Patrones temporales

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Claves visuales en la dirección coral: variabilidad gestual en la comunicación de patrones temporales

Claves visuales en la dirección coral: variabilidad gestual en la comunicación de patrones temporales

ascendente) o un esquema de 2, 3 o 4; y una morfología del gesto: que sería todo lo que se comunica expresivamente de la superficie musical mediante el gesto con toda la dinámica involucrada además del componente estructural. Cabe aclarar que este parámetro topológico no está únicamente relacionado a la configuración espacial de los esquemas de dirección estandarizados y de compases, ni la morfología es únicamente el resultado de hacer los movimientos expresivos del gesto dentro de dichos esquemas. La idea de topología de ubicación de los puntos de cambios de dirección en relación al tiempo que transcurre puede explicar no solo los gestos de marcación de beats sino también los gestos de marcación de patrones de conducción que van por sobre el compás. Esto sugiere que la comunicación no depende de los vínculos estáticos entre la estructura musical y la estructura de los esquemas de movimiento de la mano. Desde la práctica coral misma, un ejemplo se vislumbra cuando frente a dos directores distintos con el mismo esquema gestual convencionalizado, con la misma obra y el mismo coro, o más aun el mismo director frente a su mismo coro y a la misma obra, pero en días distintos, hay acuerdos que se logran y acuerdos que no con los mismos agentes. Entonces, la comunicación está dependiendo además de otras variables más sensibles, como por ejemplo que el intercambio rítmico de las conductas sea compartido en términos de timing, calidad y narrativa (Malloch y Trevarthen, 2008). En este sentido,

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Patrones temporales en la interacción entre hormigas y Cylindropuntia imbricata: la relevancia de los nectarios extraflorales

Patrones temporales en la interacción entre hormigas y Cylindropuntia imbricata: la relevancia de los nectarios extraflorales

Una característica importante por tomar en cuenta en la interacción planta- hormiga es el periodo de actividad (diurna y nocturna) de las hormigas, la cual puede variar alcanzando diferentes abundancias en los periodos (Aréchiga, 2004; Dáttilo et al., 2015), e inclusive persistir en condiciones ambientales constantes como lluvias o sequías (Aréchiga, 2004; Dáttilo et al., 2015). Por ejemplo, en Prosopis laevigata, la actividad diurna de las hormigas está dominada por Camponotus atriceps, en cambio, en la noche es dominada por Camponotus rubritorax (Dáttilo et al., 2015). Para Ferocactus latispinus, la abundancia de hormigas en periodo diurno es dominada por Camponotus rubrithorax y Pseudomyrmex major y en periodo nocturno es dominada por Camponotus atriceps, Camponotus festinatus y Crematogaster sp. (Luna-De la Torre et al., 2016). Así, los patrones temporales en el ecosistema (e.g. día y noche) pueden ser importantes para la interacción planta – hormiga.

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Tendencias y patrones espacio temporales de las temperaturas y las precipitaciones en la isla de Mallorca

Tendencias y patrones espacio temporales de las temperaturas y las precipitaciones en la isla de Mallorca

El relleno de datos está basado en la creación de series de referencia a partir de las series mejor correlacionadas con la que presenta lagunas en los datos. Para calcular las correlaciones, en primer lugar se desestacionalizaron los datos, para que el ciclo estacional de precipitaciones y temperaturas no influyera en los valores de correlación. Una vez obtenida la matriz de correlaciones se crearon series de referencia de cada una de las estaciones meteorológicas con la estación que tiene un mayor coeficiente de correlación. Las series de referencia se utilizaron para rellenar los datos de las series con lagunas, a partir de regresiones lineales entre ambas. El resultado de despejar la incógnita de la ecuación lineal con los valores de la serie de referencia, es el valor que se utiliza para rellenar el dato faltante. Solamente se realizó este procedimiento en aquellas series que tuvieran un coeficiente de correlación superior a 0,7. Por otro lado, en el caso de las series de precipitaciones no hizo falta la corrección de lagunas ya que estaban completas para el período estudiado. En el caso de las series de temperatura, el número de estaciones disponibles se redujo notablemente. De todas formas, pensamos que el número utilizado finalmente resultó ser suficiente para los análisis del presente trabajo, debido a la baja variabilidad espacial que muestran las tendencias de temperaturas en la isla, como se verá en el apartado de resultados. En la figura 1 (área de estudio) se puede ver cómo la distribución espacial de las estaciones se encuentra repartida por toda la isla, por lo que para el estudio de tendencias y patrones temporales no debería representar ningún tipo de problema.

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Análisis del comportamiento espectral del epitelio escamoso normal del cérvix y el epitelio acetoblanco por infección de virus del papiloma, mediante el procesamiento digital de imágenes colposcópicas usando en modelo dinámico lineal

Análisis del comportamiento espectral del epitelio escamoso normal del cérvix y el epitelio acetoblanco por infección de virus del papiloma, mediante el procesamiento digital de imágenes colposcópicas usando en modelo dinámico lineal

El objetivo del desarrollo de la presente tesis ha sido el explorar la caracterización y clasificación de los patrones temporales que se presentan en la dinámica aceto-blanca del tejido normal y anormal del cérvix en imágenes colposcópicas, con el propósito de aumentar la especificidad de la prueba colposcópica y mejorar la toma de la biopsia. Para lograr esto se ha realizado la segunda etapa de un total de tres etapas en las que se ha dividido el proyecto “Análisis del comportamiento espectral del epitelio escamoso normal del cérvix y el epitelio acetoblanco por infección del virus del papiloma, mediante el procesamiento digital de imágenes colposcópicas usando un modelo dinámico lineal”. En donde se adquirieron los datos de 24 pacientes con edades entre 25 a 45 años. De las observaciones se obtuvo lo siguiente: 21 Normales (9 tejido normal, 7 metaplasia inmadura, 5 metaplasia madura ), 15 Anormales (15 lesión bajo grado, 1 lesión alto grado). El número de observaciones supera al de pacientes debido a que en algunos casos se tomó más de una observación de un mismo paciente. En el desarrollo de la segunda etapa del proyecto se ha implementado la adquisición (con luz blanca y multiespectral) de secuencias colposcópicas. De las secuencias adquiridas con luz blanca se extrajeron series de tiempo representadas en distintos espacios de color. El explorar la clasificación de las series de tiempo extraídas de los componentes que forman los espacios de color, nos ha permitido identificar cual de estos componentes nos permite caracterizar el tejido normal o tejido anormal de cérvix. Esto lo demuestra los resultados obtenidos ya que se aumentó el porcentaje de especificidad en tres de las representaciones de espacio de color: Datos crudos (Gris Normalizado 58%), Modelo (Polinomio 56%) y componente R (espacio de color RGB 59%) en comparación del 48% que se reporta en la colposcopía [6]. En cuanto a la sensibilidad se tuvo un decremento (en promedio 67%) en todos los componentes de las representaciones de los espacios de colores en el porcentaje de clasificación en comparación con la colposcopía en donde se reporta 96% [6]. Sin embargo, los resultados obtenidos en nuestro trabajo de investigación los hemos comparados con aquellos que se han reportado en investigaciones enfocadas en torno a la caracterización de lesiones malignas y pre-malignas a partir del análisis de imágenes colposcópicas [14-16, 25, 26]. Esta comparación se presenta en la tabla 7.1

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Caracterización espacio-temporal de la evolución de la precipitación anual en la cuenca del Ebro

Caracterización espacio-temporal de la evolución de la precipitación anual en la cuenca del Ebro

Una vez identificadas en la cuenca del Ebro ´areas geogr´aficas cuyos patrones temporales de lluvia son esencialmente comunes, el an´alisis de la evoluci´on observada en la precipitaci ´on a partir de series regionales resulta m´as econ´omico en cuanto al esfuerzo y m´as fiable ya que, por un lado, ser´a menos sensible a posibles inhomogeneidades no detectadas en alguna serie individual y, por otro, porque en ´areas con una se˜nal de lluvia homog´enea, la serie regional, con menor variabilidad en los datos, realza la se˜nal de lluvia sin alterar el patr´on de tendencia existente.

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LM-PI-USVT-006-18 LI Parametros Transito Diseno Pavimentos.pdf (3.389Mb)

LM-PI-USVT-006-18 LI Parametros Transito Diseno Pavimentos.pdf (3.389Mb)

Magaña (2014) realizó el proyecto de graduación titulado “Determinación de patrones típicos de distribución temporal de tránsito en Costa Rica” para obtener el grado de licenciatura en ingeniería civil de la Universidad de Costa Rica. A partir del análisis estadístico de datos obtenidos de estaciones de conteo permanentes, se determinaron los patrones temporales, conociendo los días de la semana con patrones típicos de distribución horaria del tráfico, así como los meses con patrones típicos de distribución del tráfico por día de la semana para cada estación estudiada. La investigación se centró en el análisis de los datos públicos de tránsito vehicular de las estaciones permanentes de conteo, de la Unidad de Gestión de Carreteras de la Dirección de Planificación Sectorial y el Centro de Control de Tránsito de la Dirección General de Ingeniería de Tránsito del MOPT, en los días con datos para las 24 horas del año 2012, se utilizaron además los datos del Consejo Nacional de Concesiones, por medio de la Sociedad Concesionaria de la Ruta Nacional 27, Carretera San José – Caldera, así como los obtenidos en aforos temporales de tránsito realizados por el PITRA-LanammeUCR para validar los patrones obtenidos. Según Magaña (2014) es necesario conocer como varían los volúmenes de tránsito a lo largo de los días, semanas y meses para la adecuada programación de los aforos vehiculares y relacionar los volúmenes de un tiempo y lugar específicos con otro volumen de otro tiempo y lugar.

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Relaciones climáticas entre la fractalidad temporal de los episodios de lluvia y de sequía

Relaciones climáticas entre la fractalidad temporal de los episodios de lluvia y de sequía

Por otro lado, este estudio revela que la precipitación generalmente tiene una es- tructura anidada en el tiempo. Es decir, existe una relación de auto-similitud en varias escalas temporales, de tal modo que cada acumulación máxima de duración más corta se incluye dentro de las más largas. En este sentido, el índice n puede ser interpre- tado como una dimensión fractal de las intensidades medias máximas, fuertemente relacionado con las dimensiones fractales de la lluvia: duración, intensidad media y estructura temporal de las rachas húmedas y secas.

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Solución computacional de modelos biológicos de formación de patrones espacio-temporales

Solución computacional de modelos biológicos de formación de patrones espacio-temporales

La implementación de estos modelos utilizando la formulación matemática y el método numérico por elementos finitos presentados ha permitido reproducir los resultados obtenidos por otros métodos reportados en [1, 2, 4, 8]. La técnica empleada permite solucionar modelos complejos con menor costo computacional y mejor aproximación numérica, siempre que el dominio, el mallado y las características temporales sean bien especificados. Se espera que la evidencia de los resultados presentados y la técnica de solución empleada sean de utilidad en la formulación e implementación de modelos matemáticos biológicos complejos de crecimiento y desarrollo celular y tisular, de manera similar al resultado mostrado en la figura 14 donde se describe la formación de tejido por parte de las células que migran a lo largo del dominio.

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Estudio de propuestas intermedias de baloncesto en categoría infantil.

Estudio de propuestas intermedias de baloncesto en categoría infantil.

La descripción técnica ideal del tiro libre no deja lugar a dudas de que debe ser un lanzamiento sin salto 15, 16, 21, 23, 25 . Y es que, la inclusión de salto en el tiro libre se encuentra directamente relacionada con los requerimientos de fuerza del lanzador para alcanzar con garantías la canasta. De esta forma, en la modalidad alevín es en la que en menor medida se ve reflejado este error tipo; mientras, en la categoría infantil y en el resto de modalidades, aumenta considerablemente la presencia del error que supone la categoría “salto” en el lanzamiento. En lo relativo a la fase aérea del salto decir que, en los patrones temporales correspondientes a los dos jugadores que utilizan el salto en la modalidad alevín, se inicia en el fotograma “finalización” o con posterioridad al citado fotograma. Este hecho, refrendado por los resultados estadísticos, denota la brevedad y

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Diseño e implementación de una herramienta de análisis de datos y automatización de procesos para mercados financieros

Diseño e implementación de una herramienta de análisis de datos y automatización de procesos para mercados financieros

A la hora de realizar un estudio basado en predicción de series temporales hemos estudiado como la traducción desde números a símbolos es mucho más factible. Este método de análisis perdería mucho sentido si todos los agentes del mercado utilizaran el mismo sistema de predicción. Para conseguir retornos otro tiene que sufrir pérdidas. Debido a esto un algoritmo de predicción nunca conseguirá ganar todas las operaciones que ejecute, pero mediante un proceso de optimización, se puede lograr que el número de aciertos sea mayor al número de errores en el pronóstico de la fluctuación del mercado. Del mismo, hay eventos que tienen un impacto muy alto en los mercados y que son impredecibles.

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Patrones espacio-temporales de clorofila-a de imágenes satelitales durante un florecimiento algal nocivo de Gymnodinium catenatum en el norte del Golfo de California en enero de 2015Spatio-temporal patterns of chlorophyll-a from satellite images during a

Patrones espacio-temporales de clorofila-a de imágenes satelitales durante un florecimiento algal nocivo de Gymnodinium catenatum en el norte del Golfo de California en enero de 2015Spatio-temporal patterns of chlorophyll-a from satellite images during a Gymnodinium catenatum harmful bloom in the northern Gulf of California in January 2015

Los FANs no son eventos raros en México, se reconocen cerca de setenta especies de microalgas capaces de formar FANs en costas mexicanas (García-Mendoza et al., 2016; Lewitus et al., 2012; Hernández-Becerril et al., 2007). En los últimos 20 años se ha documentado un aumento en su frecuencia de aparición, lo que ha impulsado un incremento en el número de instituciones e investigadores involucrados en el estudio de estos eventos, sin embargo, la mayoría de las actividades y programas de investigación han sido a corto plazo y enfocados a muestreos puntuales (Band-Schmidt et al., 2011). Gran parte de los estudios publicados están enfocados en la identificación y registro de las especies tóxicas formadoras de FANs (Ochoa et al., 1997; Herrera-Silveira, 1999; Hernández-Becerril et al., 2007; Cortés-Altamirano y Sierra- Beltrán, 2008), efectos sobre la maricultura (Alonso-Rodríguez y Páez-Osuna, 2003) y daño en organismos silvestres (Núñez-Vázquez et al., 2011). Esto ha dejado rezagado el conocimiento acerca de las condiciones ambientales (temperatura, radiación solar, turbidez, batimetría, entre otros) asociadas al crecimiento y reproducción de especies nocivas y los patrones espacio-temporales a los que están sujetos los FANs (Blondeau-Patissier et al., 2014). Band-Schmidt et al., (2011) menciona la falta de información que existe en ciertas líneas de investigación con respecto a los FANs, entre las cuales destacan el efecto del cambio climático y la utilización de imágenes de satélite en su monitoreo, coincidiendo con otros autores en la importancia de realizar estudios y programas de monitoreo multidisciplinario para comprender mejor la dinámica de dichos eventos.

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Evaluación regional de la respuesta hidrológica a las condiciones de sequía climática a distintas escalas temporales en la Península Ibérica

Evaluación regional de la respuesta hidrológica a las condiciones de sequía climática a distintas escalas temporales en la Península Ibérica

El primer componente resume el 32.9% de la varianza, y muestra una modificación del patrón de respuesta a escalas temporales cortas observado hasta ahora. Antes de la regulación estas cuencas muestran una respuesta alta (R>0.5) al SPI considerando escalas temporales de 2 y 3 meses. Tras el represamiento aguas arriba, si bien la curva de correlación mantiene el mismo patrón, estas cuencas experimentan un descenso de su sensibilidad a la sequía climática: en este caso, aunque la máxima correlación (R=0.38) también se registra a una escala temporal de 2 meses, sólo se registran correlaciones mayores de R>0.3 entre las escalas de 2 y 9 meses. Este primer componente representa a la cuenca del Miño, numerosos afluentes pirenaicos y el tramo bajo del Ebro, el sistema del Tormes en la cuenca del Duero, el sector septentrional de la cuenca del Segura y el tramo medio del Guadalquivir. Las curvas de correlación del segundo componente (31.1% de la varianza) muestran una inversión total en la configuración entre los dos periodos analizados. Antes de la regulación muestran una mayor sensibilidad (R=0.34) a la escala temporal de 2 meses, mientras que las correlaciones descienden bruscamente a escalas temporales mayores como sucede en los sistemas englobados en el primer componente; tras el represamiento, los caudales pasaron a responder a escalas temporales mucho más largas, con correlaciones superiores a R>0.3 entre los 8 y 38 meses, adquiriendo la configuración del segundo gran patrón general observado, caracterizado por largas inercias temporales en la respuesta hidrológica ante las condiciones de sequía climática. Este segundo componente resume las modificaciones en la respuesta de las sequías hidrológicas a distintas escalas temporales del SPI, ligadas a la gestión hidrológica de la práctica totalidad de la cuenca del Guadiana, el sector norte de la cuenca del Júcar, el río Ebro aguas abajo del sistema Ribarroja-Mequinenza-Flix, y cuencas aisladas que drenan desde las cordilleras más septentrionales de la Península, incluyendo el sistema del río Aragón en la cuenca del Ebro. El tercer componente identificado explica el 19.6% de la varianza y está ligado a cuencas que antes de ser reguladas mostraban una correlación alta con el SPI a escalas temporales medias y largas (R>0.5 entre los 7 y los 28 meses), y que tras la regulación aguas arriba experimentaron una reducción de la magnitud de las correlaciones a la vez que una homogeneización de la inercia temporal, con correlaciones en torno a R=0.4 a lo largo de todas las escalas temporales analizadas.

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Tendencias temporales de los patrones de búsqueda de información sobre servicio de asistencia sanitaria domiciliaria en España

Tendencias temporales de los patrones de búsqueda de información sobre servicio de asistencia sanitaria domiciliaria en España

Así pues, está más que demostrado que Google es un motor de búsqueda que facilita informa- ción -incluso sobre salud- a cualquier persona, que a través de los resultados obtenidos puede acceder fácilmente a los documentos existentes en la Red. Y, aunque no es el útil más conocido de Google, «Google Trends» es una herramienta, de acceso libre, que informa del volumen total de búsquedas realizadas por los usuarios de todo el mundo para exponer qué tan frecuentemente se busca un término y en qué lugares. Se puede afirmar que esta aplicación facilita la investigación sobre las ciencias de la salud en la era de Big Data. Los datos de búsqueda en Internet pueden proporcionar información valiosa sobre los patrones de enfermedad y el comportamiento de la población (10,11).

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Identificando patrones espaciales y temporales de la abundancia de Langosta en el Archipiélago de San Andrés: Una experiencia de co-manejo.

Identificando patrones espaciales y temporales de la abundancia de Langosta en el Archipiélago de San Andrés: Una experiencia de co-manejo.

La langosta espinosa es la principal pesquería del Archipiélago de San Andrés, sin embargo sus patrones de distribución especial y temporal aun se desconocen. En este trabajo se presenta una experiencia de co-manejo para localizar las principales áreas de pesca y las tendencias de abundancia de langosta en una región intensamente explotada pero con mínimo conocimiento científico. Un total de 20,870 sitios se obtuvieron de 26 bitácoras de capitanes de la pesca con nasa en un período de 12 años. Posiciones geográficas de las líneas de nasas fueron localizadas utilizando un sistema de información geográfica para generar mapas temáticos de las áreas mensuales y anuales de pesca y de sus abundancias. La sección de la plataforma Nicaragüense que pertenece a Colombia (Green Moon) fue identificada como la zona de pesca de mayor uso (68.3%), y secciones de la plataforma de Quitasueño representaron un 14%. Sorpresivamente, se encontraron zonas de pesca aisladas y no cartografiadas en las cartas náuticas que están siendo pescadas y que resultaron de gran interés, no solo por su pequeña extensión, sino también porque allí se presentaron las densidades de langostas más altas. En

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Inclusión de correlaciones temporales con dependencia a largo plazo y patrones autosimilares en modelos de redes IEEE 802.3

Inclusión de correlaciones temporales con dependencia a largo plazo y patrones autosimilares en modelos de redes IEEE 802.3

De igual forma se justifica un nuevo enfoque para llevar a cabo los procesos de modelado de redes Ethernet, puesto que, en términos de la evolución antes planteada, se infiere que el sucesor natural del estándar IEEE 802.3u, es el estándar IEEE 802.3z, el cual deberá ceder su lugar en los entornos de acceso y WAN, a los estándares IEEE 802.3ae e IEEE 802.3ba, respectivamente, y las repercusiones que consigo traerán asociadas estas migraciones tecnológicas, deben ser adecuadamente evaluadas, dimensionadas y categorizadas en términos de su impacto sobre las actuales bases de equipamiento instaladas bajo la óptica definida con anterioridad, antes de su adopción. Se aclara en este punto que en función de la definición de rendimiento antes planteada, tan solo se pretende entregar una idea intuitiva del aprovechamiento de la capacidad de canal, para posteriormente realizar un estudio en detalle sobre la base de los correspondientes modelos analíticos. Por otra parte, la aceptación de la existencia de patrones de tráfico autosimilares, se realiza sobre el hecho empírico de que éstos se caracterizan por la presencia permanente de ráfagas de tráfico de paquetes, a través de diferentes escalas de tiempo y considerando el argumento de que las propiedades características de todos los procesos autosimilares es la dependencia de largo alcance (LRD), la cual se presenta al aumentar el nivel de agregación [1]. Luego, el comportamiento fractal de este tipo de tráfico no coincide con el comportamiento del tráfico modelado tradicionalmente a través de procesos de Poisson o Markov, los cuales se caracterizan por la ausencia de ráfagas y una baja variabilidad reflejada en la total independencia temporal entre las muestras. En resumen, se trata de procesos que con toda claridad exhiben dependencia temporal de corto alcance (SRD), la cual desprecia toda forma de relación entre procesos temporalmente distantes, es decir, se trata de procesos estocásticos de memoria nula, y no consideran válida la existencia de algún tipo de patrón mínimo representativo de la totalidad del tráfico cursado. Luego, considerando los mismos argumentos, además del hecho de que los fenómenos autosimilares presentan el mismo aspecto o comportamiento cuando se visualizan con distintos grados de ampliación o a

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Método para la búsqueda de patrones similares en series temporales simbólicas

Método para la búsqueda de patrones similares en series temporales simbólicas

En este tipo de clustering de series temporales se hace una reducción de dimensionalidad a través de técnicas de Feature Extraction, por lo que primero los datos de las series en bruto son convertidos en vectores de características de menor dimensión, y luego se aplica un algoritmo de clustering convencional a los vectores de características extraídos. Un algoritmo de clustering de series temporales de este tipo fue introducido por Shaw y King [13]. En esta estrategia se propone agrupar las series temporales indirectamente haciendo uso de dos algoritmos de clustering jerárquicos: el algoritmo de varianza mínima de Ward y el algoritmo de vinculación única. Estos algoritmos son aplicados a espectros normalizados (normalizados por la amplitud del pico más grande) que se construyeron a partir de la serie temporal original con las medias ajustadas a cero. Los espectros filtrados del análisis del componente principal también se agrupan; se encontró que el uso de 14 de los más significativos autovectores (eigenvectors) podría lograr resultados similares. Para la medida de similitud fue utilizada la distancia euclidiana.

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LM-PI-USVT-003-16 Determinación de parámetros de carga en Costa rica Informe de Avance.pdf (4.216Mb)

LM-PI-USVT-003-16 Determinación de parámetros de carga en Costa rica Informe de Avance.pdf (4.216Mb)

Magaña (2014) explica que para asignar una sección de carretera específica al estudio de cada grupo de factores de tránsito, ya sea por hora del día, día de la semana o mes del año, se realizaron tablas de resultados con los factores de tránsito para cada clasificación de vehículos, además de diagramas de decisión para asignar los grupos a cada clasificación. Esto con el objetivo de analizar el comportamiento de los aforos temporales en ese tramo a partir de los patones de tránsito temporales. El procedimiento empleado por Magaña (2014) para la obtención de los factores de tránsito en un tramo particular, se inicia determinando la aplicación de los factores conforme a los meses y días típicos explicados con anterioridad, buscando que el aforo sea de preferencia en una vía de dos sentidos de circulación, luego se utilizan los diagramas de decisión para determinar los patrones de cada tipo de vehículo (sumatoria de todo tipo de vehículos, vehículos livianos y de carga liviana, autobuses, camiones unitarios o camiones articulados) de acuerdo a las características geográficas y funcionales que posean. Luego a partir de los grupos de factores obtenidos se realiza la expansión de volúmenes para calcular los volúmenes por hora del día, día de la semana y mes del año.

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Aplicación de la biología de sistemas al estudio de la malaria y búsqueda de biomarcadores y dianas terapéuticas

Aplicación de la biología de sistemas al estudio de la malaria y búsqueda de biomarcadores y dianas terapéuticas

En primer lugar, realizamos un agrupamiento de los genes en base a su perfil de expresión temporal, de manera que los perfiles temporales en un grupo sean más similares entre sí que a los perfiles temporales de otros grupos. Utilizamos la distancia euclídea como función de similaridad. Para la partición, se utiliza el método PAMK o de los k-medoides [28], un método similar al de las k-medias pero menos sensible a los outliers . Se realiza una partición inicial en 20 clústers seguida por una serie de iteraciones para minimizar el coste (suma de distancias de los objetos a su medoide) hasta convergencia. Elegimos un número elevado de clústers como punto de partida ya que se esperan encontrar al menos 14 perfiles temporales distintos (ver dibujos figura 12). Posteriormente se realiza una optimización manual de los clusters dividiendo los clusters con diferentes perfiles y fusionando aquellos con prototipos similares. Para cada clúster, TiCoNe muestra un patrón consenso, llamado prototipo. Para cada clúster, se calcula el coeficiente de correlación de Pearson medio de los objetos respecto a su prototipo, así como un p-valor empírico basado en permutaciones [7]. A continuación se muestra el resultado del análisis de clustering temporal realizado con TiCoNe :

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Reconocimiento de Patrones y Generación de Características con Restricciones Temporales

Reconocimiento de Patrones y Generación de Características con Restricciones Temporales

mediante cinco parámetros principales: uni- cidad, congruencia, invariancia, abstracción y sensibilidad. La naturaleza de las imáge- nes digitales analizadas es amplia desde imágenes naturales obtenidas por reflexión o transmisión, imágenes multi-espectrales, imágenes de resonancia magnética o reso- nancia magnética funcional [23] como tam- bién imágenes de rango obtenidas mediante cámaras de tiempo de vuelo [24][25]. A pe- sar de trabajar en esta línea de investigación con imágenes generadas por distintos fe- nómenos y que representan problemas dife- rentes podemos identificar una metodología común. Es necesario segmentar la imagen, dividirla en sus partes constitutivas u obje- tos que la componen donde el nivel de segmentación depende del problema anali- zado. Una vez determinados los elementos de la imagen que componen los objetos de interés y el fondo es posible investigar que método, o proponer un nuevo método que permita obtener un descriptor [26][27]. En el caso de imágenes digitales podemos cla- sificarlos en externos, internos y mixtos se- gún sean generados a partir de la frontera, la región del objeto de interés o ambas. El tipo de información que se utiliza es muy dependiente del problema abordado. Los principales métodos utilizados tienen en cuenta características como el color, la tex- tura, el espectro de frecuencias, propiedades geométricas y análisis en distintas escalas. Se investigan métodos de generación de ca- racterísticas que además de mejorar el ren- dimiento con respecto a los parámetros an- teriores puedan también satisfacer restric- ciones temporales [28] para problemas es- pecíficos, como interfaces hombre-máquina no convencionales [29].

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Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas

Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas

numérica a otra serie temporal simbólica donde cada uno de los símbolos tuviera un significado relevante en el dominio. Una secuencia temporal simbólica de este tipo aporta un valor añadido en el análisis de la serie al llevar implícito contenido semántico. Este contenido semántico permite caracterizar la propia secuencia temporal y, además, permite la definición de métodos de análisis y comparación de las series temporales que utilicen los mismos conceptos utilizados por el experto, lo que hace posible abordar el problema de una forma similar a como lo hace el experto y mejorar sustancialmente la explicación y justificación de los resultados obtenidos. Así, los datos numéricos serán transformados en datos simbólicos y todos los métodos y técnicas desarrollados se aplicarán sobre estos datos simbólicos.

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