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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/
dc.contributor.authorCastañeda Marín, Hernandoes_VE
dc.contributor.authorRodríguez Graterol, Wladimires_VE
dc.contributor.authorColina Morles, Eliézeres_VE
dc.date2007-09-12es_VE
dc.date.accessioned2007-09-12T09:00:00Z
dc.date.available2007-09-12T09:00:00Z
dc.date.created2007-09-12es_VE
dc.date.issued2007-09-12T09:00:00Zes_VE
dc.identifier.otherT016300003281/0es_VE
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/15846
dc.description.abstractSimilaridad para sistemas dinámicos con base en criterios característicos de sus trayectorias (Castañeda Marín, Hernando; Colina Morles, Eliézer y Rodríguez Graterol, Wladimir) Resumen Este trabajo se define y se propone un procedimiento para la determinación de la similaridad entre dos trayectorias que representan los comportamientos temporales de sus respectivos sistemas dinámicos complejos. Este tipo de aplicaciones es una necesidad frecuente en el área de minería de datos, donde es frecuente encontrar problemas para determinar la similaridad entre dos series de tiempo. El procedimiento propuesto está basado en el uso de diferentes funciones de escala y traslación y se hace uso de la teoría de conjuntos difusos a objeto de modelar una representación gradual de la similaridad, incorporando elementos análogos al juicio humano y métodos de la geometría computacional. El trabajo contempla algoritmos para computar la noción considerada de similaridad para casos de trayectorias unidimensionales y multidimensionales. Igualmente se determina la complejidad temporal de dichos algoritmos a partir de aplicaciones simuladas de sistemas dinámicos. Abstract This work proposes two fuzzy logic based procedures for determining similarities between complex temporal dynamic system trajectories. These types of problems may be often found in the data mining area, where it is important to establish similarities between time series. The proposed procedure is based upon using different scale and translation functions and uses the theory of fuzzy sets in order to model a gradual representation of similarities, incorporating analog elements to human judgment and geometrical computational methods. The work contemplates algorithms for computing a similarity notion for both one-dimensional and multidimensional trajectories. Finally, the work includes some computer simulation examples in order to determine the temporal complexity of the proposed algorithms. Artículo publicado en la revista: Avances en Sistemas e Informática. Vol 3 Nº (2) año 2006. págs 1-6. y; Presentado como ponencia en el : XVI Simposio de Estadística 2006. Universidad Nacional de Colombia. Del 30 de Julio al 3 de agosto de 2006es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.publisherSABER ULAes_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectModelamiento e identificación de sistemases_VE
dc.subjectSistemas dinámicoses_VE
dc.subjectInteligencia artificiales_VE
dc.titleSimilaridad para sistemas dinámicos con base en criterios característicos de sus trayectoriases_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.description.emailhcastaneda@ula.ve, hcastaneda@unipamplona.edu.coes_VE
dc.description.emailwladimir@ula.vees_VE
dc.description.emailecolina@ula.vees_VE
dc.description.tiponivelNivel monográficoes_VE
dc.subject.Mots-clesCiencias Computacionaleses_VE
dc.subject.Mots-clesIngenieríaes_VE
dc.subject.facultadFacultad de Ingenieríaes_VE
dc.subject.keywordsModeling and Identification systemses_VE
dc.subject.keywordsDynamic systemes_VE
dc.subject.keywordsArtificial intelligentes_VE
dc.subject.tipoArtículoses_VE


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