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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En las últimas décadas, las redes neuronales artificiales (RNA), como nueva herramienta para el análisis de los problemas geotécnicos más difíciles, se han aplicado con éxito para abordar una serie de problemas de ingeniería, incluida la deformación debida a la construcción de túneles en varios tipos de macizos rocosos. A diferencia de los métodos de regresión clásicos, en los que hay que suponer una forma determinada para la función de aproximación, las RNA no requieren modelos constitutivos complejos. Además, se ha comprobado que el sistema de predicción RNA es uno de los métodos más eficaces para predecir la deformación del macizo rocoso. Además, se podría prever que las RNA sean más factibles para la predicción dinámica de los desplazamientos en la construcción de túneles en el futuro, especialmente si los modelos de RNA se combinan con otros métodos de investigación. En este artículo, resumimos el estado del arte y los futuros retos de investigación de las RNA en la predicción de deformaciones en túneles. También se presentan los casos de aplicación y la mejora de los modelos RNA. Los modelos de RNA presentados pueden servir de referencia para la predicción eficaz de la deformación del túnel con caracteres de no linealidad, alto paralelismo, tolerancia a fallos, aprendizaje y capacidad de generalización.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Presentamos un método no paramétrico de localización de rasgos faciales que utiliza información direccional relativa entre segmentos de imagen muestreados regularmente y puntos de rasgos faciales. En lugar de utilizar cualquier técnica iterativa de optimización de parámetros o algoritmo de búsqueda, nuestro método encuentra la localización de los puntos de rasgos faciales utilizando una concentración ponderada de los vectores direccionales que se originan en los segmentos de la imagen que apuntan a las posiciones esperadas de los rasgos faciales. Cada vector direccional se calcula mediante una combinación lineal de vectores eigendireccionales que se obtienen mediante un análisis de componentes principales de los segmentos faciales de entrenamiento en el espacio de características del histograma de gradiente orientado (HOG). Nuestro método encuentra los puntos de los rasgos faciales de forma muy rápida y precisa, ya que utiliza el razonamiento estadístico de todos los datos de entrenamiento sin necesidad de extraer patrones locales en las posiciones estimadas de los rasgos faciales, ningún algoritmo iterativo de optimización de parámetros ni ningún algoritmo de búsqueda. Además, podemos reducir el tamaño de almacenamiento del modelo entrenado controlando el nivel de preservación de energía del espacio de patrones HOG.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Este artículo propone una nueva estimación de filtro espacial de bajo rango para sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI) con una aplicación que reconoce las emociones provocadas por las películas. El enfoque propuesto unifica tareas como la extracción de características, la selección de características y la clasificación, que a menudo se abordan de forma independiente de manera "ascendente", bajo un problema de minimización de pérdidas regularizado. La función de pérdida se deriva explícitamente del enfoque BCI convencional y resuelve su minimización mediante la optimización con una restricción no convexa de bajo rango fijo. Para la evaluación, se llevó a cabo un experimento para inducir emociones mediante películas para docenas de sujetos adultos jóvenes y se estimaron los estados emocionales utilizando el método propuesto. La ventaja del método propuesto es que combina la selección de características, la extracción de características y la clasificación en un problema de optimización monolítico con una regularización fija de bajo rango, que estima implícitamente los filtros espaciales óptimos. El método propuesto muestra un rendimiento competitivo frente a las mejores alternativas basadas en CSP.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Propusimos un nuevo método de extracción de características gist para el reconocimiento de edificios y denominamos la característica extraída por este método como histograma de gradiente orientado basado en gist (HOG-gist). El método propuesto calcula individualmente los histogramas normalizados de gradientes multiorientados para la misma imagen con cuatro escalas diferentes. El enfoque tradicional utiliza los filtros de Gabor con cuatro ángulos y cuatro escalas diferentes para extraer los vectores de características gist de orientación de una imagen. Nuestro método, en cambio, utiliza el histograma normalizado del gradiente orientado como vectores de características gist de orientación de la misma imagen. Estos vectores gist de orientación basados en HOG, combinados con los vectores de características gist de intensidad y color, son los vectores HOG-gist propuestos. En general, el HOG-gist contiene cuatro histogramas de orientación múltiple (cuatro vectores de características gist de orientación), y su capacidad de descripción de la textura es mayor que la del gist tradicional que utiliza filtros Gabor con cuatro ángulos. Los resultados experimentales con la base de datos de edificios de Sheffield verifican la viabilidad y la eficacia de la propuesta HOG-gist.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

El reconocimiento de la acción humana en los vídeos es un tema de investigación activa en la visión por ordenador. Las características de trayectoria densa (DT) han demostrado ser eficaces para representar vídeos en los enfoques más avanzados. En este artículo, presentamos un enfoque más eficaz de representación de vídeos utilizando trayectorias densas salientes mejoradas: en primer lugar, se detecta la región saliente del movimiento y se extraen las trayectorias densas mediante el seguimiento de los puntos de interés en cada escala espacial por separado y, a continuación, se refinan las trayectorias densas mediante el análisis de la saliencia del movimiento. A continuación, calculamos varios descriptores (es decir, desplazamiento de la trayectoria, HOG, HOF y MBH) en el volumen espaciotemporal alineado con las trayectorias. Por último, para representar mejor los vídeos, optimizamos el marco de la bolsa de palabras de acuerdo con la distribución de la intensidad del movimiento y la idea de reconstrucción de coeficientes dispersos. Nuestra arquitectura se ha entrenado y evaluado en los cuatro conjuntos de datos de acciones de vídeo estándar de KTH, UCF sports, HMDB51 y UCF50, y los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque tiene un rendimiento competitivo en comparación con los resultados del estado del arte.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Las interfaces hombre-máquina basadas en el movimiento de los ojos se utilizan para proporcionar un medio de comunicación a quienes no pueden mover más que los ojos debido a una lesión o enfermedad. Para detectar los movimientos oculares se utiliza la electrooculografía (EOG). Para una comunicación eficaz, la velocidad de entrada es fundamental. Sin embargo, es difícil que los métodos convencionales de reconocimiento de EOG reconozcan con precisión los movimientos oculares rápidos y de entrada secuencial porque los movimientos oculares adyacentes se influyen mutuamente. En este trabajo, proponemos un enfoque de modelado de EOG basado en un modelo de Markov oculto dependiente del contexto (HMM) que utiliza modelos separados para movimientos oculares idénticos con diferentes contextos. Como la influencia de los movimientos oculares adyacentes se modela explícitamente, se consigue una mayor precisión en el reconocimiento. Además, proponemos un método de adaptación al usuario basado en un modelo EOG independiente del usuario para investigar el equilibrio entre la precisión del reconocimiento y la cantidad de datos dependientes del usuario necesarios para el entrenamiento del HMM. Los resultados experimentales muestran que cuando se utilizan los HMMs dependientes del contexto propuestos, la tasa de error de caracteres (CER) se reduce significativamente en comparación con la línea de base convencional en condiciones dependientes del usuario, del 36,0 al 1,3%. Aunque el CER vuelve a aumentar hasta el 17,3% cuando se utilizan los HMM dependientes del contexto pero independientes del usuario, puede reducirse hasta el 7,3 y aplicando el método de adaptación al usuario propuesto.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

En este artículo se presenta el problema de la mediana verde (GMP), que utiliza la red neuronal adaptativa de tipo 2 para el tratamiento de parámetros medioambientales y sociológicos, incluidos los costes de los operadores logísticos, y se demuestra la influencia de estos parámetros en la planificación de la ubicación de la terminal logística urbana (CLT) dentro de la red discreta. La CLT tiene efectos directos en el aumento del volumen de tráfico, especialmente en las zonas urbanas, lo que a su vez provoca efectos medioambientales negativos como la contaminación atmosférica y el ruido, así como un aumento del número de poblaciones urbanas que padecen bronquitis, asma e infecciones respiratorias similares. Aplicando el modelo de la mediana verde (GMM), los efectos negativos sobre el medio ambiente y la salud en las zonas urbanas causados por los vehículos de reparto pueden reducirse al mínimo. Este modelo crea posibilidades reales para tomar las decisiones de inversión adecuadas, de modo que se puedan realizar inversiones rentables en el ámbito de las infraestructuras de transporte. El presente documento también incluye la prueba del MMG en condiciones reales en cuatro ubicaciones de CLT en la zona de la ciudad de Belgrado.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

La minería de preferencias desempeña un papel importante en los sitios web de comercio electrónico y de vídeo para mejorar la satisfacción y la fidelidad de los usuarios. Algunos métodos clásicos no están disponibles para el problema de las preferencias cuando el usuario o el artículo son nuevos. En este trabajo, proponemos un nuevo modelo, denominado conjunto rugoso paramétrico de vecindad en dos universos (NRSTU), para describir las estructuras de datos de los usuarios y los artículos. Además, se utiliza el operador de aproximación inferior de vecindad para definir las reglas de preferencia. A continuación, proporcionamos los medios para recomendar artículos a los usuarios utilizando estas reglas. Por último, ofrecemos un ejemplo experimental para mostrar los detalles de la minería de preferencias basada en NRSTU para el problema del arranque en frío. También se discuten los parámetros del modelo. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto presenta una solución eficaz para la extracción de preferencias. En particular, NRSTU mejora la precisión de la recomendación en aproximadamente un 19% en comparación con el método tradicional.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

La adaptación de dominios ha recibido mucha atención como una forma importante de aprendizaje por transferencia. Una cuestión que debe considerarse en la adaptación de dominios es la brecha entre el dominio de origen y el dominio de destino. Con el fin de mejorar la capacidad de generalización de los métodos de adaptación de dominios, propusimos un marco para la adaptación de dominios que combina datos de origen y de destino, con un nuevo regularizador que tiene en cuenta los límites de generalización. Este término de regularización considera la métrica de probabilidad integral (IPM) como la distancia entre el dominio fuente y el dominio objetivo y, por tanto, puede acotar el error de prueba de un predictor existente a partir de la fórmula. Dado que el cálculo de IPM sólo implica dos distribuciones, este término de generalización es independiente de los clasificadores específicos. Con los modelos de aprendizaje populares, la minimización del riesgo empírico se expresa como un problema de optimización convexo general y, por tanto, puede resolverse eficazmente con las herramientas existentes. Los estudios empíricos sobre datos sintéticos para la regresión y datos del mundo real para la clasificación muestran la eficacia de este método.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Los motores de buje de baja potencia se utilizan ampliamente en sistemas electromecánicos como las bicicletas eléctricas y los vehículos solares debido a su robustez y estructura compacta. Estos sistemas accionados por motores de buje (en motores de rueda) encuentran fallos previamente definidos e indefinidos durante su funcionamiento. Esto puede conducir inevitablemente a la interrupción del funcionamiento del sistema electromecánico, por lo que se producen pérdidas económicas en determinados momentos. Por lo tanto, para mantener la sostenibilidad de la operación del sistema, el motor debe ser monitoreado con precisión y las fallas son diagnosticadas considerando varios parámetros significativos del motor. En este estudio, se propone un enfoque de red neuronal artificial de retropropagación para monitorizar y diagnosticar en tiempo real los fallos del motor de buje mediante la medición de siete parámetros principales del sistema. Con el fin de construir un modelo necesario, entrenamos el modelo, utilizando un conjunto de datos compuesto por 4160 muestras donde cada una tiene 7 parámetros, mediante el entorno MATLAB hasta obtener el mejor modelo. Los resultados son alentadores y significativos para el motor específico y el modelo desarrollado puede ser aplicable a otros tipos de motores de cubo. El modelo próspero de todo el sistema se incrustó en la tarjeta microcontroladora Arduino Due y se diseñó y fabricó el prototipo de sistema móvil de monitorización y diagnóstico de fallos en tiempo real para el motor de buje.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros