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Desarrollo de diferentes métodos de selección de variables para sistemas multisensoriales.

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dc.contributor.authorGualdrón Guerrero, Oscar Eduardo
dc.contributor.corporatenameUniversidad de Pamplona (UDP) (Pamplona, Colombia)spa
dc.contributor.researchgroupCOL0007739 - Automatización y Controlspa
dc.contributor.researchgroupCOL0039041 - Grupo de electrónica de potenciaspa
dc.contributor.researchgroupCOL0061672 - Sistemas Multisensoriales y reconocimiento de patronesspa
dc.coverage.projectdates2008-2011spa
dc.coverage.spatialPamplona (Norte de Santander, Colombia)
dc.date.accessioned2021-09-29T01:53:25Z
dc.date.available2021-09-29T01:53:25Z
dc.date.issued2011-01-16
dc.description.abstractUno de los principales inconvenientes que en la actualidad presentan los sistemas multisensoriales en particular el sistema olfato artificial es la alta dimensionalidad de los datos obtenidos de las muestras analizadas, debido a la gran cantidad de parámetros que se obtienen de cada medida. El principal objetivo de este proyecto es estudiar y desarrollar nuevos métodos de selección de variables con el fin de reducir la dimensionalidad de los datos y así poder optimizar los procesos de identificación, clasificación y/o cuantificación en sistemas de olfato electrónico basados en sensores de gases o en espectrometría de masas. El tema de la selección de variables ha visto incrementado enormemente su interés en los últimos años, ya que la mayoría de los investigadores se han percatado de la importancia de identificar los parámetros clave (marcadores) inherentes a cada aplicación. De hecho, se puede afirmar sin ningún género de dudas, que este ha sido uno de los principales temas tratados en recientes congresos internacionales sobre sistemas de olfato electrónico Una vez se ha identificado la problemática de la alta dimensionalidad en los datos y la necesidad de buscar conjuntos reducidos de variables que permitan optimizar el proceso de reconocimiento, se plantea como propuesta de investigación el desarrollo de nuevos métodos de selección de variables basados tanto en modelos secuenciales como estocásticos acoplados con modelos predictivos basados en diferentes redes neuronales (fuzzy ARTMAP, PNN) y métodos de reconocimiento de patrones como los Support Vector Machines (SVM) entre otros.
dc.format.extent213 páginas.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.minciencias.gov.co/handle/20.500.14143/40333
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Pamplonaspa
dc.publisher.placePamplona: Universidad de Pamplona, 2021spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad De Pamplona, 2021
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.proposalAlgoritmos genéticos
dc.subject.proposalRedes neuronales
dc.subject.proposalSelección de variables
dc.subject.proposalSensores de gases
dc.subject.proposalSistemas multisensoriales
dc.titleDesarrollo de diferentes métodos de selección de variables para sistemas multisensoriales.
dc.typeInforme de investigaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wsspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/workingPaperspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/INFspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dcterms.audienceEstudiantes, Profesores, Comunidad científica colombiana, etc.
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.awardnumber112145221117spa
oaire.funderidentifier.colciencias349-2008
oaire.fundernameDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colcienciasspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa

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