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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Se define y analiza el tiempo de viaje del autobús en la sección de la carretera con el efecto de múltiples líneas de autobús. Se formula un modelo analítico para calcular el tiempo total en rojo que encuentra un autobús cuando viaja por la arteria. Se utiliza un algoritmo genético para optimizar el esquema de desplazamiento de los semáforos para minimizar el tiempo total en rojo que encuentran todas las líneas de autobús en dos direcciones de la arteria. El modelo y el algoritmo se aplican a la mayor parte de la calle Zhongshan Norte de la ciudad de Nanjing. Los resultados muestran que los métodos de este trabajo pueden reducir el tiempo total en rojo de todas las líneas de autobús en un 31,9% en la arteria objeto de estudio y, por tanto, mejorar la eficiencia del tráfico de toda la arteria y promover la prioridad del transporte público.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

El flujo de tráfico está ampliamente reconocido como un parámetro importante para la previsión del estado del tráfico rodado. En este campo se han aplicado por separado la transformada de estado difusa y el filtro de Kalman (KF). Pero los estudios muestran que el primer método tiene un buen rendimiento en la previsión de la tendencia de la variación del estado del tráfico, pero siempre implica varios errores numéricos. El segundo modelo es bueno en la previsión numérica pero es deficiente en la expresión de la histereidad del tiempo. Este artículo propone un enfoque que combina la transformación de estado difusa y el modelo de previsión KF. Considerando las ventajas de los dos modelos, se propone un modelo de combinación de pesos. El mínimo de la suma del error de previsión al cuadrado se considera un objetivo en la optimización del peso combinado dinámicamente. Se utilizan datos reales de detección para comprobar su eficacia. Los resultados indican que el método tiene un buen rendimiento en términos de previsión de tráfico a corto plazo.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Proponemos un nuevo algoritmo eficiente para calcular la saliencia visual, que se basa en la arquitectura de cálculo del modelo Itti. Como uno de los conocidos modelos de saliencia visual ascendente, el método Itti evalúa tres características de bajo nivel, color, intensidad y orientación, y luego genera mapas de activación multiescala. Finalmente, se agrega un mapa de saliencia con una fusión multiescala. En nuestro método, la característica de orientación se sustituye por características de bordes y esquinas extraídas por un tensor de estructura lineal. A continuación, estas características se utilizan para generar el mapa de activación del contorno, y luego todos los mapas de activación se combinan directamente en un mapa de saliencia. En comparación con el método Itti, nuestro método es más eficiente desde el punto de vista computacional porque el tensor de estructura es más eficiente desde el punto de vista computacional que el filtro Gabor que se utiliza para calcular la característica de orientación y nuestra agregación es un método directo en lugar del operador multiescala. Los experimentos con el conjunto de datos de Bruce muestran que nuestro método es un fuerte competidor en el estado del arte.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En vista del problema de la evaluación y la toma de decisiones del diseño de la interfaz hombre-máquina para la cabina, se propone un modelo de predicción de la comodidad operativa basado en la GEP (Programación de la Expresión Génica), utilizando la comodidad operativa para evaluar el esquema de disposición. A través de los ángulos de las articulaciones para describir la postura operativa de la extremidad superior, los ángulos de las articulaciones se toman como variables independientes para establecer el modelo de confort de la postura operativa. Se adopta el análisis factorial para reducir la dimensión de las variables; las variables de entrada del modelo se reducen de 16 ángulos articulares a 4 factores de impacto de la comodidad, y la variable de salida es la puntuación de la comodidad operativa. El modelo de cuerpo humano virtual chino se construye con el software CATIA, que se utilizará para simular y evaluar la comodidad operativa de los operadores. Con 22 grupos de datos de evaluación como muestra de entrenamiento y muestra de validación, se utiliza el algoritmo GEP para obtener la mejor función de ajuste entre los ángulos de las articulaciones y la comodidad de funcionamiento; a continuación, se puede predecir cuantitativamente la comodidad de funcionamiento. El resultado de la predicción de la comodidad operativa del diseño de la interfaz hombre-máquina de la sala de control del perforador muestra que el modelo de predicción de la comodidad operativa basado en GEP es rápido y eficiente, tiene un buen efecto de predicción y puede mejorar la eficiencia del diseño.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Proponemos un algoritmo mejorado, para una optimización de enjambre de partículas múltiple con transferencia de la mejor partícula llamado BMPSO. En el algoritmo propuesto, introducimos el parasitismo en el algoritmo estándar de enjambre de partículas (PSO) para equilibrar la exploración y la explotación, así como para mejorar la capacidad de búsqueda global para resolver problemas de optimización no lineales. En primer lugar, la mejor partícula guía a las demás para evitar que queden atrapadas en los óptimos locales. Proporcionamos una descripción detallada de BMPSO. También presentamos un análisis de diversidad de la BMPSO propuesta, que se explica en base a la función Esfera. Por último, probamos el rendimiento del algoritmo propuesto con seis funciones de prueba estándar y un problema de ingeniería. En comparación con otros algoritmos, los resultados mostraron que el BMPSO propuesto se comportó mejor cuando se aplicó a las funciones de prueba y al problema de ingeniería. Además, el BMPSO propuesto puede aplicarse a otros problemas de optimización no lineal.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Se ha afirmado que los conceptos pueden percibirse en tres niveles principales de abstracción. En general, en un sistema de reconocimiento, las categorías de objetos pueden verse en tres niveles de jerarquía taxonómica que se conocen como niveles superordinados, básicos y subordinados. Por ejemplo, "caballo" es un miembro del nivel subordinado que pertenece al nivel básico de "animal" y al nivel superordinado de "objetos naturales". Nuestro propósito en este estudio es investigar las características visuales de cada nivel taxonómico. Primero presentamos un árbol de reconocimiento que es más general en términos de inclusividad con respecto a la representación visual de los objetos. A continuación, nos centramos en la definición de los rasgos visuales, es decir, cómo se pueden representar visualmente los objetos de una misma categoría conceptual en cada nivel taxonómico. Para el primer nivel definimos características globales basadas en patrones de frecuencia para ilustrar las distinciones visuales entre lo artificial y lo natural. En cambio, nuestro enfoque para el segundo nivel se basa en descriptores de forma que se definen mediante la representación basada en momentos de reclutamiento. Por último, mostramos cómo se puede utilizar el conocimiento conceptual para la definición de características visuales con el fin de mejorar el reconocimiento de las categorías subordinadas.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Realizamos un amplio estudio del rendimiento de diferentes enfoques de clasificación en veinticinco conjuntos de datos (catorce conjuntos de datos de imágenes y once conjuntos de datos de minería de datos de la UCI). El objetivo es encontrar conjuntos heterogéneos de propósito general (que requieran poco o ningún ajuste de parámetros) que tengan un rendimiento competitivo en múltiples conjuntos de datos. Los clasificadores del estado del arte examinados en este estudio incluyen la máquina de vectores de soporte, los clasificadores de procesos gaussianos, el subespacio aleatorio de adaboost, el subespacio aleatorio de boosting de rotación y los clasificadores de aprendizaje profundo. Demostramos que un conjunto heterogéneo basado en la simple fusión mediante la regla de la suma de diferentes clasificadores tiene un rendimiento consistente en los veinticinco conjuntos de datos. El resultado más importante de nuestra investigación es la demostración de que algunos enfoques muy recientes, incluido el conjunto heterogéneo que proponemos en este artículo, son capaces de superar a un clasificador SVM (implementado con LibSVM), incluso cuando tanto la selección del núcleo como los parámetros del SVM se ajustan cuidadosamente para cada conjunto de datos.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Las simulaciones de dinámica molecular de receptores de proteínas se han convertido en una herramienta atractiva para el descubrimiento racional de fármacos. Sin embargo, el elevado coste computacional de emplear trayectorias de dinámica molecular en el cribado virtual de grandes repositorios amenaza la viabilidad de esta tarea. En este contexto se han aplicado técnicas de inteligencia computacional, con el objetivo último de reducir el coste computacional global para que la tarea sea factible. En particular, los algoritmos de clustering se han utilizado ampliamente como medio para reducir la dimensionalidad de las trayectorias de dinámica molecular. En este trabajo, desarrollamos una metodología novedosa para agrupar trayectorias enteras utilizando características estructurales de la cavidad de unión al sustrato del receptor con el fin de optimizar los experimentos de acoplamiento en un entorno basado en la nube. La partición resultante se seleccionó en base a tres criterios de validez de la agrupación, y se validó además analizando las interacciones entre 20 ligandos y un modelo de receptor totalmente flexible (FFR) que contenía una trayectoria de simulación de dinámica molecular de 20 ns. Nuestra metodología propuesta muestra que tener en cuenta las características de la cavidad de unión al sustrato como entrada para el algoritmo k-means es una técnica prometedora para seleccionar con precisión conjuntos de estructuras representativas adaptadas a un ligando específico.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Las baterías de iones de litio se utilizan ampliamente en muchos sistemas electrónicos. Por lo tanto, la estimación de la vida útil restante de la batería de iones de litio (RUL) es significativamente importante, pero muy difícil. Una razón importante es que los datos de capacidad de la batería medidos suelen estar sujetos a los diferentes niveles de contaminación acústica. En este artículo se presenta un nuevo enfoque de pronóstico de la capacidad de la batería para estimar la RUL de las baterías de iones de litio. Se realiza una eliminación de ruido Wavelet con diferentes umbrales para debilitar el ruido fuerte y eliminar el ruido débil. Se utiliza una máquina vectorial de relevancia (RVM) mejorada por el algoritmo de evolución diferencial (DE) para estimar el RUL de la batería basándose en los datos denotados. Se lleva a cabo un experimento que incluye el caso de pronóstico de la capacidad de la batería 5 y el caso de pronóstico de la capacidad de la batería 18 y se valida que el enfoque propuesto puede predecir la tendencia de la trayectoria de la capacidad de la batería con precisión y estimar el RUL de la batería con precisión.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En el entorno de la nube IaaS (infraestructura como servicio), los usuarios reciben máquinas virtuales (VM). Para asignar recursos a los usuarios de forma dinámica y eficaz, es esencial predecir con precisión las demandas de recursos. Para ello, este artículo propone un método de predicción autoadaptativo que utiliza un modelo de conjunto y una red neuronal difusa basada en clustering sustractivo (ESFCFNN). Analizamos los caracteres de las preferencias y demandas de los usuarios. A continuación, se construye la arquitectura del modelo de predicción. Adoptamos algunos predictores base para componer el modelo de conjunto. A continuación, se investiga la estructura y el algoritmo de aprendizaje de la red neuronal difusa. Para obtener el número de reglas difusas y el valor inicial de los parámetros de las premisas y los consecuentes, este artículo propone el algoritmo de c-means difuso combinado con el de clustering sustractivo, es decir, el clustering sustractivo-fuzzy. Finalmente, adoptamos diferentes criterios para evaluar el método propuesto. Los resultados del experimento muestran que el método es preciso y eficaz para predecir las demandas de recursos.

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