Modelos de los Algoritmos

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EVALUACIÓN DE EFICIENCIA DE ALGORITMOS DE ESTIMACIÓN DE MODELOS DE TÓPICOS DINÁMICOS

EVALUACIÓN DE EFICIENCIA DE ALGORITMOS DE ESTIMACIÓN DE MODELOS DE TÓPICOS DINÁMICOS

En las pruebas de undersampling el escenario var´ıa seg´un el dataset. Para NIPS, DTM se queda con los mejores resultados, seguido de pDTM y CLDA. Dado el cambio de posici´on de CLDA se dar´ıa a entender que este algoritmo trabaja cuando hay una mayor cantidad de datos, cuando los otros dos algoritmos generan mejores modelos al considerar que los t´opicos tienen una dependencia entre si, y no como CLDA que al procesar pocos datos por corte temporal no logra captar estas cercan´ıas entre los t´opicos de cada tiempo. El panorama cambia con Reclamos pues CLDA y DTM tiene resultados muy cercanos, siendo el primero mejor en dos instancias. Aunque se haya disminuido la cantidad de datos, hay suficientes como para que CLDA pueda funcionar con resultados de buena calidad. En ambos datasets, el tiempo de ejecuci´on pDTM y CLDA se mantienen cerca entre si, pero mejoran con creces a DTM.
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Reorganización de matrices en algoritmos de barrido radial sobre Modelos Digitales del Terreno

Reorganización de matrices en algoritmos de barrido radial sobre Modelos Digitales del Terreno

Los resultados obtenidos en este trabajo demues- tran que, en algoritmos que trabajan sobre MDT (o en general, modelos bidimensionales o tridimension- ales basados en mallas cartesianas) utilizando un ba- rrido radial, la reestructuraci´ on de los datos de en- trada mediante interpolaci´ on de los mismos en la di- recci´ on del sector de an´ alisis, un procedimiento cuya complejidad es O(s·N), es una opci´ on altamente re- comendable cuando el problema a resolver sea de complejidad superior. El motivo principal no es solo que el alineamiento de datos en memoria reduce los fallos de cache, sino que la preparaci´ on de los datos permite que las computaciones de los segmentos par- alelos del sector se puedan ejecutar en paralelo.
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PROPUESTA DE MODELOS ADAPTATIVOS HÍBRIDOS Y NO-HÍBRIDOS PARA EL PRONÓSTICO DE VOLATILIDAD DEL PRECIO MENSUAL DEL COBRE MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS

PROPUESTA DE MODELOS ADAPTATIVOS HÍBRIDOS Y NO-HÍBRIDOS PARA EL PRONÓSTICO DE VOLATILIDAD DEL PRECIO MENSUAL DEL COBRE MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS

Dado el contexto anterior, y de un modo más amplio, el objetivo de encontrar los pronósticos más certeros en este artículo se sustenta en contestar las siguientes preguntas: ¿cuál o cuáles modelos (si es el caso, de forma híbrida) se deben seleccionar? ¿cuál o cuáles variables (en conjunto), y en qué rezagos, se debe(n) considerar como entrada en los modelos a utilizar? ¿cuál es el tamaño de ventana de datos a emplear para estimar/entrenar los modelos? ¿qué valor deben tomar los parámetros inherentes a las configuraciones de los modelos a utilizar? De este modo, el uso de algoritmos genéticos, como herramienta de optimización, se empleará para dar cabida a las tres últimas interrogantes, mientras que la primera se abordará mediante simple selección y combinación de modelos de forma arbitraria a la hora de experimentar. Con este medio, quisiéramos que las complejas dinámicas que determinan los precios y cambios en estos comentadas previamente sean captadas de alguna forma.
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Modelos y algoritmos de enlaces sobre el grafo web del dominio educativo argentino

Modelos y algoritmos de enlaces sobre el grafo web del dominio educativo argentino

Para el trabajo propuesto es necesaria una muestra representativa del Dominio Educativo Argentino. Para ello se requiere de una etapa de recolección (crawling) de páginas, la cual ya ha se ha llevado a cabo. Luego, a partir de diferentes algoritmos que operan sobre enlaces se estudiarán las particularidades del mismo, especialmente en cuanto a los modelos de generación de grafos a partir de distribuciones de grado, grafos aleatorios y grafos con características de mundos pequeños [Watts 1998].

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Algoritmos de estimación de parámetros poblacionales para modelos farmacocinéticos con EcosimPro

Algoritmos de estimación de parámetros poblacionales para modelos farmacocinéticos con EcosimPro

La farmacocin´ etica poblacional pretende caracterizar el comportamien- to de los f´ armacos dentro de una poblaci´ on, con el objetivo de aumentar la seguridad y eficacia terap´ eutica de los f´ armacos. La modelizaci´ on de los estudios poblacionales se realiza por medio de modelos mixtos, donde la estimaci´ on de m´ axima verosimilitud no siempre puede obtenerse de mane- ra expl´ıcita. Por lo cual se han desarrollado algoritmos para aproximar al m´ aximo veros´ımil. En este trabajo se exponen diferentes algoritmos cl´ asicos de estimaci´ on poblacional utilizados por el proyecto PhysPK de Empre- sarios Agrupados, dos etapas est´ andar, FO y FOCE, y adem´ as se define para su posterior programaci´ on en EcosimPro el algoritmo SAEM, un al- goritmo que est´ a basado en una aproximaci´ on estoc´ astica del proceso EM. Se resolver´ a un problema de estimaci´ on en un estudio farmacocin´ etico po- blacional con los distintos algoritmos explicados comparando resultados de forma conjunta.
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Verificación de Modelos de los algoritmos DES, 3DES y AES descritos en VHDL

Verificación de Modelos de los algoritmos DES, 3DES y AES descritos en VHDL

Por lo general se piensa en las aplicaciones criptográficas realizadas desde el software, en muchos casos incluso en software de alto nivel. En la práctica la mayoría de los algoritmos criptográficos aparecen instanciados sobre todo en software y en arquitecturas micro- programables. No obstante, esto no quiere decir que no exista la necesidad de hardware para cifrado exento de micro programación, aunque a simple vista parezca un tema que tribute mayormente a la academia. Habrá que justificar bien la utilización de hardware lógico programable en aplicaciones criptográficas, pero primero hay que tener una idea de cómo realizar las mismas en dispositivos como FPGAs y CPLDs. El tema de la seguridad en las comunicaciones, particularmente la seguridad basada en electrónica reconfigurable, ha sido tratado en diversos trabajos a nivel internacional y se puede inferir el por qué en muchos casos no se tiene documentación al respecto. Se hace necesario pues, lograr un pequeño paso que acerque más dicho campo a nuestro entorno.
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Análisis y evaluación de algoritmos paralelos sobre diferentes modelos de arquitecturas multiprocesador

Análisis y evaluación de algoritmos paralelos sobre diferentes modelos de arquitecturas multiprocesador

En esta línea de investigación aplicada, vinculada con los proyectos "Procesamiento Concurrente y Paralelo" y "Sistemas de Tiempo Real" del LIDI se [r]

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Validación y selección de algoritmos numéricos para modelos de simulación de procesos dinámicos

Validación y selección de algoritmos numéricos para modelos de simulación de procesos dinámicos

La mayor´ıa de las veces pensamos que las fuentes de error s´ olo provienen de las estrategias num´ ericas. Sin embargo, debido a que el proceso de elaboraci´ on del modelo matem´ atico que representa a la planta es un proceso iterativo, desde la concepci´ on del modelo hasta su implementaci´ on, hay diferentes fuentes de error. Por ejemplo, unas de estas pueden ser las hip´ otesis y simplificaciones hechas para construir el modelo matem´ atico, porque si estas no fueron las adecuadas, el modelo no representa apropiadamente al proceso f´ısico. Tambi´ en, la gran cantidad de EADs puede ocasionar que su implementaci´ on computacional sea err´ onea puesto que el orden de ejecuci´ on podr´ıa no ser el correcto, error muy generalizado en pr´ actica, tal como lo menciona Gallardo [13]. Otra fuente de error es la selecci´ on inadecuada de los m´ etodos num´ ericos, as´ı como la alteraci´ on de variables de estado por parte del usuario, debido a los requerimientos del control de procesos, y que no se deber´ıan alterar dado que impactan de forma negativa a las t´ ecnicas num´ ericas. Otras causas de error son la discretizaci´ on del modelo o error de truncamiento, la incertidumbre en los datos del problema, los errores de redondeo, problemas mal condicionados y algoritmos inestables, s´ olo por mencionar algunos.
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Mejoramiento de algoritmos de seguimiento utilizando modelos de saliencia

Mejoramiento de algoritmos de seguimiento utilizando modelos de saliencia

Uno de los grandes desaf´ıos de la visi´on por computador es mejorar los sistemas autom´aticos para la detecci´on y seguimiento de objetos o regiones en un conjunto de im´agenes. Un enfoque que ha cobrado importancia recientemente se basa en la extracci´on de descriptores, tales como el descriptor de covarianza, ya que logran permanecer invariantes en las regiones de estas im´agenes a pesar de los cambios de posici´on, traslaci´on, rotaci´on y escala. Utilizando el mismo descriptor de covarianza proponemos, en este trabajo, un novedoso algoritmo de saliencia, el cual detecta las zonas m´as importantes de una imagen y es capaz de determinar en una imagen aquella(s) regi´on(es) m´as relevantes que pueden ser utilizadas tanto en el reconocimiento como en el seguimiento de objetos. Nuestro m´etodo se basa en la cantidad de informaci´on (la magnitud de variaci´on de distintas caracter´ısticas) de cada pixel en una imagen y nos permite adaptar las regiones para maximizar la diferencia de informaci´on con su entorno. Esto nos permite incrementar la precisi´on de los algoritmos de seguimiento hasta en un 27%, sin comprometer demasiado el recall de ´este, y aumentar hasta un 92% de precisi´on si solo nos enfocamos en aumentar ´esta. Con estas mejoras a la precisi´on de los algoritmos de seguimiento evitamos que ´estos se confundan con el fondo al momento de seleccionar una regi´on que incluya una persona.
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Modelos y algoritmos del PageRank y su 
importancia 
en el funcionamiento de Google

Modelos y algoritmos del PageRank y su importancia en el funcionamiento de Google

más de un año, Google cambió el flujo del PageRank para que los cinco enlaces sin nofollow fluyeran un punto de PageRank cada uno.” La introducción de este tipo de enlaces dentro de la e[r]

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Selección de carteras: modelos y algoritmos

Selección de carteras: modelos y algoritmos

Aplicar algoritmos evolutivos (adaptados con nuevos operadores) para obtener la frontera de Pareto del problema de selección de carteras con restricción de cardinalidad, independientemen[r]

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Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

Las RNAs se emplean actualmente como alternativas atractivas ante el problema planteado, ya que permiten extraer las dinámicas no lineales desconocidas presentes entre las variables significativas y la serie temporal para hacer predicciones sin necesidad de realizar ningún tipo de supuestos. A partir de esta última afirmación, muchas conclusiones acerca del error de desempeño en el horizonte de pronóstico de las RNAs son obtenidas a partir de estudios empíricos, presentando así resultados limitados que a menudo no pueden ser extendidos de forma general. En la bibliografía aparecen muchas publicaciones que indican un mejor desempeño de las RNAs con respecto a otras metodologías [32] [27]. Estas son debidas a que están relacionadas con paradigmas novedosos o extensiones de métodos existentes, arquitecturas y algoritmos de entrenamiento, pero carecen de una evaluación confiable y válida de la evidencia empírica de su error de desempeño en la predicción [9].
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Benchmark para la Evaluación de Algoritmos de Auto ajuste de Controladores PID

Benchmark para la Evaluación de Algoritmos de Auto ajuste de Controladores PID

Un aspecto que debe tenerse en cuenta en la evaluaci´on de un m´etodo de auto-ajuste es su comportamiento al ser aplicado a procesos con din´amicas diferentes. Sistemas con retardo de tiempo, de fase no m´ınima, con polos m´ultiples, con polos distintos, son algunos ejemplos de los tipos de respuestas que pueden ser encontrados en la industria. En (H. Panagopoulos and T.Hagglund, 2002) se propone un conjunto de modelos que abarcan esas caracter´ısticas. Las ecuaciones (2)-(6) muestran esos modelos. En el proceso G 3 se han multiplicado por 10 las

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Aplicación de algoritmos genéticos en la optimización de portafolios de inversión

Aplicación de algoritmos genéticos en la optimización de portafolios de inversión

Los algoritmos genéticos proponen diferentes modelos que son calificados mediante una función objetivo ó de adaptabilidad que contempla tanto la volatilidad del portafolio medida de ries[r]

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¿Qué Aprendimos de los Modelos de Propofol?

¿Qué Aprendimos de los Modelos de Propofol?

El cerebro humano obtiene a partir las distintas aferencias sensoriales y sensitivas la información del medio externo para, luego de integrada y pro- cesada, reaccionar de la mejor forma. Esta reacción es permanentemente reajustada según lo adecuado de la respuesta, afi nándola constantemente. En este proceso, producto del aprendizaje, se va creando una imagen (modelo) del medio sobre la cual inte- ractuamos. En anestesiología las decisiones se ba- san en interpretar señales biológicas muchas veces indirectas, traducidas a nuestros monitores. Esas señales nos permiten crear modelos o algoritmos de interpretación de las señales multiparamétricas que nos orientan a dar una respuesta a la situación clínica.
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Sistema alternativo de movilidad para personas con discapacidad de movimiento por medio de una silla de ruedas controlada por el movimiento del ojo

Sistema alternativo de movilidad para personas con discapacidad de movimiento por medio de una silla de ruedas controlada por el movimiento del ojo

La librería posee algoritmos optimizados que son usados para seguir el movimiento de los ojos, identificar objetos, rastrear movimientos de cámaras, extraer modelos 3D de objetos, detectar y reconocer rostros, clasificar acciones humanas en videos, encontrar imágenes similares en una base de datos de imágenes, rastrear objetos en movimiento, compilar imágenes para generar una imagen de un escenario completo en alta resolución, remover los ojos rojos de imágenes tomadas con “flash”, seguir los movimientos de los ojos, reconocer espacios y establecer marcadores en aplicaciones de realidad aumentada, entre otros.
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Aplicación de la minería de datos para analizar los diferentes tipos de lesiones registrados en la división medico legal Distrito Fiscal de Piura periodo 2005-2014

Aplicación de la minería de datos para analizar los diferentes tipos de lesiones registrados en la división medico legal Distrito Fiscal de Piura periodo 2005-2014

La solución consiste en la obtención de modelos de Minería de Datos utilizando los algoritmos implementados en Microsoft Analisys Service, teniendo como base la implemen[r]

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Algoritmos Eficientes y Datos Masivos en Búsquedas a Gran Escala

Algoritmos Eficientes y Datos Masivos en Búsquedas a Gran Escala

Encontrar información relevante en la web es un desafío, ya que no solamente su dinamismo exige actualización periódica sino que – además – los datos son cada vez mas ricos, complejos y se utilizan y varían en tiempo real. En este escenario, se vuelve un requerimiento que se encuentren disponibles en tiempo y forma [Hall, 2009]. Esto exige que se investiguen y desarrollen nuevas ideas, modelos y herramientas computacionales que permitan satisfacer mas eficientemente las necesidades de acceso, tanto desde la perspectiva de tiempo y espacio como
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Inteligencia artificial en las finanzas: el factor conciencia en la predicción de la acción TSLA

Inteligencia artificial en las finanzas: el factor conciencia en la predicción de la acción TSLA

y actualización de las investigaciones propuestas por Parisi, Parisi y Cornejo (2004), en la creación de modelos multivariados dinámicos sobre la base de algoritmos genéticos utilizando, como técinica alter- nativa, la fueza bruta computacional, agregando un rezago adicional como variable explicativa al modelo distribuido en sus variables independientes, compa- rando dos variables exógenas entre sí para determinar cuál permite que el modelo tenga mejor capacidad predictiva y optimizados con un método de fuerza bruta computacional que permitirá construir infinitos escenarios aleatorios, para así encontrar un coeficiente que maximice el porcentaje de predicción de signo, después de alcanzar la máxima capacidad de trabajo de un ordenador, ocupando como desarrollador del modelo el software Excel. Este estudio se centra en el comportamiento de la empresa tecnológica Tesla Inc. y su acción, TSLA, en el mercado de valores New York Stock Exchange (NYSE).
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Programación lineal multicriterio y minimización del error en problemas de clasificación: aplicación en la calificación crediticia

Programación lineal multicriterio y minimización del error en problemas de clasificación: aplicación en la calificación crediticia

En esta línea en lo que se refiere a modelos no paramétricos en este proyecto se han explicado y se han implementado los modelos matemáticos bajo las herramientas de la programación lineal: MSD, MMD, MCLP y MC2LP, además se ha utilizado el modelo SVM en la línea de la Inteligencia Artificial cuya base es la programación cuadrática. Además se ha usado una de las técnicas y herramientas más tradicionales de la esta- dística multivariante como lo es el Análisis Discriminante (LDA). Estos modelos fueron aplicados al problema de clasificación, específicamente en la clasificación de sujetos de crédito en la línea de los microcréditos del sector agropecuario. Los resultados de cada uno de estos modelos fueron comparados unos con otros obteniendo lo siguiente: la tasa de error de SVM (radial) fue 11.20 % mientras que para LDA fue 11.21 % para la muestra de entrenamiento y 11.07 % y 11.31 % para el conjunto de datos de prueba, respectivamente, concluyendo que por una diferencia mínima SVM (radial) se desempe- ña mejor que LDA. De manera similar para MSD, MMD, MCLP y MC2LP la tasa de error fue 11.25 %, 36.31 %, 12.12 % y 12.04 % para la muestra de entrenamiento y 11.07 %, 36.10 %, 12.05 % y 12.10 % en el back testing, lo cual indica que MSD (PL) muestra un mejor comportamiento que otros modelos de programación lineal. En general, los resul- tados obtenidos muestran que la técnica de SVM es tan buena como la técnica LDA o la técnica MSD. Por lo tanto se concluye que las técnicas de programación lineal MSD, MCLP, MC2LP desempeñan un buen papel al tratar los problemas de clasificación. Las diferencias en tiempo de resolución de los algoritmos desarrollados, es uno de los
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