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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

La convolución circular y la permutación aleatoria han sido propuestas como operadores de unión neuralmente plausibles capaces de codificar información secuencial en la memoria semántica. Realizamos varias comparaciones controladas de la convolución circular y la permutación aleatoria como medios de codificación de asociaciones emparejadas, así como de codificación de información secuencial. Las permutaciones aleatorias superaron a la convolución con respecto al número de asociados emparejados que pueden ser almacenados de forma fiable en un único rastro de memoria. El rendimiento fue igual en las tareas semánticas cuando se utilizó un corpus pequeño, pero las permutaciones aleatorias fueron finalmente capaces de lograr un rendimiento superior debido a su mayor escalabilidad a corpus grandes. Por último, las permutaciones "ruidosas", en las que las unidades se asignan a otras unidades de forma arbitraria (sin mapeo uno a uno), funcionan casi tan bien como las permutaciones verdaderas. Estos resultados aumentan la verosimilitud neurológica de las permutaciones aleatorias y destacan su utilidad en los modelos de espacio vectorial de la semántica.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Un investigador puede inferir rápidamente expresiones matemáticas de funciones utilizando sus conocimientos profesionales (llamados conocimientos previos). Pero los resultados que encuentra pueden estar sesgados y restringidos a su campo de investigación debido a la limitación de sus conocimientos. Por el contrario, el método de Programación Genética puede descubrir expresiones matemáticas adecuadas a partir del enorme espacio de búsqueda mediante la ejecución de algoritmos evolutivos. Y sus resultados pueden generalizarse para adaptarse a diferentes campos de conocimiento. Sin embargo, dado que la GP tiene que buscar en un espacio enorme, su velocidad para encontrar los resultados es bastante lenta. Por lo tanto, en este trabajo se propone un marco de conexión entre el Conocimiento de Fórmulas Previas y la GP (PFK-GP) para reducir el espacio de búsqueda de la GP. El PFK se construye en base a la Red de Creencias Profundas (DBN) que puede identificar fórmulas candidatas que son consistentes con las características de los datos experimentales. Utilizando estas fórmulas candidatas como semilla de una población generada aleatoriamente, PFK-GP encuentra las fórmulas correctas rápidamente explorando el espacio de búsqueda de las características de los datos. Hemos comparado PFK-GP con Pareto GP en la regresión de ocho problemas de referencia. Los resultados experimentales confirman que el PFK-GP puede reducir el espacio de búsqueda y obtener una mejora significativa en la calidad de la RS.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Para tener en cuenta las características psicológicas cognitivas que afectan a la comodidad de manejo y realizar el diseño automático de la disposición, se introdujeron la ergonomía cognitiva y GA-ACA (algoritmo genético y algoritmo de colonia de hormigas) en el diseño de la disposición de la interfaz de interacción hombre-máquina. En primer lugar, desde la perspectiva de la psicología cognitiva, y de acuerdo con el proceso de procesamiento de la información, se estableció el modelo cognitivo de la interfaz de interacción hombre-máquina. A continuación, se analizaron las características cognitivas del ser humano y se resumieron los principios de diseño de la interfaz de interacción hombre-máquina como restricciones en el diseño de la disposición. También se estudió la forma de expresión de la función de aptitud, la feromona y la información heurística para la optimización de la disposición de la cabina. El modelo de diseño de la interfaz de interacción hombre-máquina se estableció sobre la base de GA-ACA. Por último, se desarrolló un sistema de diseño de disposición basado en este modelo. Para la validación, se tomó como ejemplo el diseño de la interfaz de interacción hombre-máquina de la sala de control de la plataforma de perforación, y el resultado de la optimización mostró la viabilidad y la eficacia del método propuesto.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Investigamos el impacto de las decisiones en el proceso inferencial de segundo nivel (es decir, sobre los sujetos) en la resonancia magnética funcional sobre (1) el equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos y sobre (2) la estabilidad analítica de los datos, ambos indicadores de la reproducibilidad de los resultados. El análisis de segundo nivel basado en un enfoque univariante de masas suele constar de 3 fases. En primer lugar, se procede a través de un modelo lineal general para una imagen de prueba que consiste en información agrupada de diferentes sujetos. Se evalúan los modelos que tienen en cuenta la variabilidad de primer nivel (dentro de los sujetos) y los modelos que no tienen en cuenta esta variabilidad. En segundo lugar, se procede mediante inferencia basada en supuestos paramétricos o mediante inferencia basada en permutaciones. En tercer lugar, evaluamos 3 procedimientos comúnmente utilizados para abordar el problema de las pruebas múltiples: la corrección de la tasa de error en función de la familia, la corrección de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) y un procedimiento de dos pasos con un tamaño mínimo de clúster. Basándonos en un estudio de simulación y en datos reales, descubrimos que el procedimiento de dos pasos con un tamaño de conglomerado mínimo produce los resultados más estables, seguido de la corrección de la tasa de error por familias. El FDR da lugar a los resultados más variables, tanto para la inferencia basada en permutaciones como para la inferencia paramétrica. La modelización de la variabilidad específica del sujeto produce un mejor equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos cuando se utiliza la inferencia paramétrica.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Recientemente, se ha propuesto la LSI (Indexación Semántica Latente) basada en la SVD (Descomposición de Valores Singulares) para superar los problemas de polisemia y homonimia en la correspondencia léxica tradicional. Sin embargo, se le suele criticar por su escaso poder de discriminación para representar documentos, aunque se ha validado por su buena calidad representativa. En este trabajo, se propone la SVD en clusters para mejorar el poder discriminativo de LSI. La contribución de este trabajo tiene tres vertientes. En primer lugar, hacemos un estudio de los métodos de álgebra lineal existentes para LSI, incluyendo tanto los métodos basados en SVD como los no basados en SVD. En segundo lugar, proponemos la SVD en clusters para LSI y explicamos teóricamente que la expansión de la dimensión de los vectores de los documentos y la proyección de la dimensión utilizando la SVD son las dos manipulaciones que implica la SVD en clusters. Además, desarrollamos procesos de actualización para incorporar nuevos documentos y términos en una matriz descompuesta mediante SVD en clusters. En tercer lugar, se utilizan dos corpus, uno chino y otro inglés, para evaluar el rendimiento de los métodos propuestos. Los experimentos demuestran que, en cierta medida, la SVD sobre clusters puede mejorar la precisión de la medida de similitud interdocumental en comparación con otros métodos LSI basados en la SVD.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Los viajes de ocio se han convertido en un tema de gran interés para los residentes de Taiwán en los últimos años. La mayoría de los residentes esperan poder relajarse en unas vacaciones durante los días festivos; sin embargo, el complicado procedimiento de planificación del itinerario de viaje suele ser desalentador y les lleva a abandonar la idea de viajar. En este trabajo, diseñamos un sistema de planificación automática de itinerarios de viaje para el ámbito doméstico (ATIPS) que utiliza un algoritmo para planificar automáticamente un itinerario de viaje doméstico basado en las intenciones del usuario y que le permite minimizar el proceso de planificación del viaje. Con sólo introducir la hora del viaje, el punto de partida y el lugar de destino, el sistema puede generar automáticamente un itinerario de viaje. Según los resultados de los experimentos, el 70% de los usuarios están satisfechos con el resultado de nuestro sistema, y el 82% de los usuarios están satisfechos con el mecanismo de aprendizaje automático de las preferencias del usuario de ATIPS. Nuestro algoritmo también proporciona un marco para la sustitución de módulos o pesos y ofrece un nuevo método para la planificación de viajes.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

El rápido crecimiento de la web y sus aplicaciones ha creado una importancia colosal para los sistemas de recomendación. Los sistemas de recomendación, que se aplican en varios ámbitos, se diseñaron para generar sugerencias de artículos o servicios en función de los intereses del usuario. Básicamente, los sistemas de recomendación experimentan muchos problemas que reflejan la disminución de su eficacia. La integración de potentes técnicas de gestión de datos en los sistemas de recomendación puede resolver estos problemas y aumentar considerablemente la calidad de las recomendaciones. Las investigaciones recientes sobre sistemas de recomendación revelan la idea de utilizar los datos de las redes sociales para mejorar el sistema de recomendación tradicional con una mejor predicción y una mayor precisión. En este artículo se exponen los puntos de vista sobre los sistemas de recomendación basados en datos de redes sociales teniendo en cuenta el uso de diversos algoritmos de recomendación, las funcionalidades de los sistemas, los diferentes tipos de interfaces, las técnicas de filtrado y las técnicas de inteligencia artificial. Tras examinar la profundidad de los objetivos, las metodologías y las fuentes de datos de los modelos existentes, el artículo ayuda a cualquier persona interesada en el desarrollo de sistemas de recomendación de viajes y facilita la dirección de la investigación futura. También hemos propuesto un sistema de recomendación de lugares basado en el caminante de confianza socialmente pertinente (SPTW) y hemos comparado los resultados con los modelos de caminante aleatorio existentes. Posteriormente, hemos mejorado el modelo SPTW para las recomendaciones de grupos de usuarios. Se han presentado los resultados obtenidos en los experimentos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

BrainK es un conjunto de procedimientos automatizados para caracterizar los tejidos de la cabeza humana a partir de imágenes de resonancia magnética, TC y fotogrametría. La segmentación de los tejidos y la extracción de la superficie cortical apoyan el objetivo principal de modelar la propagación de las corrientes eléctricas a través de los tejidos de la cabeza con un modelo de diferencias finitas (FDM) o un modelo de elementos finitos (FEM) creado a partir de las geometrías de BrainK. El modelo eléctrico de la cabeza es necesario para la localización precisa de la fuente de las medidas electroencefalográficas de matriz densa (dEEG) de los electrodos de la superficie de la cabeza. También es necesario para localizar con precisión las estructuras cerebrales con inyección de corriente transcraneal desde esos electrodos de superficie. BrainK debe realizar cinco tareas principales: la segmentación de imágenes, el registro de las imágenes de IRM, TC y fotogrametría de sensores, la reconstrucción de la superficie cortical, el teselado dipolar de la superficie cortical y la transformación de Talairach. Describimos el enfoque de cada tarea y comparamos las precisiones de las tareas clave de segmentación de tejidos y extracción de la superficie cortical en relación con las herramientas de investigación existentes (FreeSurfer, FSL, SPM y BrainVisa). BrainK consigue una buena precisión con una intervención mínima o nula del usuario, se maneja bien con imágenes de RM de mala calidad y con anomalías tisulares, y proporciona una eficiencia computacional mejorada respecto a los paquetes de investigación existentes.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Este trabajo propone un nuevo algoritmo de optimización inspirado en las plantas para la segmentación de imágenes con umbral multinivel, a saber, el optimizador de forrajeo de raíz artificial híbrido (HARFO), que esencialmente imita los comportamientos de forrajeo de raíz iterativos. En este algoritmo se diseñan inicialmente los nuevos operadores de crecimiento de ramificación, rebrote y encogimiento para optimizar la búsqueda espacial continua combinando la comunicación raíz a raíz y el mecanismo de coevolución. Con el esquema regulado por la auxina, se guían sistemáticamente varios operadores de crecimiento de la raíz. Con la comunicación raíz a raíz, los individuos intercambian información en diferentes topologías eficientes, que mejoran esencialmente la capacidad de exploración. Con el mecanismo de coevolución, se estructura la población espacial jerárquica impulsada por la presión evolutiva de múltiples subpoblaciones, lo que garantiza el mantenimiento de la diversidad de la población de raíces. Los resultados comparativos en un conjunto de puntos de referencia muestran la superioridad del algoritmo propuesto. Por último, el algoritmo HARFO propuesto se aplica para tratar el complejo problema de la segmentación de imágenes basado en el umbral multinivel. Los resultados computacionales de este enfoque en un conjunto de imágenes probadas muestran el rendimiento superior del algoritmo propuesto en términos de precisión de optimización y eficiencia de cálculo.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Estudios recientes han demostrado la disociación entre los ritmos mu y beta del electroencefalograma (EEG) durante las tareas de imaginería motora. El algoritmo propuesto en este trabajo utiliza una descomposición de modo empírico multivariante (MEMD) totalmente basada en los datos para obtener los ritmos mu y beta de las señales EEG no lineales. A continuación, se aplica a los ritmos el algoritmo SUTCCSP (strong uncorrelating transform complex common spatial patterns) para que los datos complejos, construidos con los ritmos mu y beta, queden descorrelacionados y su pseudocovarianza proporcione información suplementaria de diferencia de potencia entre los dos ritmos. Las características extraídas utilizando SUTCCSP que maximizan las varianzas interclase se clasifican utilizando varios algoritmos de clasificación para la separación del EEG de imágenes motoras de la mano izquierda y derecha adquirido de la base de datos Physionet. Este trabajo muestra que la información complementaria de la diferencia de potencia entre los ritmos mu y beta obtenida mediante SUTCCSP proporciona una característica importante para la clasificación de las tareas de imágenes motoras de la mano izquierda y derecha. Además, se demuestra que el MEMD es un método de preprocesamiento preferible para las señales EEG no lineales y no estacionarias en comparación con el filtrado IIR convencional. Por último, el clasificador de bosque aleatorio ha obtenido un alto rendimiento en la clasificación de las tareas de imaginería motora.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros