Examinando por Materia "Neural networks (Computer science)"
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Ítem Algoritmo de estimación de parámetros y modulación de una señal recibida por un SDR(Universidad EAFIT, 2017) Toro Betancur, Verónica; Marulanda Bernal, José IgnacioÍtem An approach to emotion recognition in single-channel EEG signals: a mother child interaction(IOP Publishing, 2016) Gómez, A.; Quintero, L.; López, N.; Castro, J.; Gómez, A.; Quintero, L.; López, N.; Castro, J.; Mathematical Modeling Research Group, GRIMMAT, School of Sciences, Universidad EAFIT, Medellín, Colombia; Medical Technology Laboratory, Faculty of Engineering, Universidad Nacional de San Juan, Argentina; Psychology, Education and Culture Research Group Faculty of Social Science Politécnico Grancolombiano University Institution, Argentina; Universidad EAFIT. Escuela de Ciencias; agomez13@eafit.edu.co; oquinte1@eafit.edu.co; Modelado MatemáticoIn this work, we perform a first approach to emotion recognition from EEG single channel signals extracted in four (4) mother-child dyads experiment in developmental psychology -- Single channel EEG signals are analyzed and processed using several window sizes by performing a statistical analysis over features in the time and frequency domains -- Finally, a neural network obtained an average accuracy rate of 99% of classification in two emotional states such as happiness and sadnessÍtem Aproximación al modelo del mercado de telecomunicaciones móviles en Colombia desde la perspectiva de control(Universidad EAFIT, 2013) Sepúlveda Botero, Bertha Bibiana; Quintero Montoya, Olga LucíaEn este trabajo de tesis, se presenta una aproximación a la modelacion del mercado de las telecomunicaciones móviles en Colombia, donde se adolece de este tipo de enfoque, dado que las grandes empresas que tienen el control del mercado no lo hacen publico por los grandes conflictos de tipo economicos que se manejan -- Al inicio del trabajo se hace una breve presentacion del escenario en el que se desarrolla el mercado, la evolucion que ha tenido y algunas consideraciones de competencia, en un mercado que desde sus inicios ha tenido el concurso de muy pocas empresas y ha sido marcado por un gran monopolio -- Para la modelaci on, se parte de datos de usuarios y precios disponibles en las paginas web de los operadores de Telecomunicaciones y de informacion publica disponible en las paginas oficiales del Ministerio de Comunicaciones de Colombia, el modelo de mercado presentado esta compuesto por cuatro empresas de Telecomunicaciones Moviles: Claro (antes Comcel), Movistar, Tigo y UFF; los tres primeros Operadores de Redes M oviles y el cuarto Operador M ovil Virtual -- A la fecha de entrega de la tesis ya han aparecido otros dos operadores m oviles virtualesÍtem Aproximación del uso de redes neuronales en mantenimiento(Universidad EAFIT, 2013) Orozco Álvarez, David; Mora Gutiérrez, Luis AlbertoÍtem Clasificación de los fondos del Golfo de Urabá empleando métodos acústicos(Universidad EAFIT, 2010) Paschke Castaño, Juan Felipe; Pérez Mesa, Jesús AlbertoLa Clasificación de Fondos es un método geofísico que permite discriminar los tipos de lechos (sedimentarios o rocosos) de los fondos de cuerpos de agua con base en información obtenida con un emisor-receptor de ondas mecánicas (ecosonda) -- A partir de las características físicas (Frecuencia de emisión, Longitud del pulso, Ganancia, Potencia de emisión) y del tiempo entre emisión-recepción de pulsos individuales, las ecosondas permiten calcular, entre otros parámetros, las profundidades de los fondos y el Eco-Strenght, intensidad de los ecos reflejados -- Los valores de este último parámetro son función de la naturaleza física de los fondos, particularmente de sus rugosidades y durezas -- En este trabajo se ilustra un sistema de clasificación de fondos realizado con base en la información de 105 perfiles batimétricos del Golfo de Urabá, obtenidos con una ecosonda Knudsen 320 B/P emitiendo a una frecuencia de 200 kHz -- A partir de sus valores E1 y E2 (Rugosidad del fondo vs. Dureza del fondo, respectivamente) se diferenciaron en los fondos del Golfo los siguientes cinco tipos de lechos marinos, denominados según la nomenclatura del sistema de clasificación RoxAnn: 1) fondos con cobertura sedimentaria de lodos; 2) fondos con cobertura sedimentaria de limos; 3) fondos con cobertura sedimentaria de arenas finas; 4) fondos con cobertura sedimentaria de arenas gruesas y, 5) fondos rocosos y/o con cobertura sedimentaria de gravas -- Para determinar en el laboratorio si la ecosonda discrimina la naturaleza de los materiales del fondo en función de los índices de dureza y rugosidad, se experimentó con cuatro tipos de materiales, correspondientes a dos tipos de gravas, concreto y platina de acero al carbono -- Los resultados muestran que los materiales menos rugosos y duros (como las gravas) inducen mayor dispersión de las ondas acústicas ultrasónicasÍtem Diseño de un sistema de pronóstico de la demanda de nitrógeno y oxígeno para la compañía Cryogas S.A. basado en redes neuronales(Universidad EAFIT, 2014) Rosas Pabón, Daniel Mauricio; Ramírez Echeverri, Sergio AugustoLa dinámica del mercado en los últimos años ha llevado a Cryogas a optimizar sus costos de producción y evitar agotados, maximizando el servicio al cliente y la rentabilidad de sus productos -- La realización este proyecto es con el objetivo de identificar la metodología propuesta genera un pronóstico acertado frente a los métodos y resultados utilizados actualmente y mejorar los costos productivos mediante una producción con una mejor eficiencia energética -- La investigación parte de la identificación de variables que afecta la demanda de los productos con mayor irregularidad, para cuantificar y generar entradas para los diferentes modelos de redes neuronales -- Se realizaron varios pronósticos con diferentes modelos cuyos resultados se comparan con datos de control para seleccionar el de mejor desempeño y mayor exactitud -- Los resultados obtenidos con el modelo de pronóstico de mejor desempeño se comparan con realidad y el método usado actualmente por Cryogas para identificar el mejor -- Los resultados obtenidos permiten una mejora en los procedimientos de Cryogas que impactaran positivamente la rentabilidad de la compañía, se tendrán parámetros de generación de pronósticos basados en criterios sólidos y se buscara eliminar la subjetividad en esta actividadÍtem Diseño de un sistema experto en mantenimiento e implementación en un sistema de ingeniería(Universidad EAFIT, 2008) Escobar Villegas, Daniel; Martinod Restrepo, Ronald MauricioÍtem Estimación de un pronóstico de exportaciones de café suave colombiano: Redes Neuronales Artificiales y ARDL (ene-dic 2012)(Universidad EAFIT, 2016) Gil Serna, Juan Gabriel; Quintero Montoya, Olga LucíaLa producción de café colombiano ha sufrido múltiples cambios en todos los niveles, a saber, el político, económico, social, cultural y ambiental -- El desarrollo de la caficultura nacional ha dependido fehacientemente de choques externos como la volatilidad del tipo de cambio, la variabilidad de su precio internacional y las fuertes condiciones climáticas que se han intensificado durante los últimos años -- Asimismo, el rompimiento del pacto de cuotas en 1989 dejó fuerte afecciones en términos de la pérdida de mercado del producto colombiano, que se vio reflejada en un ambiente interno poco favorable en términos del desempleo, la productividad, las ganancias de los productores, la calidad de vida de los pequeños y mediano caficultores, y en general, de la importancia de la caficultura para la economía del país; luego de haber sostenido su dinámica macroeconómica durante más de un siglo e incentivar a la par el desarrollo de su industria e infraestructura -- Por estas razones, el interés de este trabajo se concentra en un análisis para establecer que incidencia poseen las tres variables mencionadas sobre el nivel de exportaciones de café suave colombiano para el periodo enero-diciembre del 2012, por medio de una estimación y comparación entre el uso de un modelo feedforward de Redes Neuronales Artificiales contra un modelo econométrico ARDL -- Los resultados mostrarán mejores ajustes en el error de predicción por parte de las redes y ofrecerán visiones tanto de la situación actual como de la más próxima al respecto de las mismasÍtem Imputation method based on recurrent neural networks for the internet of things(Universidad EAFIT, 2018) Rodríguez Colina, Sebastián; Mejía Gutiérrez, RicardoThe Internet of Things (IoT) refers to the new technological paradigm in which sensors and common objects, like household appliances, connect to and interact through the Internet -- This new paradigm, and the use of Artificial Intelligence (AI) and modern data analysis techniques, powers the development of smart products and services; which promise to revolutionize the industry and humans way of living -- Nonetheless, there are plenty of issues that need to be solved in order to have reliable products and services based on the IoT -- Among others, the problem of missing data posses great threats to the applicability of AI and data analysis to IoT applications -- This manuscript shows an analysis of the missing data problem in the context of the IoT, as well as the current imputation methods proposed to solve the problem -- This analysis leads to the conclusion that current solutions are very limited when considering how broad the context of IoT applications may be -- Additionally, this manuscript exposes that there is not a common experimental set up in which the authors have tested their proposed imputation methods; moreover, the experiments found in the literature, lack reproducibility and do not carefully consider how the missing data problem may present in the IoT -- Consequently, the reader will find two proposals in this manuscript: i) an experimental set up to properly test imputation methods in the context of the IoT; and ii) an imputation method that is general enough as to be applied to several IoT scenarios -- The latter is based on Recurrent Neural Networks, a family of supervised learning methods which have excel at exploiting patterns in sequential data and intrinsic association between the variables of dataÍtem Integración de la metodología CommonKADS y la lógica difusa en un sistema experto para apoyar el proceso de selección de personal(Universidad EAFIT, 2016) Jaramillo Flórez, Álvaro; Henao Cálad, MónicaEl presente trabajo muestra la integración entre la metodología CommonKADS y la lógica difusa, para el procesamiento de conocimiento impreciso con un sistema experto -- Se describen los métodos de inferencia de la Tarea de Evaluación, al utilizar una base de conocimientos con variables lingüísticas difusas-- Cuando la base de conocimientos de un sistema experto contiene conocimiento ambiguo, es necesario usar una lógica basada en cuantificadores de cualidad, ya que este conocimiento presenta características difíciles de procesar con los métodos basados en reglas con contenido discreto -- Para lograr este propósito, se utilizan las hojas de trabajo que propone la metodología CommonKADS como guía para construir los diferentes modelos de la organización, del conocimiento y del sistema y, por medio de las técnicas y herramientas para capturar y representar el conocimiento del experto, se detalla el algoritmo de lógica difusa para operar este tipo de conocimiento -- Con los modelados UML (Lenguaje Unificado de Modelado) para representar las etapas de desarrollo, se incorporan funcionalmente todos estos modelos en un sistema informático -- Con esta integración, se plantea una estrategia para procesar conocimiento difuso para aplicarlos en los ámbitos donde se presentan inconsistencias en las decisiones por lo inespecífico del conocimiento, como, por ejemplo, en las ciencias sociales o en los entornos administrativos -- Con el fin de demostrar la funcionalidad de esta propuesta, se diseña un sistema experto en una firma de caza-talentos, para apoyar el proceso de selección de personal, automatizar la toma de decisiones en procedimientos no estructurados, obtener resultados regulares y formalizar las tareas de razonamiento del expertoÍtem Metaheurísticos: una alternativa para la solución de problemas combinatorios en Administración de Operaciones(Revista EIA, 2007-12) Vélez, Mario César; Montoya, José Alejandro; Universidad EAFIT. Departamento de Ingeniería de Producción; marvelez@ eafit.edu.co; jmonto36@eafit.edu.co; Gestión de Producción y LogísticaThe scarce diffusion given to the newest techniques for solving complex operations management problems has as a direct consequence that companies lose opportunities to operate at lower costs and higher efficiency -- The objective of this article is to introduce and explain the fundamental ideas behind metaheuristics, a solution technique for combinatorial problems that has received the most attention from the academiccommunity in the last few years -- In order to illustrate these ideas, an example of a classical combinatorial problem in the sequencing of operations area is presented, and a solution algorithm making use of some of these techniques is proposedÍtem Multiresolution analysis (discrete wavelet transform) through Daubechies family for emotion recognition in speech(IOP Publishing, 2016) Campo, D.; Quintero, O.L.; Bastidas, M; Campo, D.; Quintero, O.L.; Bastidas, M; Dipartimento di Ingegneria Navale, Elettrica, Elettronica e delle Telecomunicazioni (DITEN). Information and Signal Processing for Cognitive Telecommunications ISIP40, Genova, Italy; Mathematical Modeling Research Group at Mathematical Sciences Department in School of Sciences at Universidad EAFIT, Medellín, Colombia; Universidad EAFIT. Escuela de Ciencias; dcampoc@eafit.edu.co; oquinte1@eafit.edu.co; mbastida@eafit.edu.co; Modelado MatemáticoWe propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identifyÍtem The classification problem in machine learning: an overview with study cases in emotion recognition and music-speech differentiation(Universidad EAFIT, 2015) Rodríguez Cadavid, SantiagoThis work addresses the well-known classification problem in machine learning -- The goal of this study is to approach the reader to the methodological aspects of the feature extraction, feature selection and classifier performance through simple and understandable theoretical aspects and two study cases -- Finally, a very good classification performance was obtained for the emotion recognition from speech