuesto.
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Research on Assessment Methods for Urban Public Transport Development in China

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Fuzzy Temporal Logic Based Railway Passenger Flow Forecast Model

Fuzzy Temporal Logic Based Railway Passenger Flow Forecast Model

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La previsión de la afluencia de pasajeros tiene una importancia esencial para la organización del transporte ferroviario y es una de las bases más importantes para la toma de decisiones sobre el modelo de transporte y la planificación de la explotación de los trenes. El flujo de pasajeros del ferrocarril de alta velocidad presenta variaciones casi periódicas en poco tiempo y una compleja fluctuación no lineal debido a la existencia de muchos factores de influencia. En este estudio, se presenta un modelo de previsión de flujo de pasajeros basado en la lógica temporal difusa (FTLPFFM) que se basa en técnicas de reconocimiento de relaciones de lógica difusa y que predice el flujo de pasajeros a corto plazo para el ferrocarril de alta velocidad, y la precisión de la previsión también se mejora significativamente. Un caso aplicado que utiliza datos del mundo real ilustra la precisión y exactitud del FTLPFFM. Para este caso aplicado, el modelo propuesto se comporta mejor que los modelos k-nearest neighbor (KNN) y autorregresivo de media móvil integrada (ARIMA).
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Fuzzy Temporal Logic Based Railway Passenger Flow Forecast Model

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Understanding Attitudes towards Proenvironmental Travel, An Empirical Study from Tangshan City in China

Understanding Attitudes towards Proenvironmental Travel, An Empirical Study from Tangshan City in China

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

Entender las actitudes de la gente hacia los viajes proambientales ayudará a animar a la gente a adoptar un comportamiento de viaje proambiental. La teoría de las preferencias reveladas parte de la base de que las preferencias de consumo de los consumidores pueden ser reveladas por su comportamiento de consumo. Con el fin de investigar las influencias en la decisión de viaje de los ciudadanos y analizar las dificultades para promover el comportamiento de viaje proambiental en las ciudades medianas de China, sobre la base de la teoría de las preferencias reveladas, este trabajo utiliza el método de la encuesta RP y el modelo desagregado para analizar cómo las características individuales, los factores situacionales y las características del viaje influyen en la elección del modo de viaje. La investigación de campo se llevó a cabo en la ciudad de Tangshan para obtener los datos de RP. Se construyó un modelo MNL para tratar la elección del modo de viaje. Se utilizó el software SPSS para calibrar los parámetros del modelo. Las pruebas de bondad de ajuste y el resultado previsto demuestran la validación de la configuración de los parámetros. Los resultados muestran que el género, la ocupación, el propósito del viaje y la distancia tienen una influencia evidente en la elección del modo de viaje. En particular, el género masculino, los ingresos elevados y los viajes de negocios muestran una alta correlación con los viajes intensivos en carbono, mientras que el género femenino y los ingresos medios obtienen una mayor puntuación en cuanto a los modos de viaje proambientales, como caminar, ir en bicicleta y el transporte público.
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Understanding Attitudes towards Proenvironmental Travel, An Empirical Study from Tangshan City in China

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Imagen de apoyo de  An Improved Hybrid Encoding Cuckoo Search Algorithm for 0-1 Knapsack Problems

An Improved Hybrid Encoding Cuckoo Search Algorithm for 0-1 Knapsack Problems

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2014

La búsqueda de cuco (CS) es un nuevo método robusto de inteligencia de enjambre que se basa en el parasitismo de las crías de algunas especies de cuco. En este trabajo, se propone un algoritmo de búsqueda de cuco de codificación híbrida mejorado (ICS) con estrategia codiciosa para resolver problemas de mochila 0-1. En primer lugar, para resolver el problema de optimización binaria con ICS, basado en la idea de codificación híbrida individual, la búsqueda de cuco sobre un espacio continuo se transforma en la búsqueda de evolución sincrónica sobre un espacio discreto. Posteriormente, se introduce el concepto de intervalo de confianza (IC), por lo que se diseña la nueva actualización de posiciones y se introduce la mutación genética con una pequeña probabilidad. El primero permite a la población avanzar rápidamente hacia la mejor solución global en cada generación, y el segundo puede evitar eficazmente que el ICS quede atrapado en el óptimo local. Además, se utiliza el método de transformación codicioso para reparar la solución no factible y optimizar la solución factible. Los experimentos con un gran número de instancias de KP demuestran la eficacia del algoritmo propuesto y su capacidad para lograr soluciones de buena calidad.
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