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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Esta investigación propone un novedoso marco de diagnóstico de fallos simultáneos de la transmisión final que contiene la extracción de características, el entrenamiento de modelos de diagnóstico emparejados, la generación de umbrales de decisión y el reconocimiento de los modos de fallo simultáneos. En el módulo de extracción de características, se adopta la transformada de paquete wavelet y la entropía difusa para reducir la interferencia de ruido y extraer características representativas del modo de fallo. Utilizar una sola muestra de fallo para construir clasificadores de probabilidad basados en la máquina de aprendizaje extremo bayesiano disperso emparejado que se entrena sólo con modos de fallo individuales y tiene una alta generalización y dispersidad del enfoque de aprendizaje bayesiano disperso. Para generar un umbral de decisión óptimo que pueda convertir la salida de probabilidad obtenida de los clasificadores en modos de fallo simultáneos finales, esta investigación propone utilizar muestras que contengan tanto modos de fallo simples como simultáneos y el método de búsqueda Grid, que es superior a las técnicas tradicionales de optimización global. En comparación con otros enfoques de diagnóstico utilizados con frecuencia y basados en máquinas de vectores de apoyo y redes neuronales de probabilidad, los resultados de los experimentos basados en el valor de la medida F 1 verifican que la precisión y la eficiencia del diagnóstico del marco propuesto, que son cruciales para el diagnóstico de fallos simultáneos, son superiores al enfoque existente.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 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.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Un enfoque basado en pivotes para la extracción de léxico bilingüe se basa en la similitud de los vectores de contexto representados por palabras en una lengua pivote como el inglés. En este trabajo, para demostrar la validez y la utilidad del enfoque basado en pivotes, evaluamos el enfoque en compañía de dos métodos diferentes para estimar los vectores de contexto: uno los estima a partir de dos corpus paralelos basados en la asociación de palabras entre las palabras de origen (respectivamente, las palabras de destino) y las palabras pivote y el otro los estima a partir de dos corpus paralelos basados en herramientas de alineación de palabras para la traducción automática estadística. Los resultados empíricos en dos pares de lenguas (por ejemplo, coreano-español y coreano-francés) han demostrado que el enfoque basado en pivotes es muy prometedor para las lenguas con pocos recursos y este enfoque observa su validez y utilidad. Además, en el caso de las palabras de baja frecuencia, nuestro método también tiene un buen rendimiento.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En este trabajo se presenta un nuevo método para estimar de forma robusta las relaciones de vistas múltiples a partir de las correspondencias de puntos. El enfoque combina el popular algoritmo de consenso de muestreo aleatorio (RANSAC) y el método evolutivo de búsqueda de armonía (HS). Con esta combinación, el método propuesto adopta una estrategia de muestreo diferente a la de RANSAC para generar soluciones putativas. Según el nuevo mecanismo, en cada iteración se construyen nuevas soluciones candidatas teniendo en cuenta la calidad de los modelos generados por las soluciones candidatas anteriores, en lugar de hacerlo de forma puramente aleatoria como en el caso de RANSAC. Las reglas para la generación de soluciones candidatas (muestras) están motivadas por el proceso de improvisación que se produce cuando un músico busca un mejor estado de armonía. Como resultado, el enfoque propuesto puede reducir sustancialmente el número de iteraciones conservando las capacidades robustas de RANSAC. El método es genérico y su uso se ilustra mediante la estimación de homografías, considerando imágenes sintéticas y reales. Además, para demostrar el rendimiento del enfoque propuesto dentro de una aplicación real de ingeniería, se emplea para resolver el problema de estimación de posición en un robot humanoide. Los resultados experimentales validan la eficiencia del método propuesto en términos de precisión, velocidad y robustez.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

El emparejamiento de puntos clave a través de parches de imagen constituye la base de las aplicaciones de visión por ordenador, como la detección, el reconocimiento y el seguimiento de objetos en imágenes del mundo real. La mayoría de los métodos de puntos clave se utilizan principalmente para emparejar las imágenes de alta resolución, que siempre utilizan una pirámide de imágenes para la detección de puntos clave multiescala. En este trabajo, proponemos un nuevo método de puntos clave para mejorar el rendimiento de la correspondencia de los parches de imagen con baja resolución y pequeño tamaño. La ubicación, la escala y la orientación de los puntos clave se estiman directamente a partir de un parche de imagen original utilizando un patrón de muestreo Log-Spiral para la detección de puntos clave sin tener en cuenta la pirámide de imágenes. Se diseña un patrón de muestreo Log-Spiral para la descripción de los puntos clave y dos funciones generadas por bits para generar un descriptor binario. Amplios experimentos demuestran que el método propuesto es más eficaz y robusto que los métodos existentes basados en el binario para la comparación de parches de imágenes.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Combinando las ventajas del mapa argumental y de la red bayesiana, se propone un modelo de descripción de casos basado en pruebas (CDMBE), que es adecuado para el sistema de derecho continental, para describir los casos penales. La lógica del modelo adopta la razón lógica de la credibilidad y obtiene un razonamiento basado en las evidencias de forma cuantitativa. Con el fin de que las reglas de inferencia sean prácticas, se definen cinco tipos de relaciones y un conjunto de reglas para calcular la credibilidad de las hipótesis en función de la credibilidad y el apoyo de las pruebas relacionadas. Los experimentos demuestran que el modelo puede plasmar las ideas de los usuarios en una cifra y los resultados calculados a partir del CDMBE coinciden con los del modelo bayesiano.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Estudiamos la viabilidad y capacidad del algoritmo de diferencia temporal del núcleo (KTD)(?) para la decodificación neuronal. El KTD(?) es un algoritmo de aprendizaje online basado en el kernel, que ha sido introducido para estimar funciones de valor en el aprendizaje por refuerzo. Este algoritmo combina representaciones basadas en kernels con el enfoque de diferencias temporales para el aprendizaje. Una de nuestras principales observaciones es que al utilizar núcleos estrictamente definidos positivos, se puede garantizar la convergencia del algoritmo para la evaluación de políticas. Las capacidades de aproximación funcional no lineal del algoritmo se muestran tanto en simulaciones de evaluación de políticas como en problemas de decodificación neuronal (mejora de políticas). KTD puede manejar estados neuronales de alta dimensión que contienen información espacio-temporal con una complejidad computacional razonable que permite aplicaciones en tiempo real. Cuando el algoritmo busca un mapeo adecuado entre los estados neuronales de un mono y las posiciones deseadas de un cursor de ordenador o de un brazo robótico, tanto en experimentos de bucle abierto como de bucle cerrado, puede aprender eficazmente el mapeo de estado neuronal a acción. Por último, una visualización del proceso de coadaptación entre el decodificador y el sujeto muestra las capacidades del algoritmo en las interfaces cerebro-máquina de aprendizaje por refuerzo.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Aunque ha habido muchos estudios sobre el tiempo de ejecución de los algoritmos evolutivos en la optimización discreta, se han propuesto relativamente pocos resultados teóricos sobre la optimización continua, como la programación evolutiva (PE). Este trabajo propone un análisis del tiempo de ejecución de dos algoritmos de PE basados en mutaciones gaussianas y de Cauchy, utilizando una cadena de Markov absorbente. Dada una variación constante, calculamos el límite superior de tiempo de ejecución de la PE de mutación gaussiana especial y de la PE de mutación de Cauchy. Nuestro análisis revela que los límites superiores se ven afectados por el número individual, el número de dimensión del problema n, el rango de búsqueda y la medida de Lebesgue del vecindario óptimo. Además, proporcionamos condiciones por las que el tiempo de ejecución medio del PE considerado no puede ser superior a un polinomio de n. La condición es que la medida de Lebesgue del vecindario óptimo sea mayor que un cálculo combinatorio de un exponencial y el polinomio dado de n.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

La interfaz de usuario consciente del contexto desempeña un papel importante en muchas tareas de interacción persona-ordenador de los servicios basados en la localización. Aunque se han estudiado ampliamente los modelos espaciales para los sistemas conscientes del contexto, todavía no se ha resuelto bien cómo localizar información espacial específica para los usuarios, lo cual es importante en el entorno móvil, donde los usuarios de servicios basados en la localización se ven impedidos por las limitaciones de los dispositivos. Se necesitan mejores modelos de interacción persona-ordenador conscientes del contexto de los servicios móviles basados en la localización, no sólo para predecir los resultados del rendimiento, como por ejemplo si las personas serán capaces de encontrar la información necesaria para completar una tarea de interacción persona-ordenador, sino para comprender los procesos humanos que interactúan en la consulta espacial, lo que a su vez informará el diseño detallado de mejores interfaces de usuario en los servicios móviles basados en la localización. En este estudio se propone un modelo de adaptación consciente del contexto para la interfaz de los servicios móviles basados en la localización, que contiene tres secciones principales: propósito, ajuste y adaptación. Basándonos en este modelo, tratamos de describir claramente el proceso de funcionamiento del usuario y de adaptación de la interfaz a través de la interacción dinámica entre los usuarios y la interfaz. A continuación, mostramos cómo el modelo aplica las demandas de los usuarios en un entorno complicado y sugerimos la viabilidad mediante los resultados experimentales.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

La cognición es un proceso complejo y dinámico. Es un objetivo esencial estimar los estados atencionales latentes basados en medidas de comportamiento en muchas secuencias de tareas conductuales. Aquí proponemos un modelo probabilístico y un marco de inferencia para estimar el estado atencional utilizando medidas conductuales simultáneas binarias y continuas. El modelo propuesto amplía el modelo de Markov oculto (HMM) estándar modelando explícitamente la distribución de la duración del estado, lo que da lugar a un ejemplo especial del modelo de semi-Markov oculto (HSMM). Validamos nuestros métodos mediante simulaciones por ordenador y datos experimentales. En las simulaciones por ordenador, investigamos sistemáticamente los impactos del desajuste del modelo y la distribución de la latencia. Para los datos experimentales recogidos de una tarea de detección visual de roedores, validamos los resultados con log-likelihood predictivo. Nuestro trabajo es útil para muchos experimentos de neurociencia del comportamiento, donde el objetivo común es inferir las secuencias de estado discretas (binarias o multinomiales) a partir de múltiples medidas de comportamiento.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros