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Título: Clasificación de Patrones Temporales en Sistemas Dinámicos mediante Boosting y Alineamiento Dinámico Temporal
Palabras clave: CLASIFICACION DE SERIES TEMPORALES; BOOSTING; REDES DE FUNCIONES DE BASE RADIAL; APRENDIZAJE AUTOMATICO
Fecha de publicación: 10-Sep-2011
Editorial: Computación y Sistemas
Descripción: A NOVEL LEARNING METHOD IS PROPOSE FOR TEMPORAL PATTERNS. THIS METHOD IS INTERESTING FOR THE DIAGNOSIS OF CONTINIUOS PROCESSES IN DYNAMICAL SYSTEMS. IT IS BASES ON THE FAMILY OF LEARNING ALGORITHMS NAMADE BOOSTING. THESE ALGORITHMS IMPROVE THE RESULTS OF OTHER LEARNING METHOD NAMED DASED METHOD, BY MEAS THE COMBINATION OF THE RESULTS OBTAIMED IN DIFFERENT RUMINGS. THE USES BASE METHOD GENEREATES VERY SIMPLES CLASSIFIERS, BUT SPECIALIZED IN THE CONSIDERED PROBLEM. THESE CLASIFICES ONLY CALCULATE THE DISTANCE BENVEEN THE CURRENT EXAMPLE AND ANOTHER REFERENCE EXAMPLE, AND THIS DISTANCE VALME IS COMPARED TO A THRESHAD. THE DISTANCE USED IS OBTAINED THROUGH THE DINAMIC TIME WARPING METHOD. THE METHOD HAS BEEN VALIDATE EXPERIMENTALLY USING A DAT
SE PROPONE UN MÉTODO NOVEDOSO DE APRENDIZAJE DE PATRONES TEMPORALES, DE INTERÉS EN LA DIAGNOSIS DE PROCESOS CONTINUOS EN SISTEMAS DINÁMICOS. EL MÉTODO SE BASA EN EL USO DE LA FAMILIA DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE DENOMINADOS BOSTON, QUE SE CARACTERIZAN POR MEJORAR EL RESULTADO DE OTRO MÉTODO DEA APRENDIZAJE, LLAMADO BASE, MEDIANTE LA APLICACIÓN REPETIDA DEL MISMO. EL MÉTODO BASE DE APRENDIZAJE UTILIZADO GENERA CLASIFICADORES MUY SIMPLES, AUNQUE ESPECÍFICOS PARA EL PROBLEMA CONSIDERADO. DICHOS CLASIFICADORES SE LIMITAN A CALCULAR LA DISTANCIA DEL EJEMPLO EN CUESTIÓN CON OTRO DE REFERENCIA, Y COMPARAR DICHO VALOR CON UN UMBRAL. LA DISTANCIA UTILIZADA ES LA PROPORCIONADA POR EL MÉTODO DE ALINEAMIENTO DINÁMICO TEMPORAL. LA VALIDACIÓN EXPERIMENTAL DEL MÉTODO SE REALIZA MEDIANTE UN CONJUNTO DE DATOS PROPUESTOS COMO BANCO DE PRUEBAS DE SISTEMAS DE APRENDIZAJE SOBRE PATRONES TEMPORALES EN SISTEMAS DINÁMICOS . LOS RESULTADOS EXPERIMENTALES COMPARADOS CON LOS CONOCIDOS PARA ESTE CONJUNTO DE DATOS, SON SATISFACTORIOS.
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