Artigos de revistas: "Clasificación automática"

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Suárez Londoño, Arnol Sneider, Andrés Fernando Jiménez López, Mauricio Castro Franco e Angel Alfonso Cruz Roa. "Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales". Orinoquia 21, n.º 1 Sup (16 de julho de 2017): 64–75. http://dx.doi.org/10.22579/20112629.432.

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La clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.

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Piza Volio, Eduardo, Álex Murillo Fernández e Javier Trejos Zelaya. "Nuevas técnicas de particionamiento en clasificación automática". Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones 6, n.º 1 (18 de fevereiro de 2009): 51. http://dx.doi.org/10.15517/rmta.v6i1.168.

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3

Ordoñez Erazo, Hugo, Daniel Andres Leon Vargas e Víctor Andrés Bucheli Guerrero. "Tagq TagEQ-CN: Clasificación de Eventos Sísmicos Basado en Redes Complejas". Investigación e Innovación en Ingenierías 9, n.º 1 (7 de maio de 2021): 136–48. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.9.1.4856.

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Objetivo: En el área de la sismología constantemente se presentan desarrollos tanto en el procesamiento de señales como en la detección y clasificación de señales sísmicas. En este sentido, la detección y clasificación de señales sísmicas continúa siendo un tema de investigación, dada la diversidad de tipos de señales, sensores y fuentes de vibración. Este trabajo se presenta una propuesta novedosa, al tratar el conjunto de eventos sísmicos como una red de eventos conectados entre sí, para la clasificación automática de eventos. Metodología: Para el proceso de clasificación de eventos utiliza información sobre nodos o lugares que aglomeran eventos sísmicos, así como también comunidades de eventos. De esta forma, TagEQ, es un sistema de etiquetado semi-automático de señales sísmicas, que toma sismogramas continuos de una estación y, a partir de un catálogo de eventos sísmicos y una representación de los eventos como red, clasifica automáticamente las señales. Resultados: El sistema se testeó con señales provenientes de la estación La Rusia que pertenece a la Red Sismológica Nacional de Colombia, con resultados prometedores. La aplicabilidad de este sistema, permite incluir información nueva para la anotación automática de sismos, así como también reconocer automáticamente eventos de otras fuentes. Conclusiones: El sistema desarrollado se basa en el paradigma supervisado, aunque buena parte del sistema funciona de manera automática en el sentido de que el usuario no escoge directamente cuál es el conjunto de señales que se utilizan para el entrenamiento y prueba del clasificador. Dado el nivel de abstracción que el clasificador alcanzó, es posible que pueda usarse también con otro tipo de señales, como señales de deslizamientos, explosiones, o movimiento de fluidos. Sin embargo, para poder usar esta técnica se debe crear un catálogo de tiempos de eventos y algún tipo de identificación de la señal.

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Cárdenas, Juan, Gastón Olivares e Rodrigo Alfaro. "Clasificación automática de textos usando redes de palabras". Revista signos 47, n.º 86 (dezembro de 2014): 346–64. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-09342014000300001.

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Jiménez Moreno, Robinson, Javier Eduardo Martínez Baquero e Luis Alfredo Rodríguez Umaña. "Sistema automático de clasificación de peces". Visión electrónica 12, n.º 2 (12 de dezembro de 2018): 258–64. http://dx.doi.org/10.14483/22484728.14265.

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el presente artículo expone el diseño de una arquitectura de red para reconocimiento de patrones orientada a la clasificación automática de dos tipos de peces: mojarra y tilapia. Se emplea una arquitectura basada en aprendizaje profundo mediante una red neuronal convolucional (RNC) para la cual se determina la base de datos a emplear y los diferentes hiperparámetros que la componen. Se logra obtener, mediante análisis por matriz de confusión, un desempeño del 100% de la red bajo las condiciones controladas el sistema de clasificación, es decir: color de banda transportadora uniforme y uso de luz día.

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Wilches-Cortina, Juan Ricardo, Jairo Alberto Cardona-Peña e Juan Pablo Tello-Portillo. "A VoIP call classifier for carrier grade based on Support Vector Machines". DYNA 84, n.º 202 (1 de julho de 2017): 75–83. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n202.60975.

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Actualmente, los técnicos de compañías de VoIP realizan pruebas y clasifican las llamadas como buenas o malas. Asimismo, existen plataformas automáticas que realizan llamadas VoIP para clasificarlas, sin realizar procesamiento de audio; proceso necesario cuando se pretende detectar el False Answer Supervision (FAS), una característica común e indeseable de las llamadas VoIP. Se implementó una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) junto con varias funciones utilizadas en el reconocimiento de voz para emular la toma de decisiones de los humanos (tarea de clasificación y análisis de audio realizada por los técnicos). Los experimentos se basaron en la comparación entre los resultados obtenidos de los métodos de clasificación actuales y los derivados de la SVM. Se utilizó una validación cruzada de diez veces para evaluar el rendimiento del sistema. Derivado de los resultados, la metodología propuesta muestra un mejor porcentaje de clasificación exitosa comparado con una plataforma automática llamada CheckMyRoutes.

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Mejia F, Marcela, Marco Alzate e Javier Rodríguez V. "Clasificación automática de glóbulos rojos en frotis de sangre periférica". Revista de la Universidad Industrial de Santander. Salud 48, n.º 3 (1 de julho de 2016): 311–19. http://dx.doi.org/10.18273/revsal.v48n3-2016005.

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Baez, José A., Orlando Ramos, María J. Somodevilla, Ivo H. Pineda, Darnes Vilariño e Concepción Pérez de Celis. "Una propuesta de clasificación automática de polaridad para notas periodísticas". Research in Computing Science 125, n.º 1 (31 de dezembro de 2016): 145–56. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-125-1-13.

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Hernández-Pajares, Beatriz, Diana Pérez-Marín e Vanessa Frías-Martínez. "Clasificación multiclase y visualización de quejas de organismos oficiales en twitter". TecnoLógicas 23, n.º 47 (30 de janeiro de 2020): 109–20. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.1454.

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Las redes sociales acumulan gran cantidad de información. Las actuales técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural permiten su procesamiento automático y las técnicas de Minería de Datos permiten extraer datos útiles a partir de la información recopilada y procesada. Sin embargo, de la revisión del estado del arte, se observa que la mayoría de los métodos de clasificación de los datos identificados y extraídos de redes sociales son biclase. Esto no es suficiente para algunas áreas de clasificación, en las que hay más de dos clases a considerar. En este artículo, se aporta un estudio comparativo de los métodos svm y Random Forests, para la identificación automática de n-clases en microblogging de redes sociales. Los datos recopilados automáticamente para el estudio están conformados por 190 000 tweets de cuatro organismos oficiales: Metro, Protección Civil, Policía, y Gobierno de México. De los resultados obtenidos, se recomienda el uso de Random Forests, ya que se consigue una precisión media del 81.46 % y una cobertura media del 59.88 %, con nueve tipos de quejas identificadas automáticamente.

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Botina-Monsalve, Deivid J., María A. Domínguez-Vásquez, Carlos A. Madrigal-González e Andrés E. Castro-Ospina. "Clasificación automática de las vocales en el lenguaje de señas colombiano". TecnoLógicas 21, n.º 41 (15 de janeiro de 2018): 103–14. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.730.

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El reconocimiento del lenguaje de señas es un problema de alta complejidad, debido a la cantidad de gestos estáticos y dinámicos necesarios para representar dicho lenguaje, teniendo en cuenta que el mismo variará para cada país en particular. Este artículo se enfoca en el reconocimiento de las vocales del lenguaje colombiano de señas, de forma estática. Se adquirieron 151 imágenes por cada clase, teniendo en cuenta también una clase no vocal adicional con diferentes escenas. A partir de cada imagen capturada se separa el objeto de interés del resto de la escena usando información de color; luego, se extraen características para describir el gesto correspondiente a cada vocal o a la clase que no corresponde a ninguna vocal. Posteriormente, se seleccionan cuatro conjuntos de características. El primero con la totalidad de ellas; a partir de este salen tres nuevos conjuntos: el segundo extrayendo un subconjunto de características mediante el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (PCA). El tercer conjunto, aplicando Selección Secuencial hacia Adelante (SFS), mediante la medida de FISHER y el último conjunto con SFS basado en el desempeño del clasificador de los vecinos más cercanos (KNN). Finalmente se prueban múltiples clasificadores para cada conjunto por medio de validación cruzada, obteniendo un desempeño superior al 90% para la mayoría de los clasificadores, concluyendo que la metodología propuesta permite una adecuada separación de las clases.

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Palomino Garibay, Alonso, e Sofía N. Galicia-Haro. "Clasificación automática de la orientación semántica de opiniones mediante características lingüísticas". Research in Computing Science 95, n.º 1 (31 de dezembro de 2015): 61–74. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-95-1-5.

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Lara-Cueva, Roman, Valeria Paillacho-Salazar e Michelle Villalva-Chaluisa. "Hacia un sistema de detección automática de señales del volcán Cotopaxi". DYNA 84, n.º 200 (1 de janeiro de 2017): 176–84. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n200.54573.

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Actualmente el Volcán Cotopaxi ha experimentado un incremento progresivo en su actividad sísmica, por lo que los especialistas requieren herramientas de alta eficiencia y confiabilidad para la monitorización volcánica. Este artículo presenta una detección basada en clasificación supervisada de los eventos sismo-volcánicos y no volcánicos registrados durante el año 2010. Nuestro algoritmo emplea cuatro características adquiridas por medio de la energía de los coeficientes de aproximación y detalle de la descomposición wavelet analizados con las familias Daubechies y Symlet. La clasificación de eventos fue realizada con el algoritmo de árboles de decisión empleando técnicas embebidas: validación cruzada y podamiento para una reducción del número de características. Los mejores resultados son obtenidos con la aplicación de la wavelet madre Symlet con una exactitud del 99% y una precisión de 98%.

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Alcarazo-Ibáñez, Freddy, Victor Tuesta-Monteza, Heber Iván Mejía-Cabrera, Juan Carlos Callejas e Raciel Yera. "Clasificación Automática de Limón Sutil Peruano (Citrus Aurantifolia) usando Máquinas de Vectores de Soporte". Revista de Ciencia y Tecnología, n.º 34 (27 de novembro de 2020): 67–76. http://dx.doi.org/10.36995/j.recyt.2020.34.009.

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La clasificación manual de frutas es un proceso que requiere de personal experto y es propenso al error humano. Reviste entonces vital importancia la automatización del mismo utilizando herramientas computacionales. En esta investigación se propuso un marco de trabajo basado en la aplicación de técnicas de Pre- Procesamiento de Imágenes y de Visión Artificial para clasificar de manera automática frutos del Limón Sutil Peruano (Citrus Aurantifolia) por color. Se presenta un prototipo de clasificación soportado por una plataforma de hardware para extraer las características de Momentos de Color de las imágenes de Citrus Aurantifolia con vistas a entrenar las técnicas de clasificación de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) y K-Vecinos más Cercanos (KNN). Los resultados arrojaron que utilizando el Momento de Color de la media del canal R (rojo), SVM obtuvo una precisión del 98%. Al convertir las imágenes al espacio de color CIELAB utilizando las coordenadas a* y b* la precisión obtenida por las técnicas SVM y K-NN fue del 100%.

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González Castañeda, EF, AA Torres-García, CA Reyes-García e L. Villaseñor-Pineda. "Applying Brain Signals Sonification for Automatic Classification". Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica 36, n.º 3 (15 de setembro de 2015): 233–48. http://dx.doi.org/10.17488/rmib.36.3.8.

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Zárate Sánchez, Juan Manuel, Hilarión Muñoz Contreras e María Antonieta Abud Figueroa. "Análisis del desempeño del algoritmo genético en la clasificación automática de documentos". Research in Computing Science 93, n.º 1 (31 de dezembro de 2015): 33–43. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-93-1-3.

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Montenegro Joo, Javier. "Automatic classification of products in the industry via invariant boundary moments". Industrial Data 10, n.º 2 (22 de março de 2014): 021. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v10i2.6256.

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La técnica de los Momentos Invariantes de Borde (MIB) es aplicada a la clasificación automática de dos diferentes objetos seleccionados al azar, independientemente de sus dimensiones, posición y orientación. Se muestra que si los objetos difieren solo en posición y orientación (sus dimensiones se mantienen), el poder de los MIB es optimo; sin embargo, cuando se incluyen variaciones en las dimensiones, los valores de los MIBs se superponen, lo cual limita su uso como una herramienta de clasificación, en casos como estos, debe introducirse un margen de tolerancia predefinido.

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Rueda V., Carlos Alberto. "Aplicación de la cuantización vectorial en la verificación automática del hablante". ÁNFORA 5, n.º 9 (29 de novembro de 2017): 44–58. http://dx.doi.org/10.30854/anf.v5.n9.1997.381.

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Este trabajo aplica la técnica de la cuantización de vectores p-arIa fines de la autenticación del hablante en la modalidad dependiente del texto. Se discute principalmente el problema de la determinación de umbrales de decisión en la tarea de clasificación. Utilizando una base de datos de cuatro hablantes-cuatro palabras, se examina el planteamiento básico de verificación y la forma cómo pueden mejorarse con miras a una experimentación de mayor escala.

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Velasco-Delgado, Oscar D., María F. Pérez-Sandoval e Juan F. Flórez- Marulanda. "Diseño y construcción de una estación de clasificación automática con visión de máquina". TecnoLógicas 17, n.º 32 (15 de janeiro de 2014): 97. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.200.

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Este artículo presenta el diseño, construcción y caracterización de un sistema automatizado de clasificación de producto en transportador de banda con visión de máquina que integra tecnología Free and Open Source Software y equipos comerciales Allen Bradley. Se definen requerimientos que determinan características: mecánicas de la estación de manufactura, de una aplicación clasificadora de productos con visión de máquina y de automatización del sistema. Para la aplicación de visión de máquina se usa la librería de procesamiento óptico digital de imágenes Open CV, para el diseño mecánico de la estación de manufactura se usa la herramienta CAD Solid Edge y para el diseño e implementación de la automatización se usan normas ISA junto a una metodología de proyectos de ingeniería en automatización integrando un PLC, un inversor, un Panel View y una Red DeviceNet. Se presentan pruebas de funcionamiento clasificando botellas y piezas de PVC en cuatro tipos establecidos, se comprueba el funcionamiento del sistema integrado y la eficiencia de la misma. El tiempo de procesamiento en visión de máquina es 0,290 s en promedio para una pieza de PVC, una capacidad de 206 accesorios x minuto, para botellas se logró un tiempo de procesamiento de 0,267 s, una capacidad de 224 botellas x minuto. Se obtiene un rendimiento mecánico máximo de 32 productos por minuto (1920 productos hora) con el transportador a 22 cm/s y con 40 cm de distancia entre productos obteniendo un error promedio de 0,8%.

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Pastor Jabaloyes, Laura, Francisco Arregui de la Cruz e Ricardo Cobacho Jordán. "Mejora del reconocimiento de usos finales del agua mediante la simplificación de la traza de caudal: un caso de estudio". Ingeniería del agua 22, n.º 4 (30 de outubro de 2018): 195. http://dx.doi.org/10.4995/ia.2018.9476.

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El éxito de estrategias para la desagregación y clasificación automática de los consumos de agua en usos finales depende de un adecuado filtrado previo de las trazas de caudal registradas. Se propone un nuevo algoritmo de filtrado, cuyos parámetros de entrada se ajustan mediante un proceso de calibración automático por evento de consumo, asegurando la adaptabilidad y simplificación de la traza filtrada a la original. Esta herramienta se aplica a un caso de estudio mediante el análisis de 5210 eventos de consumo, procedentes de una campaña de monitorización en una ciudad española. Los resultados muestran que el filtro es capaz de simplificar sustancialmente las trazas de caudal manteniendo la información esencial. En media, las trazas de caudal de eventos más complejos pueden definirse con menos del 10% de los puntos de las trazas originales. Además, el análisis realizado permite identificar diversas estrategias para mejorar y optimizar el proceso de filtrado.

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Velásquez Costa, José. "Diseño SCADA para un prototipo seleccionador de piezas". Industrial Data 13, n.º 1 (22 de março de 2014): 062. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v13i1.6164.

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El prototipo seleccionador realiza una clasificación y distribución de piezas en función al color y tipo de material que tengan las piezas. La clasificación se realiza por dos sensores que, dependiendo del tipo de pieza a evaluar, pueden o no activarse. Un controlador lógico programable (PLC) tiene la función de controlar de manera automática todo el proceso a través de un programa. Este programa permite que la distribución de las piezas se realice hacia distintas rampas en donde serán almacenadas. El proceso puede ser iniciado físicamente presionando un pulsador en el prototipo, como también al presionar un botón en la pantalla de una computadora. En la pantalla no solo se muestran botones, sino también se puede apreciar en tiempo real lo que ocurre durante el proceso en el prototipo seleccionador de piezas.

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CALVILLO MORENO, EDGAR ALAN, RICARDO MENDOZA GONZALEZ, JAIME MUÑOZ ARTEAGA, JULIO CESAR MARTINEZ ROMO, MIGUEL VARGAS MARTIN e LAURA CECILIA RODRIGUEZ MARTINEZ. "UNA HERRAMIENTA AUTOMÁTICA PARA LA CLASIFICACIÓN Y BÚSQUEDA DE ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN EN LA WEB". DYNA INGENIERIA E INDUSTRIA 91, n.º 1 (2016): 130. http://dx.doi.org/10.6036/7827.

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Ochoa González, Yuleisy Marilin, Wilmer Braulio Rivas Asanza, Bertha Eugenia Mazón Olivo e Eduardo Alejandro Tusa Jumbo. "Revisión de esquemas de clasificación de tejidos cancerígenos en imágenes de mamografía". Alternativas 19, n.º 3 (13 de dezembro de 2019): 72–83. http://dx.doi.org/10.23878/alternativas.v19i3.185.

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La presente revisión de esquemas de clasificación analiza los algoritmos y métodos más utilizados dentro de la detección automática y clasificación supervisada de anomalías en imágenes de mamografías. Para ello, se propone el análisis de 36 artículos científicos en base a su metodología de clasificación, considerando además que estas publicaciones se encuentran indexadas en revistas reconocidas en los últimos cinco años. El estudio se ha dividido en cuatro etapas. La primera etapa es el preprocesamiento, que incluye las bases de datos utilizadas para entrenamiento y pruebas. Además, describimos los métodos de filtrados como la ecualización de histogramas (escala de grises) y el filtro Gabor, entre otros métodos que han brindado resultados eficientes. La etapa de los algoritmos de extracción de características presenta coincidencias en la utilización de la transformada discreta de coseno y la transformada discreta de ondícula entre otros algoritmos que se han utilizado para esta tarea. Para los algoritmos de clasificación, se resalta la utilización de las máquinas de vectores de soporte. En adición a la revisión de expresiones matemáticas desarrolladas en esta investigación, una de las contribuciones de este trabajo reside en proporcionar una lista de clasificadores híbridos, que resultan de la combinación de los clasificadores convencionales. Finalmente, se describen las métricas de evaluación como la curva receptora de características operativas y la precisión, que son indicadores cuantitativos del desempeño de los algoritmos revisados en este trabajo investigativo.

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Aranberri, Nora, e Ona De Gibert. "Estrategia multidimensional para la selección de candidatos de traducción automática para posedición". Linguamática 11, n.º 2 (4 de janeiro de 2020): 3–16. http://dx.doi.org/10.21814/lm.11.2.277.

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Una integración eficiente de un sistema de traducción automática (TA) en un flujo de traducción conlleva la necesidad de distinguir entre oraciones que se benefician de la TA y las que no antes de que pasen a manos del traductor. En este trabajo, cuestionamos el uso por separado de las dimensiones de esfuerzo de posedición de Krings (2001) para clasificar oraciones en aptas para traducir o poseditar al entrenar modelos de predicción y abogamos por una estrategia multidimensional. A partir de una tarea de posedición en un escenario real, se recogen mediciones de los tres parámetros de esfuerzo, a saber, tiempo, tasa de palabras poseditadas, y percepción del esfuerzo, como representativos de las tres dimensiones (temporal, técnica y cognitiva). Los resultados muestran que, a pesar de que existen correlaciones entre las mediciones, los parámetros difieren en la clasificación de un número elevado de oraciones. Concluimos que la estrategia multidimensional es necesaria para estimar el esfuerzo real de posedición.

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Heras, Diego. "Clasificador de imágenes de frutas basado en inteligencia artificial". Killkana Técnica 1, n.º 2 (17 de novembro de 2017): 21. http://dx.doi.org/10.26871/killkana_tecnica.v1i2.79.

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Las aplicaciones de visión artificial y el análisis de imágenes son capaces de resolver varios problemas del sector industrial, científico o de seguridad en la actualidad. La clasificación de imágenes es muy útil en la automatización de procesos en una empresa. Para realizar una tarea de clasificación de imágenes se requiere hacer la extracción de características que identifiquen a cada tipo de imagen como por ejemplo: color, forma, textura. En el presente trabajo se requiere implementan los algoritmos para la construcción de un clasificador de imágenes de frutas basado en la extracción de las características del color de las imágenes en determinadas regiones de interés. Para el desarrollo del clasificador de imágenes de frutas se utiliza la técnica de extracción del histograma a color en tres dimensiones y con la implementación de algoritmos de inteligencia artificial se efectúa la clasificación automática de imágenes. El conjunto de datos utilizado consiste en: cuatro clases de frutas con el número variable de imágenes por cada clase, luego se preparan las imágenes seleccionando las regiones de interés mediante técnicas de enmascaramiento y se las divide en dos grupos de datos: Los datos de entrenamiento y los datos de prueba. Luego de entrenado el clasificador, se realizan pruebas de clasificación para evaluar la eficacia del clasificador de imágenes de frutas. Esta metodología de construcción e implementación del clasificador se puede usar en varias aplicaciones según las clases de imágenes de objetos a analizar en casos similares y automatizar procesos de clasificación y reconocimiento de objetos.

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Ríos Cotazo, Norma Ximena, Bladimir Bacca Cortés, Eduardo Caicedo Bravo e Armando Orobio Quiñónez. "Revisión de métodos para la clasificación de fallas superficiales en pavimentos flexibles". Ciencia e Ingeniería Neogranadina 30, n.º 2 (9 de dezembro de 2020): 109–27. http://dx.doi.org/10.18359/rcin.4385.

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El estado de la infraestructura vial impacta el entorno social, económico y político de una nación. La evaluación de la condición superficial del pavimento es esencial para planificar intervenciones oportunas y eficaces. Las acciones oportunas evitan sobrecostos de operación, impiden el deterioro no controlado y disminuyen los inconvenientes operacionales y de seguridad. El problema expuesto plantea la inquietud de estudiar alternativas para evaluar el estado del pavimento, por lo cual un gran número de investigaciones sobre detección automática de fallas superficiales en pavimentos flexibles a través de técnicas de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas. El objetivo de este artículo es revisar y analizar estos aportes. Sobre la base de la revisión, se concluyó que el rendimiento de este tipo de sistemas está determinado por dos factores: la recopilación de los datos y su procesamiento. El análisis presentado se despliega en función de estos factores. Se considera oportuno el desarrollo de sistemas que aprovechen las cualidades de diferentes sensores en la adquisición de datos y que integren la detección y clasificación de variedad de fallas incluyendo datos de severidad.

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Rodríguez-Marín, Paula Andrea, Victor Manuel Torres-Jiménez, Alejandro Piedrahíta-Carvajal, Daniel Terraza-Arciniegas, Mauricio Amaya-Gómez, Leonardo Duque-Muñoz e Juan David Martínez-Vargas. "APLICACIÓN WEB PARA LA IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DEL USO DEL TAPABOCAS". Brazilian Creative Industries Journal 1, n.º 1 (1 de julho de 2021): 88–104. http://dx.doi.org/10.25112/bcij.v1i1.2669.

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Junto con el lavado de manos y el distanciamiento social, el uso de máscaras faciales (tapabocas) es una de las medidas de bioseguridad para prevenir la transmisión de enfermedades respiratorias como el covid-19. En este artículo proponemos la identificación automática del uso del tapabocas, con el objetivo de realizar alarmas del mal uso y el no uso del tapabocas. Este trabajo puede ser utilizado en lugares de acceso a personas donde el uso del tapabocas debe ser obligatorio. Se construyó una base de datos de imágenes con personas haciendo uso correcto del tapabocas (clase OK), mal uso del tapabocas ( clase BAD) y sin tapabocas (clase No-Mask). La base de datos fue construida por los estudiantes del semillero en inteligencia artificial del ITM. Para entrenar el modelo se implementó una red neural con arquitectura triplet, en la cual, después de normalizar cada imagen y transformarla en una de menor dimensión, se toma una imagen objetivo, llamado anchor, en este caso una de nuestras clases definidas, un ejemplo positivo (de la misma clase del anchor) y dos ejemplos negativos (de diferente clase del anchor, una por cada clase diferente). Con estas muestras se calcula la distancia entre el anchor y los ejemplos positivo y negativos. La distancia será grande entre el anchor y los ejemplos negativos y pequeña con el ejemplo positivo. Los ejemplos positivos y negativos se seleccionaron aleatoriamente. Los resultados son promisorios y se se hace una buena clasificación al llegar una muestra nueva.

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Sánchez-Junquera, Javier, Luis Villaseñor-Pineda, Hugo J. Escalante e Manuel Montes-y-Gómez. "Detección del engaño en notas de opinión a través de técnicas tradicionales de clasificación automática de textos". Research in Computing Science 134, n.º 1 (31 de dezembro de 2017): 141–50. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-134-1-11.

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Ospina-Aguirre, Carolina, Jorge A. Gómez-García, Edilson Delgado-Trejos e Germán Castellanos-Domínguez. "Análisis de la tolerancia al ruido de características basadas en dinámica no lineal sobre señales fonocardiográficas". TecnoLógicas, n.º 25 (15 de dezembro de 2010): 189. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.135.

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Una propiedad muy deseable en sistemas de detección automática de patologías es la robustez ante el ruido, tal que su presencia no afecte notablemente la habilidad de detectar patologías. El presente trabajo estudia la capacidad discriminatoria que características de la dinámica no lineal, en particular, el Exponente de Hurst, el Máximo Exponente de Lyapunov y la Dimensión de Correlación, puedan proveer en la detección de soplos cardíacos usando señales fonocardiográficas contaminadas con diferentes niveles de ruido. A su vez se hacen comparaciones con características obtenidas a partir de representaciones tiempo frecuencia. Los resultados muestran la fortaleza de las características basadas en dinámica no lineal para tareas de clasificación de estados funcionales, aún sobre señales con altos niveles de ruido.

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Rocha, Rocío, e Ángel Cobo. "Automatización de procesos de categorización jerárquica documental en las organizaciones". APORTE SANTIAGUINO 3, n.º 1 (19 de julho de 2010): 93. http://dx.doi.org/10.32911/as.2010.v3.n1.426.

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En un contexto global y caracterizado por el uso masivo de las tecnologías de la información y las comunicaciones, para cualquier organización resulta esencial la optimización de los procesos de búsqueda y gestión de repositorios documentales. En este trabajo se realiza un análisis de modernas técnicas de gestión documental que convenientemente combinadas con estrategias computacionales y recursos lingüísticos especializados permiten abordar la categorización automática de documentos en las organizaciones. Como caso particular se describe un sistema de clasificación diseñado de acuerdo a la taxonomía JEL (Journal of Economic Literature) y que hace uso de glosarios multilingües para realizar clasificaciones jerárquicas de documentos científico-técnicos vinculados con las áreas funcionales de la empresa.

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Gutierrez, Hugo, e Miguel Melgarejo. "Clasificación Automática del Avance de Megaproyectos de Inversión Pública en Colombia, desde un Enfoque Técnico, Organizacional y Ambiental". Ingeniería 22, n.º 3 (12 de setembro de 2017): 377. http://dx.doi.org/10.14483/23448393.11483.

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Context: the TOE (Technical, Organizational, and Environmental) framework for the analysis of large scale projects is considered as the basis for the development of megaproject progress classification in accordance with the needs of the national planning agency in Colombia.Method: Classification of a megaproject progress is supported in the selection of several features taken from the TOE. These feature set is used to configure a database from the projects registered in the project-surveillance platform of the national planning agency in Colombia. The database is used to train two classification models. Information about 3200 projects from 2008 to 2012 was used, covering four economic sectors (Environment and sustainable development, Energy and mining, Health and social care and transportation). Debugging of the database was carried out by an analytic and quantitative approach. Model training and validation were computed with 70% and 30% of data respectively. Results: obtained models have similar performances beyond 70% in precision and agree in relevant input features.Conclusions: this work is a starting point to develop an automatic tool that can be used by the national planning agency of Colombia in the a-priori evaluation of delays in public investment Megaprojects.

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Calvo Salcedo, Andrés Felipe, Edward Jhohan Marín García Marín García e José Bestier Padilla Bejarano. "Evaluación de descriptores para la detección automática de fallas en fabricación utilizando máquinas de soporte vectorial". Scientia et technica 24, n.º 4 (30 de dezembro de 2019): 566. http://dx.doi.org/10.22517/23447214.21631.

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Este documento presenta la evaluación de un método de clasificación de fallas en productos terminados utilizando la combinación de descriptores de color, forma y textura. Se utiliza una Máquina de Vectores de Soporte multiclase (SVM-Support Vector Machine) y se construye una base de datos anotada capturando botellas de plástico con 11 situaciones de fabricación entre botellas en buen estado y botellas con imperfectos como rasgaduras, golpes, hendiduras, etc; bajo diferentes condiciones no controladas (ruido, iluminación, escala, entre otras). La etapa de fusión propone una combinación lineal de características y para calcular el desempeño de descriptores y fusión de datos, se utilizó una metodología de validación cruzada aplicando el método de Montecarlo. La configuración de SVM utiliza la metodología multiclase “One-vs-All” con Kernel Radial Gaussiano. La detección se realiza inicialmente aplicando descriptores individuales y combinados.

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Valencia Duque, Andrés Felipe, Andrés Marino Álvarez Meza e Álvaro Ángel Orozco Gutiérrez. "Automatic identification of power quality events using a machine learning approach". Scientia et technica 24, n.º 2 (30 de junho de 2019): 183. http://dx.doi.org/10.22517/23447214.20661.

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Actualmente, los eventos de calidad de potencia (PQ) se han estudiado dado su importancia para las industrias, en cuanto a la eficiencia y la vida útil de los elementos conectados a los sistemas eléctricos. Si las perturbaciones relacionadas con los eventos de PQ se clasifican (identifican) rápidamente y con una precisión confiable, los costos y las pérdidas generadas se reducirían. En este trabajo presentamos un enfoque basado en aprendizaje de máquina para la identificación automática de eventos PQ. Nuestra propuesta comprende las siguientes etapas: empleamos un espacio de representación de características basado en parámetros de tiempo y frecuencia. Además, utilizamos una técnica de análisis de relevancia supervisada, llamada Relieff, para resaltar la capacidad discriminante de las características consideradas. Luego, evaluamos el éxito de la clasificación de eventos PQ con diferentes clasificadores agregando diferentes niveles de ruido bajo un esquema de validación cruzada de 10 particiones. En este sentido, se genera una base de datos sintética basada en el estándar IEEE 1159, considerando 3000 señales y diez clases (300 muestras por clase). Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación adecuado con clasificadores simples, cuadrático y k-NN, en comparación con las metodologías más avanzadas del estado del arte.

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Montero, Sharon Corrales, Karen Miranda Hernández, Édgar Casasola Murillo, Jorge Antonio Leoni de León e Mario Hernández-Delgado. "Análisis de texto para la identificación automática de marcadores lingüísticos definicionales en recetas de gastronomía de Costa Rica". Káñina 42, n.º 3 (28 de dezembro de 2018): 65–78. http://dx.doi.org/10.15517/rk.v42i3.35786.

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El análisis de contextos definicionales permite clasificar y sistematizar las informaciones definicionales pertenecientes a un dominio específico y, posteriormente, identificar estándares de las formas en que se definen las palabras y términos en tal dominio. En este artículo, se describe el proceso realizado para automatizar el análisis de contextos definicionales en el dominio gastronómico de Costa Rica. La labor se realizó mediante el uso de herramientas computacionales para el procesamiento de lenguaje natural. La automatización permite el análisis sobre grandes volúmenes de datos y obtener resultados en menos tiempo del requerido por el análisis manual. Ahora bien, el procedimiento consta de dos módulos, uno de clasificación de documentos en textos con recetas o sin ellas y un segundo módulo de identificación de los ingredientes de cocina con base en patrones lingüísticos formales. Palabras clave: análisis lingüístico de recetas, análisis de contextos definicionales, patrones definicionales, marcadores definicionales, procesamiento del lenguaje natural.

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Garcés, Cristian, e Alexandra González. "¿Es un cliente confiable?... Minería de datos tradicional y Fintech para el cálculo de la rentabilidad". 593 Digital Publisher CEIT 5-1, n.º 4 (15 de setembro de 2019): 79–90. http://dx.doi.org/10.33386/593dp.2019.5-1.156.

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Este trabajo presenta una propuesta para la detección de clientes corporativos fiables en función de sus perfiles de usuario en entidades crediticias, según un modelo de clasificación automática basado en redes neuronales, el cual logra una alta precisión en relación con algoritmos de aprendizaje tradicionales. Para el desarrollo del modelo de minería usamos una adaptación de la metodología CRISP-DM que permite la creación de un modelo confiable que puede integrarse en plataformas de servicios en la nube. La implementación de este modelo ofrece una reducción de tiempo en el cálculo de la rentabilidad de los clientes, es de fácil aplicación en servicios corporativos y la visualización de los resultados para la consulta y la toma de decisión. De esta forma el modelo se constituye en una propuesta Fintech válida para las empresas corporativas y de finanzas.

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Blasco-Gil, Yolanda, Luis M. González, Armando Pavón-Romero, Mariano Mercado-Estrada, Carlos Pavón-Romero, Ana M. Cabrera, Fernanda Garzón-Farinós e Fernanda Peset. "Enriqueciendo la investigación en humanidades digitales. Análisis de textos de claustros académicos de la Universidad de Valencia (1775-1779) con KH Coder". Revista española de Documentación Científica 43, n.º 1 (10 de março de 2020): 257. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2020.s1.

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La aplicación de métodos automatizados en cualquier investigación ha facilitado el trasvase de metodologías de una disciplina a otra, permitiendo realizar análisis cuantitativos a textos con estructura o semiestructurados. El objeto de este trabajo es aplicar a un dataset en lenguaje natural -castellano del siglo XVIII- métodos de análisis de la disciplina de documentación. Pretende establecer una metodología automática de análisis cuantitativo y cualitativo de textos, que permita enriquecer en el futuro las conclusiones procedentes del análisis histórico tradicional. Este estudio construye los procedimientos necesarios para poder aplicar análisis de frecuencia, extracción y clasificación de palabras y la construcción de clústeres y redes neuronales con un dataset preexistente, de características muy singulares. Permite validar diferentes utilidades de herramientas y automatizar parte del trabajo de los historiadores, para la edición de los corpus documentales de los claustros universitarios.

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Mardini, Johan, e Alberto Egea Colmenares. "MODELO DE DETECCIÓN DE INTRUSIONES EN SISTEMAS COMPUTACIONALES, REALIZANDO SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS CON CHI SQUARE, ENTRENAMIENTO Y CLASIFICACIÓN CON GHSOM". Investigacion e Innovación en Ingenierias 5, n.º 1 (18 de julho de 2017): 24. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.5.1.2614.

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Dado que la información se ha constituido en uno de los activos más valiosos de las organizaciones, es necesario salvaguardarla a través de diferentes estrategias de protección, con el fin de evitar accesos intrusivos o cualquier tipo de incidente que cause el deterioro y mal uso de la misma. Precisamente por ello, en este artículo se evalúa la eficiencia de un modelo de detección de intrusiones de red, utilizando métricas de sensibilidad, especificidad, precisión y exactitud, mediante un proceso de simulación que utiliza el DATASET NSL-KDD DARPA, y en concreto las características más relevantes con CHI SQUARE. Esto último a partir de una red neuronal que hace uso de un algoritmo de aprendizaje no supervisado y que se basa en mapas auto organizativos jerárquicos. Con todo ello se clasificó el tráfico de la red BI-CLASE de forma automática. Como resultado se encontró que el clasificador GHSOM utilizado con la técnica CHI SQUARE genera su mejor resultado a 15 características con precisión, sensibilidad, especificidad y exactitud

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Ramos, Jeisson Fabian, Diego Renza e Dora M. Ballesteros L. "Evaluation of spectral similarity indices in unsupervised change detection approaches". DYNA 85, n.º 204 (1 de janeiro de 2018): 117–26. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v85n204.68355.

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La detección de cambios de forma no-supervisada (UCD) es un área de teledetección, cuyo objetivo consiste en encontrar las diferencias entre dos imágenes multi-temporales. En algunos casos, los índices de similitud espectral son utilizados como bloque de comparación de UCD. El objetivo de este documento consiste en analizar de forma cuantitativa el desempeño de cuatro índices de similitud espectral en la correcta identificación de cambios. La evaluación se realiza en términos de la precisión (mediante la precisión global e índice kappa) utilizando imágenes de media y alta resolución (SPOT-5: Satélite Para la Observación de la Tierra y Quickbird), así como una imagen de cambio de referencia obtenida a través de un método de post-clasificación (basado en Máquinas de Soporte Vectorial, SVM). Los resultados obtenidos presentan dependencia con la técnica automática de umbralización, así como con las clases asociadas con el cambio.

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González-Rátiva, María Claudia, Juan Rafael Orozco-Arroyave, Liliana Estefania Ospina Giraldo e Erika Patricia Chaparro Manrique. "Aproximante [ð̞] en contexto -ado en el habla de Medellín: prueba experimental para la identificación automática de variantes alofónicas y su caracterización acústica". Lenguaje 47, n.º 2S (14 de novembro de 2019): 514–36. http://dx.doi.org/10.25100/lenguaje.v47i3.7560.

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El debilitamiento y la elisión de /d̪/ han sido recurrentes en la historia de la lengua y se han estudiado en su dispersión geográfica, social y estilística. La dialectología y la sociolingüística hispánicas dan cuenta de tres variantes en contextos intervocálicos: las aproximantes [ð̞], [ð] y elisión [Ø]. La mayoría de estos trabajos se basan en la cartografía, en la selección impresionística o en espectrografía. Se presentarán aquí los resultados de una prueba experimental con palabras terminadas en –ado, en seis informantes de Medellín, tres hombres y tres mujeres. El objetivo es describir la naturaleza acústica de la variante de /d̪/ intervocálica en esta variedad de habla. Se proyectó una matriz de 9 medidas acústicas a una representación bidimensional mediante la técnica t-SNE para analizar agrupamientos en las variantes, lo que permitiría su clasificación automática. El propósito de la experimentación es la búsqueda de estrategias viables y eficientes desde la lingüística computacional en estudios sociolingüísticos de variación fonológica.

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Jiménez, María Mercedes. "Actitudes de las mujeres madres ante la violencia doméstica". Revista Boliviana de Educación 2, n.º 2 (13 de dezembro de 2020): 42–59. http://dx.doi.org/10.33996/rebe.v2i2.188.

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El objetivo de esta investigación fue describir las actitudes de las mujeres madre cuando son víctimas de violencia doméstica, a partir de una experiencia generada con representantes de los escolares atendidos en la Unidad Educativa Andrés Bello, parroquia Antímano, Municipio Libertador de Caracas, Venezuela. Consistió en una investigación descriptiva, con un diseño de campo transeccional. Se empleó una guía de entrevista en profundidad y una Matriz de categorías de actitudes (MCA) para registrar las reacciones hacia la violencia. En cuanto al análisis de las actitudes, se identificaron inicialmente mediante un análisis cualitativo, posteriormente se codificaron estos resultados y se realizó un análisis de correspondencias múltiples y de clasificación automática, con el cual se identificaron cuatro grupos de mujeres madres que muestran las actitudes siguientes frente a la violencia de su pareja: un grupo con actitudes evasivas, otro intenta resolver su situación, un grupo de mujeres con actitudes cambiantes o indecisas y el último con actitudes sumisas.

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Rendón-Hurtado, Néstor David, Claudia Victoria Isaza-Narváez e Susana Rodríguez-Buriticá. "Identificación automática de transformación en el bosque seco tropical colombiano usando GMM y UBM-GMM". Revista Facultad de Ingeniería 29, n.º 54 (18 de setembro de 2020): e11752. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.11752.

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Hoy, los métodos de aprendizaje automático se han convertido en una herramienta para ayudar a frenar los efectos del calentamiento global, al resolver cuestiones ecológicas. En particular, el bosque seco tropical (BST) de Colombia se encuentra actualmente amenazado por la deforestación generada, desde la época colonial, por la ganadería, la minería y el desarrollo urbano. Uno de los desafíos urgentes en esta área es comprender la transformacion y degradación de los bosques. Tradicionalmente, los cambios de los ecosistemas se miden por varios niveles de transformación (alto, medio, bajo). Estos se obtienen a través de observación directa, recuento de especies y medidas de variación espacial a lo largo del tiempo. Por ende, estos métodos son invasivos y requieren de largos lapsos de observación en los lugares de estudio. Una alternativa eficaz a los métodos clásicos es el monitoreo acústico pasivo, que es menos invasivo, ya que evita el aislamiento de las especies y reduce el tiempo de los investigadores en los sitios. Sin embargo, implica la generación de múltiples datos y la necesidad de herramientas computacionales destinadas al análisis de las grabaciones. Este trabajo propone un método para identificar automáticamente la transformación del BST mediante grabaciones acústicas, aplicando dos modelos de clasificación: Gaussian Mixture Models (GMM), por cada región estudiada, y Universal Background Model (UBM), para un modelo general. Además, contiene un análisis de índices acústicos, con el fin de detectar los más representativos para las transformaciones del BST. Nuestra propuesta de GMM alcanzó una precisión de 93% y 89% para las regiones de La Guajira y Bolívar. El modelo general UBM logró 84% de precisión.

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Atencio Ortiz, Pedro, German Sanchez e John William Branch Bedoya. "Evaluating supervised learning approaches for spatial-domain multi-focus image fusion". DYNA 84, n.º 202 (1 de julho de 2017): 137–46. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n202.63389.

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La fusión de imágenes genera una imagen que combina las características más relevantes de un conjunto de imágenes de la misma escena adquiridas con diferentes cámaras o configuraciones. La Fusión de Imágenes Multifoco (MFIF) parte de un conjunto de imágenes con diferente distancia focal para generar una imagen con una profundidad de campo extendida. Lo que constituye una solución al problema de la profundidad de campo limitada en la configuración de un sistema óptico. La literatura muestra una amplia variedad de trabajos que abordan este problema. Las transformaciones de dominios y el análisis de bloques de píxeles son la base de los principales enfoques propuestos. En este trabajo se presenta una evaluación de diferentes sistemas de aprendizaje supervisado aplicados a MFIF, incluyendo k-vecinos más cercanos, análisis discriminante lineal, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. El método inicia con dos imágenes de la misma escena, pero con diferentes distancias focales que se dividen en regiones rectangulares. El objetivo principal del sistema de clasificación, que está basado en aprendizaje de máquina, es elegir las partes de ambas imágenes que deben estar en la imagen fusionada para obtener una imagen completamente enfocada. Para la cuantificación del enfoque se utilizaron las métricas más populares propuestas en la literatura como: la Energía Laplaciana, el Laplaciano Modificado por Suma y el Gradiente de Energía, entre otras. La evaluación del método propuesto incluye la fase de prueba de los clasificadores y las métricas de calidad de fusión utilizadas comúnmente en la investigación, tales como la fidelidad de la información visual y la característica de información mutua. Los resultados muestran que el concepto de clasificación automática puede abordar satisfactoriamente el problema MFIF.

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Estevan Estevan, Rafael. "Evaluación económica de la cirugía de la pared abdominal". REVISTA HISPANOAMERICANA DE HERNIA 7, n.º 1 (2 de janeiro de 2019): 3. http://dx.doi.org/10.20960/rhh.177.

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El objetivo de este trabajo es dar a conocer la importancia de la información que el cirujano proporciona en el informe de alta hospitalario del paciente en el proceso de evaluación económica del episodio quirúrgico, aplicado a la cirugía de la pared abdominal.El informe de alta, obligatorio desde el punto de vista legal, es la base para la cumplimentación del Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD). Este grupo de datos será procesado de manera automática obteniendo una clasificación de la actividad que en nuestro entorno se obtiene con los Grupos Relacionados por el Diagnóstico.Los Grupos Relacionados por el Diagnóstico están tasados económicamente y actualizados en su valor periódicamente. Además, no solo permiten evaluar el impacto económico de los procesos realizados sino también la complejidad de los episodios quirúrgicos que agrupan.Es importante para los cirujanos conocer y ser partícipes del proceso que va a permitir evaluar en términos económicos reales la magnitud y la complejidad del trabajo realizado. Este conocimiento permite una comparación real dentro del propio servicio o unidad en diferentes períodos de tiempo, así como con otros centros que traten el mismo tipo de patologías.

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Bertolini, Vincenzo, Javier Francisco Valle Mora e Ángel Natanael Rojas Velázquez. "Aplicación de visión por computadora en la evaluación del desarrollo in vitro de protocormos de Oncidium sphacelatum Lindl., (Orchidaceae)". Acta Agronómica 65, n.º 3 (19 de janeiro de 2016): 261–67. http://dx.doi.org/10.15446/acag.v65n3.52212.

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Resumo:

Se presenta una aplicación de visión por computadora diseñada para monitorear el desarrollo de protocormos de orquídea en condiciones in vitro, con el objetivo de evaluar el proceso de germinación de manera eficiente, rápida y objetiva. A partir de fotografías digitales, se evaluó el desarrollo de protocormos de Oncidium sphacelatum Lindl. (Orchidaceae) en términos de tamaño (medido a través de su área en pixeles), el cambio de etapa fenológica dentro del proceso de germinación (medido a través del factor de redondez) y el estado de salud (por tonalidad de color). La programación desarrollada para que el ordenador sea capaz de este tipo de análisis, se compone de una etapa de segmentación para discernir los pixeles de interés (protocormos) del fondo, una de entrenamiento-aprendizaje para establecer criterios de segregación y una última de clasificación. La programación se realizó mediante la plataforma Matlab R2012a. Las características obtenidas por el sistema permiten proporcionar de manera automática, digerida y objetiva, información útil para la evaluación del proceso de germinación de las orquídeas en condiciones in vitro, con un significativo ahorro en termino de horas/trabajo y desgaste físico del operador humano, sin perturbar la calidad de la evaluación.

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Luque Nadal, Lucía. "Iñesta Mena, Eva Ma y Pamies Bertrán, Antonio (2002). Fraseología y metáfora: aspectos tipológicos y cognitivos. Granada: Método; 286 pp. / Lucía Luque Nadal". Verba Hispanica 12, n.º 1 (31 de dezembro de 2004): 203–6. http://dx.doi.org/10.4312/vh.12.1.203-206.

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El volumen que reseñamos es una aportación a un campo relativamente poco estudiado aún: la fraseología contrastiva o la tipología fraseológica. La fraseología ha pasado de ser un ámbito periférico del lenguaje en el cual se coleccionaban e inventariaban dichos y expresiones de carácter idiomático o folclórico, a convertirse en una disciplina lingüística. El estatus de la fraseología ha ganado en tanto en cuanto se ha reconocido su importancia para la comprensión del funcionamiento del lenguaje, de los estudios de traducción, de la traducción automática, etc. El libro que reseñamos se plantea un doble objetivo: en primer lugar indagar y fundamentar las bases científicas de la fraseología tipológica y cognitiva, objetivo que se realiza fundamentalmente desde la integración de dos perspectivas: los universales semánticos de Wierzbicka y la semántica cognitiva de Lakoff y Johnson. En segundo lugar, en la obra se desarrolla una metodología adecuada a través de un modelo translingüístico jerarquizado de clasificación, con distintos niveles de equivalencia entre unidades fraseológicas que designan la misma realidad: modelos icónicos, archimetáforas y metáforas particulares. El modelo desarrollado por los autores se ejemplifica en un trabajo de campo, en una veintena de lenguas, en el que se han estudiado una serie de ámbitos nocionales universales a través de expresiones idiomáticas peculiares relacionadas con temas como son el miedo, la ira, el trabajo, la pobreza, etc.

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Fernández-Jiménez, Fabio, e Alex Murillo Fernández. "Clasificacion automática simbólica por medio de algoritmos genéticos". Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones 16, n.º 2 (9 de abril de 2010): 283. http://dx.doi.org/10.15517/rmta.v16i2.307.

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Loeza Mejía, Cecilia Irene, Rajesh Roshan Biswal e Eddy Sánchez-DelaCruz. "Estado del arte de clasificación de nódulos pulmonares utilizando Aprendizaje Automático". Research in Computing Science 148, n.º 7 (31 de dezembro de 2019): 429–40. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-148-7-32.

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P-Salazar, Juan, Eddy Sánchez-DelaCruz e R. R. Biswal. "Clasificación de clorosis en hojas de árboles de naranja mediante aprendizaje automático". Research in Computing Science 147, n.º 5 (31 de dezembro de 2018): 185–95. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-147-5-14.

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Gálvez-Pérez, José R., Bárbara Gómez-Torrero, Raúl I. Ramírez-Chávez, Kathia M. Sánchez-Sandoval, Vicente Castellanos-Cerda, Roberto García-Madrid, Héctor Jiménez-Salazar e Esaú Villatoro-Tello. "Sistema automático para la clasificación de la opinión pública generada en Twitter". Research in Computing Science 95, n.º 1 (31 de dezembro de 2015): 23–36. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-95-1-2.

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Cardoso, Alejandra Carolina, María Lorena Talamé, Matías Nicolás Amor e Agustina Monge. "Creación de un Corpus de Opiniones con Emociones Usando Aprendizaje Automático". Revista Tecnología y Ciencia, n.º 37 (3 de abril de 2020): 11–23. http://dx.doi.org/10.33414/rtyc.37.11-23.2020.

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La identificación de los sentimientos expresados en opiniones textuales puede entenderse como la categorización de los mismos según sus características, y resulta de gran interés en la actualidad. El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más populares para la clasificación textual, pero se necesitan muchos datos etiquetados para el entrenamiento. El aprendizaje semi supervisado supera esta limitación, ya que implica trabajar con un pequeño conjunto de datos etiquetados y otro mayor sin etiquetar. Se desarrolló un método de clasificación de textos que combina ambos tipos de aprendizajes. Se recopilaron textos breves u opiniones de la red social Twitter, a los que se aplicaron una serie de acciones de limpieza y preparación, para luego clasificarlos en cuatro sentimientos: ira, asco, tristeza y felicidad. La precisión y recall obtenidos con el método fueron satisfactorios y como consecuencia, se logró obtener un corpus de mensajes categorizados según el sentimiento expresado.

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Navarro Rodríguez, Jairo Andrés, e Édgar Casasola Murillo. "Identificación automática de las noticias más relevantes en redes sociales en Costa Rica". Káñina 40, n.º 4 (16 de agosto de 2017): 77. http://dx.doi.org/10.15517/rk.v40i4.30227.

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Este artículo muestra el resultado de la implementación de un monitor que busca las noticias más relevantes en tres perfiles de Facebook de medios de comunicación costarricenses. Se crea un modelo de datos capaz de almacenar la información consultada en cada uno de los perfiles, como publicaciones, comentarios, y «me gusta». Con la información recolectada se define una estrategia para la clasificación de las noticias, estable- ciendo para cada una de ellas un valor de relevancia. Los resultados son mostrados en tiempo real mediante una página web, clasificando las noticias de mayor a menor relevancia y que, a su vez, pueda llevarlo hasta la noticia seleccionada. Se realiza una comparación manual de los resultados presentados por el sitio web y los datos presentados por cada uno de los perfiles, con el fin de evaluar que tan buena o mala fue la estrategia de clasificación. Finalmente, basándose en los resultados se plantea una discusión de las mejoras que se podrían implementar a futuro en la estrategia de clasificación.

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