21 resultados para probabilistic model


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The problem of interdependence between housing and commuting in a city has been analysed within the framework of welfare economics. Uncertain changes overtime in the working population has been considered by means of a dynamic, probabilistic model. The characteristics of irreversibility and durability in city building have been explicitly dealt with. The ultimate objective is that the model after further development will be an auxiliary tool in city planning.

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Thanks to their inherent properties, probabilistic graphical models are one of the prime candidates for machine learning and decision making tasks especially in uncertain domains. Their capabilities, like representation, inference and learning, if used effectively, can greatly help to build intelligent systems that are able to act accordingly in different problem domains. Evolutionary algorithms is one such discipline that has employed probabilistic graphical models to improve the search for optimal solutions in complex problems. This paper shows how probabilistic graphical models have been used in evolutionary algorithms to improve their performance in solving complex problems. Specifically, we give a survey of probabilistic model building-based evolutionary algorithms, called estimation of distribution algorithms, and compare different methods for probabilistic modeling in these algorithms.

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We present a biomolecular probabilistic model driven by the action of a DNA toolbox made of a set of DNA templates and enzymes that is able to perform Bayesian inference. The model will take single-stranded DNA as input data, representing the presence or absence of a specific molecular signal (the evidence). The program logic uses different DNA templates and their relative concentration ratios to encode the prior probability of a disease and the conditional probability of a signal given the disease. When the input and program molecules interact, an enzyme-driven cascade of reactions (DNA polymerase extension, nicking and degradation) is triggered, producing a different pair of single-stranded DNA species. Once the system reaches equilibrium, the ratio between the output species will represent the application of Bayes? law: the conditional probability of the disease given the signal. In other words, a qualitative diagnosis plus a quantitative degree of belief in that diagno- sis. Thanks to the inherent amplification capability of this DNA toolbox, the resulting system will be able to to scale up (with longer cascades and thus more input signals) a Bayesian biosensor that we designed previously.

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Evolutionary search algorithms have become an essential asset in the algorithmic toolbox for solving high-dimensional optimization problems in across a broad range of bioinformatics problems. Genetic algorithms, the most well-known and representative evolutionary search technique, have been the subject of the major part of such applications. Estimation of distribution algorithms (EDAs) offer a novel evolutionary paradigm that constitutes a natural and attractive alternative to genetic algorithms. They make use of a probabilistic model, learnt from the promising solutions, to guide the search process. In this paper, we set out a basic taxonomy of EDA techniques, underlining the nature and complexity of the probabilistic model of each EDA variant. We review a set of innovative works that make use of EDA techniques to solve challenging bioinformatics problems, emphasizing the EDA paradigm's potential for further research in this domain.

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This paper studies feature subset selection in classification using a multiobjective estimation of distribution algorithm. We consider six functions, namely area under ROC curve, sensitivity, specificity, precision, F1 measure and Brier score, for evaluation of feature subsets and as the objectives of the problem. One of the characteristics of these objective functions is the existence of noise in their values that should be appropriately handled during optimization. Our proposed algorithm consists of two major techniques which are specially designed for the feature subset selection problem. The first one is a solution ranking method based on interval values to handle the noise in the objectives of this problem. The second one is a model estimation method for learning a joint probabilistic model of objectives and variables which is used to generate new solutions and advance through the search space. To simplify model estimation, l1 regularized regression is used to select a subset of problem variables before model learning. The proposed algorithm is compared with a well-known ranking method for interval-valued objectives and a standard multiobjective genetic algorithm. Particularly, the effects of the two new techniques are experimentally investigated. The experimental results show that the proposed algorithm is able to obtain comparable or better performance on the tested datasets.

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This paper proposes a new multi-objective estimation of distribution algorithm (EDA) based on joint modeling of objectives and variables. This EDA uses the multi-dimensional Bayesian network as its probabilistic model. In this way it can capture the dependencies between objectives, variables and objectives, as well as the dependencies learnt between variables in other Bayesian network-based EDAs. This model leads to a problem decomposition that helps the proposed algorithm to find better trade-off solutions to the multi-objective problem. In addition to Pareto set approximation, the algorithm is also able to estimate the structure of the multi-objective problem. To apply the algorithm to many-objective problems, the algorithm includes four different ranking methods proposed in the literature for this purpose. The algorithm is applied to the set of walking fish group (WFG) problems, and its optimization performance is compared with an evolutionary algorithm and another multi-objective EDA. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better on many of the problems and for different objective space dimensions, and achieves comparable results on some compared with the other algorithms.

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This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente.

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One of the most promising areas in which probabilistic graphical models have shown an incipient activity is the field of heuristic optimization and, in particular, in Estimation of Distribution Algorithms. Due to their inherent parallelism, different research lines have been studied trying to improve Estimation of Distribution Algorithms from the point of view of execution time and/or accuracy. Among these proposals, we focus on the so-called distributed or island-based models. This approach defines several islands (algorithms instances) running independently and exchanging information with a given frequency. The information sent by the islands can be either a set of individuals or a probabilistic model. This paper presents a comparative study for a distributed univariate Estimation of Distribution Algorithm and a multivariate version, paying special attention to the comparison of two alternative methods for exchanging information, over a wide set of parameters and problems ? the standard benchmark developed for the IEEE Workshop on Evolutionary Algorithms and other Metaheuristics for Continuous Optimization Problems of the ISDA 2009 Conference. Several analyses from different points of view have been conducted to analyze both the influence of the parameters and the relationships between them including a characterization of the configurations according to their behavior on the proposed benchmark.

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En España existen del orden de 1,300 grandes presas, de las cuales un 20% fueron construidas antes de los años 60. El hecho de que existan actualmente una gran cantidad de presas antiguas aún en operación, ha producido un creciente interés en reevaluar su seguridad empleando herramientas nuevas o modificadas que incorporan modelos de fallo teóricos más completos, conceptos geotécnicos más complejos y nuevas técnicas de evaluación de la seguridad. Una manera muy común de abordar el análisis de estabilidad de presas de gravedad es, por ejemplo, considerar el deslizamiento a través de la interfase presa-cimiento empleando el criterio de rotura lineal de Mohr-Coulomb, en donde la cohesión y el ángulo de rozamiento son los parámetros que definen la resistencia al corte de la superficie de contacto. Sin embargo la influencia de aspectos como la presencia de planos de debilidad en el macizo rocoso de cimentación; la influencia de otros criterios de rotura para la junta y para el macizo rocoso (ej. el criterio de rotura de Hoek-Brown); las deformaciones volumétricas que ocurren durante la deformación plástica en el fallo del macizo rocoso (i.e., influencia de la dilatancia) no son usualmente consideradas durante el diseño original de la presa. En este contexto, en la presente tesis doctoral se propone una metodología analítica para el análisis de la estabilidad al deslizamiento de presas de hormigón, considerando un mecanismo de fallo en la cimentación caracterizado por la presencia de una familia de discontinuidades. En particular, se considera la posibilidad de que exista una junta sub-horizontal, preexistente y persistente en el macizo rocoso de la cimentación, con una superficie potencial de fallo que se extiende a través del macizo rocoso. El coeficiente de seguridad es entonces estimado usando una combinación de las resistencias a lo largo de los planos de rotura, cuyas resistencias son evaluadas empleando los criterios de rotura no lineales de Barton y Choubey (1977) y Barton y Bandis (1990), a lo largo del plano de deslizamiento de la junta; y el criterio de rotura de Hoek y Brown (1980) en su versión generalizada (Hoek et al. 2002), a lo largo del macizo rocoso. La metodología propuesta también considera la influencia del comportamiento del macizo rocoso cuando este sigue una ley de flujo no asociada con ángulo de dilatancia constante (Hoek y Brown 1997). La nueva metodología analítica propuesta es usada para evaluar las condiciones de estabilidad empleando dos modelos: un modelo determinista y un modelo probabilista, cuyos resultados son el valor del coeficiente de seguridad y la probabilidad de fallo al deslizamiento, respectivamente. El modelo determinista, implementado en MATLAB, es validado usando soluciones numéricas calculadas mediante el método de las diferencias finitas, empleando el código FLAC 6.0. El modelo propuesto proporciona resultados que son bastante similares a aquellos calculados con FLAC; sin embargo, los costos computacionales de la formulación propuesta son significativamente menores, facilitando el análisis de sensibilidad de la influencia de los diferentes parámetros de entrada sobre la seguridad de la presa, de cuyos resultados se obtienen los parámetros que más peso tienen en la estabilidad al deslizamiento de la estructura, manifestándose además la influencia de la ley de flujo en la rotura del macizo rocoso. La probabilidad de fallo es obtenida empleando el método de fiabilidad de primer orden (First Order Reliability Method; FORM), y los resultados de FORM son posteriormente validados mediante simulaciones de Monte Carlo. Los resultados obtenidos mediante ambas metodologías demuestran que, para el caso no asociado, los valores de probabilidad de fallo se ajustan de manera satisfactoria a los obtenidos mediante las simulaciones de Monte Carlo. Los resultados del caso asociado no son tan buenos, ya que producen resultados con errores del 0.7% al 66%, en los que no obstante se obtiene una buena concordancia cuando los casos se encuentran en, o cerca de, la situación de equilibrio límite. La eficiencia computacional es la principal ventaja que ofrece el método FORM para el análisis de la estabilidad de presas de hormigón, a diferencia de las simulaciones de Monte Carlo (que requiere de al menos 4 horas por cada ejecución) FORM requiere tan solo de 1 a 3 minutos en cada ejecución. There are 1,300 large dams in Spain, 20% of which were built before 1960. The fact that there are still many old dams in operation has produced an interest of reevaluate their safety using new or updated tools that incorporate state-of-the-art failure modes, geotechnical concepts and new safety assessment techniques. For instance, for gravity dams one common design approach considers the sliding through the dam-foundation interface, using a simple linear Mohr-Coulomb failure criterion with constant friction angle and cohesion parameters. But the influence of aspects such as the persistence of joint sets in the rock mass below the dam foundation; of the influence of others failure criteria proposed for rock joint and rock masses (e.g. the Hoek-Brown criterion); or the volumetric strains that occur during plastic failure of rock masses (i.e., the influence of dilatancy) are often no considered during the original dam design. In this context, an analytical methodology is proposed herein to assess the sliding stability of concrete dams, considering an extended failure mechanism in its rock foundation, which is characterized by the presence of an inclined, and impersistent joint set. In particular, the possibility of a preexisting sub-horizontal and impersistent joint set is considered, with a potential failure surface that could extend through the rock mass; the safety factor is therefore computed using a combination of strength along the rock joint (using the nonlinear Barton and Choubey (1977) and Barton and Bandis (1990) failure criteria) and along the rock mass (using the nonlinear failure criterion of Hoek and Brown (1980) in its generalized expression from Hoek et al. (2002)). The proposed methodology also considers the influence of a non-associative flow rule that has been incorporated using a (constant) dilation angle (Hoek and Brown 1997). The newly proposed analytical methodology is used to assess the dam stability conditions, employing for this purpose the deterministic and probabilistic models, resulting in the sliding safety factor and the probability of failure respectively. The deterministic model, implemented in MATLAB, is validated using numerical solution computed with the finite difference code FLAC 6.0. The proposed deterministic model provides results that are very similar to those computed with FLAC; however, since the new formulation can be implemented in a spreadsheet, the computational cost of the proposed model is significantly smaller, hence allowing to more easily conduct parametric analyses of the influence of the different input parameters on the dam’s safety. Once the model is validated, parametric analyses are conducting using the main parameters that describe the dam’s foundation. From this study, the impact of the more influential parameters on the sliding stability analysis is obtained and the error of considering the flow rule is assessed. The probability of failure is obtained employing the First Order Reliability Method (FORM). The probabilistic model is then validated using the Monte Carlo simulation method. Results obtained using both methodologies show good agreement for cases in which the rock mass has a nonassociate flow rule. For cases with an associated flow rule errors between 0.70% and 66% are obtained, so that the better adjustments are obtained for cases with, or close to, limit equilibrium conditions. The main advantage of FORM on sliding stability analyses of gravity dams is its computational efficiency, so that Monte Carlo simulations require at least 4 hours on each execution, whereas FORM requires only 1 to 3 minutes on each execution.

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Se ha procedido al análisis estadístico de un banco de datos de algo más de nueve mil probetas de tamaño estructural ensayadas a lo largo de la década final del s. XX y la inicial del s. XXI, provenientes de masas forestales de coníferas españolas. Las especies estudiadas (pinus sylsvestris, p. halepensis, p. pinaster, p. radiata, p. nigra) representan más del 80% de la superficie forestal española cubierta por coníferas, y ninguna especie de relevancia por volumen potencial de corta a medio plazo ha quedado excluida (quizá con la única excepción de p. pinea, y, con matices juniperus thurifera). Por lo tanto, puede considerarse una información razonablemente representativa de la población de coníferas españolas (en adelante, población objetivo), si bien los procedimientos de muestreo presentan marcadas diferencias en función de las especies. Los procedimientos de ensayo se han atenido, esencialmente, a la normativa europea de referencia, así como a la normativa española de clasificación de madera aserrada, básicamente UNE 56544, con los matices propios de las sucesivas ediciones de las indicadas normas durante un período de unos veinte años. El estudio se ha realizado con el objeto de caracterizar el estado de naturaleza de los principales parámetros resistentes la población objetivo (densidad, módulo de elasticidad longitudinal, y tensión de rotura en flexión pura), así como identificar posibles inconsistencias en la normativa vigente relacionada. Los resultados se han elaborado de forma operativa para su utilización, en una primera aproximación, en la ejecución de cálculos directos de fiabilidad estructural, tal como se plantean en las normativas ISO 2394, ISO 12491, ISO 13822, UNE EN 1990, Código Técnico de la Edificación español y Código Modelo Probabilístico. Inequívocamente, las variables resistentes de referencia de las coníferas españolas susceptibles de uso estructural presentan una variabilidad significativamente superior a la habitual en coníferas de origen en el Centro y Norte de Europa, así como en Norteamérica (en adelante, poblaciones de comparación). Esta diferencia es extrema en el caso de la resistencia, importante en el caso de la rigidez, y prácticamente testimonial en el caso de la densidad. Por otra parte, la rigidez y la densidad de la población objetivo es mucho mayor, para el mismo valor de la resistencia, que las de las poblaciones de comparación. Asimismo, las correlaciones entre las tres variables básicas son inferiores en la población objetivo respecto a la de comparación. Estos hechos llevan a que la aplicación del sistema de clases resistentes en uso conduzca a situaciones de dimensionado poco racionales, y marcadamente antieconómicas. Si bien el objeto del estudio no es el establecimiento de una “jerarquía” estructural de especies, sí deben subrayarse algunos aspectos particulares por especies. El p. nigra tiene los mayores valores centrales y los menores de dispersión de toda la población objetivo, y mayores valores centrales que cualquier referencia de la población de comparación: para la misma fiabilidad objetivo en supuestos habituales, en p.nigra puede ser necesario en torno a un 20% menos de volumen de madera que en p. sylvestris, y en torno a un 40% que en p. radiata . El p. radiata y el p. pinaster presentan los menores valores de centralidad y los mayores de dispersión, de toda la muestra objetivo en formatos aserrados (con la excepción de la densidad: el p. radiata presenta valores muy bajos, pero atípicamente baja variabilidad). Especies habitualmente “no consideradas” como el p. pinea, presentan valores notablemente altos de centralidad, especialmente en la variable densidad. Otro caso de interés es p. halepensis, con prestaciones estructurales muy elevadas, teniendo en cuenta la proveniencia de masas carentes de un manejo adecuado (a efectos de producción maderable). Al contrario que en las poblaciones de comparación, la densidad de las coníferas españolas se representa claramente por distribuciones lognormales, frente a las distribuciones normales que se consideran en la literatura para la misma variable básica. Esto no tiene consecuencias relevantes en la fiabilidad estructural de las uniones, debido a los bajos coeficientes de variación (entre el 10 y 13%, típicamente). Para la tensión de rotura en flexión, parece haber una marcada diferencia entre el tipo de distribución que representa a las poblaciones no clasificadas o rechazadas (que es claramente Lognormal) y la que representa a las poblaciones clasificadas (que parece ser de tipo Weibull de tres parámetros). La distinción va más allá de la sutileza matemática: si la distribución fuese lognormal para todos los casos, la ineficiencia de la aplicación del sistema de clases resistentes aún sería más acusada que lo anteriormente indicado. La distribución normal, sólo representa adecuadamente el estado de naturaleza del módulo de elasticidad y la tensión de rotura de maderas no escuadradas (cilindradas, descortezadas, o simplemente desramadas), y del módulo de elasticidad de las muestras rechazadas. Las coníferas no clasificadas, arrojan valores relativamente elevados de resistencia, lo que hace pensar en la conveniencia de la definición de un “protocolo de mínimos” para posibilitar su uso en el marco normativo actual. Se ha ejemplificado cómo de la aplicación de técnicas probabilísticas utilizando como fundamento los resultados del análisis realizado, resulta un ahorro material potencialmente notable en la población objetivo (en la horquilla del 30 al 60%, dependiendo del estado límite que gobierne el dimensionamiento), respecto a la aplicación directa de los protocolos normativos a partir de la aplicación de la norma de clasificación española. Complementariamente, se han elaborado modelos de variabilidad de los parámetros de las distribuciones propuestas, al objeto de facilitar la aplicación de técnicas de actualización bayesiana. Estas técnicas tienen particular relevancia en el entorno español, por dos razones. Una de ellas, es que suponen, de hecho, la única manera de tratar la cuestión de la seguridad de estructuras prexistentes en un marco matemático-formal consistente con la normativa. La otra, es que permiten la utilización de maderas procedentes de medios de producción con niveles de control de calidad mínimos, incluso casi inexistentes, con inversiones en coste de ensayos comparativamente irrelevantes. ABSTRACT A group of databases making a total of ca. 9.000 beams produced by sawing coniferous species from Spain, tested according EN 384 (1) and visually graded according Spanish standards were analyzed. The main goal was to reach a detailed comprehension about the true state of nature of the three reference structural properties (density, MOR and MOE), in the conditions the material reaches the real market. This goal has been addressed through the detailed adjustment of the proper probabilistic model to the data available. The most important outcome has been the proposal of a set of distribution parameters for the target species, ready to be used in direct probabilistic calculation. This use is exemplified through structural reliability calculations, establishing a priori data for Bayesian reliability updating, Spanish code calibration suggestions, and parameters proposal for the Probabilistic Model Code (2).

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Esta tesis presenta el diseño y la aplicación de una metodología que permite la determinación de los parámetros para la planificación de nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando además el impacto de estas en los diferentes componentes territoriales, así como en el desarrollo poblacional, el desarrollo económico y el medio ambiente, presentando así un avance en la planificación integral del territorio. La Metodología propuesta está basada en Minería de Datos, que permite el descubrimiento de patrones detrás de grandes volúmenes de datos previamente procesados. Las características propias de los datos sobre el territorio y los componentes que lo conforman hacen de los estudios territoriales un campo ideal para la aplicación de algunas de las técnicas de Minería de Datos, tales como los ´arboles decisión y las redes bayesianas. Los árboles de decisión permiten representar y categorizar de forma esquemática una serie de variables de predicción que ayudan al análisis de una variable objetivo. Las redes bayesianas representan en un grafo acíclico dirigido, un modelo probabilístico de variables distribuidas en padres e hijos, y la inferencia estadística que permite determinar la probabilidad de certeza de una hipótesis planteada, es decir, permiten construir modelos de probabilidad conjunta que presentan de manera gráfica las dependencias relevantes en un conjunto de datos. Al igual que con los árboles de decisión, la división del territorio en diferentes unidades administrativas hace de las redes bayesianas una herramienta potencial para definir las características físicas de alguna tipología especifica de infraestructura logística tomando en consideración las características territoriales, poblacionales y económicas del área donde se plantea su desarrollo y las posibles sinergias que se puedan presentar sobre otros nodos e infraestructuras logísticas. El caso de estudio seleccionado para la aplicación de la metodología ha sido la República de Panamá, considerando que este país presenta algunas características singulares, entra las que destacan su alta concentración de población en la Ciudad de Panamá; que a su vez a concentrado la actividad económica del país; su alto porcentaje de zonas protegidas, lo que ha limitado la vertebración del territorio; y el Canal de Panamá y los puertos de contenedores adyacentes al mismo. La metodología se divide en tres fases principales: Fase 1: Determinación del escenario de trabajo 1. Revisión del estado del arte. 2. Determinación y obtención de las variables de estudio. Fase 2: Desarrollo del modelo de inteligencia artificial 3. Construcción de los ´arboles de decisión. 4. Construcción de las redes bayesianas. Fase 3: Conclusiones 5. Determinación de las conclusiones. Con relación al modelo de planificación aplicado al caso de estudio, una vez aplicada la metodología, se estableció un modelo compuesto por 47 variables que definen la planificación logística de Panamá, el resto de variables se definen a partir de estas, es decir, conocidas estas, el resto se definen a través de ellas. Este modelo de planificación establecido a través de la red bayesiana considera los aspectos de una planificación sostenible: económica, social y ambiental; que crean sinergia con la planificación de nodos e infraestructuras logísticas. The thesis presents the design and application of a methodology that allows the determination of parameters for the planning of nodes and logistics infrastructure in a territory, besides considering the impact of these different territorial components, as well as the population growth, economic and environmental development. The proposed methodology is based on Data Mining, which allows the discovery of patterns behind large volumes of previously processed data. The own characteristics of the territorial data makes of territorial studies an ideal field of knowledge for the implementation of some of the Data Mining techniques, such as Decision Trees and Bayesian Networks. Decision trees categorize schematically a series of predictor variables of an analyzed objective variable. Bayesian Networks represent a directed acyclic graph, a probabilistic model of variables divided in fathers and sons, and statistical inference that allow determine the probability of certainty in a hypothesis. The case of study for the application of the methodology is the Republic of Panama. This country has some unique features: a high population density in the Panama City, a concentration of economic activity, a high percentage of protected areas, and the Panama Canal. The methodology is divided into three main phases: Phase 1: definition of the work stage. 1. Review of the State of the art. 2. Determination of the variables. Phase 2: Development of artificial intelligence model 3. Construction of decision trees. 4. Construction of Bayesian Networks. Phase 3: conclusions 5. Determination of the conclusions. The application of the methodology to the case study established a model composed of 47 variables that define the logistics planning for Panama. This model of planning established through the Bayesian network considers aspects of sustainable planning and simulates the synergies between the nodes and logistical infrastructure planning.

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We show a procedure for constructing a probabilistic atlas based on affine moment descriptors. It uses a normalization procedure over the labeled atlas. The proposed linear registration is defined by closed-form expressions involving only geometric moments. This procedure applies both to atlas construction as atlas-based segmentation. We model the likelihood term for each voxel and each label using parametric or nonparametric distributions and the prior term is determined by applying the vote-rule. The probabilistic atlas is built with the variability of our linear registration. We have two segmentation strategy: a) it applies the proposed affine registration to bring the target image into the coordinate frame of the atlas or b) the probabilistic atlas is non-rigidly aligning with the target image, where the probabilistic atlas is previously aligned to the target image with our affine registration. Finally, we adopt a graph cut - Bayesian framework for implementing the atlas-based segmentation.

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In this paper, the presynaptic rule, a classical rule for hebbian learning, is revisited. It is shown that the presynaptic rule exhibits relevant synaptic properties like synaptic directionality, and LTP metaplasticity (long-term potentiation threshold metaplasticity). With slight modifications, the presynaptic model also exhibits metaplasticity of the long-term depression threshold, being also consistent with Artola, Brocher and Singer’s (ABS) influential model. Two asymptotically equivalent versions of the presynaptic rule were adopted for this analysis: the first one uses an incremental equation while the second, conditional probabilities. Despite their simplicity, both types of presynaptic rules exhibit sophisticated biological properties, specially the probabilistic version

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The authors are from UPM and are relatively grouped, and all have intervened in different academic or real cases on the subject, at different times as being of different age. With precedent from E. Torroja and A. Páez in Madrid Spain Safety Probabilistic models for concrete about 1957, now in ICOSSAR conferences, author J.M. Antón involved since autumn 1967 for euro-steel construction in CECM produced a math model for independent load superposition reductions, and using it a load coefficient pattern for codes in Rome Feb. 1969, practically adopted for European constructions, giving in JCSS Lisbon Feb. 1974 suggestion of union for concrete-steel-al.. That model uses model for loads like Gumbel type I, for 50 years for one type of load, reduced to 1 year to be added to other independent loads, the sum set in Gumbel theories to 50 years return period, there are parallel models. A complete reliability system was produced, including non linear effects as from buckling, phenomena considered somehow in actual Construction Eurocodes produced from Model Codes. The system was considered by author in CEB in presence of Hydraulic effects from rivers, floods, sea, in reference with actual practice. When redacting a Road Drainage Norm in MOPU Spain an optimization model was realized by authors giving a way to determine the figure of Return Period, 10 to 50 years, for the cases of hydraulic flows to be considered in road drainage. Satisfactory examples were a stream in SE of Spain with Gumbel Type I model and a paper of Ven Te Chow with Mississippi in Keokuk using Gumbel type II, and the model can be modernized with more varied extreme laws. In fact in the MOPU drainage norm the redacting commission acted also as expert to set a table of return periods for elements of road drainage, in fact as a multi-criteria complex decision system. These precedent ideas were used e.g. in wide Codes, indicated in symposia or meetings, but not published in journals in English, and a condensate of contributions of authors is presented. The authors are somehow involved in optimization for hydraulic and agro planning, and give modest hints of intended applications in presence of agro and environment planning as a selection of the criteria and utility functions involved in bayesian, multi-criteria or mixed decision systems. Modest consideration is made of changing in climate, and on the production and commercial systems, and on others as social and financial.

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La mayor parte de los entornos diseñados por el hombre presentan características geométricas específicas. En ellos es frecuente encontrar formas poligonales, rectangulares, circulares . . . con una serie de relaciones típicas entre distintos elementos del entorno. Introducir este tipo de conocimiento en el proceso de construcción de mapas de un robot móvil puede mejorar notablemente la calidad y la precisión de los mapas resultantes. También puede hacerlos más útiles de cara a un razonamiento de más alto nivel. Cuando la construcción de mapas se formula en un marco probabilístico Bayesiano, una especificación completa del problema requiere considerar cierta información a priori sobre el tipo de entorno. El conocimiento previo puede aplicarse de varias maneras, en esta tesis se presentan dos marcos diferentes: uno basado en el uso de primitivas geométricas y otro que emplea un método de representación cercano al espacio de las medidas brutas. Un enfoque basado en características geométricas supone implícitamente imponer un cierto modelo a priori para el entorno. En este sentido, el desarrollo de una solución al problema SLAM mediante la optimización de un grafo de características geométricas constituye un primer paso hacia nuevos métodos de construcción de mapas en entornos estructurados. En el primero de los dos marcos propuestos, el sistema deduce la información a priori a aplicar en cada caso en base a una extensa colección de posibles modelos geométricos genéricos, siguiendo un método de Maximización de la Esperanza para hallar la estructura y el mapa más probables. La representación de la estructura del entorno se basa en un enfoque jerárquico, con diferentes niveles de abstracción para los distintos elementos geométricos que puedan describirlo. Se llevaron a cabo diversos experimentos para mostrar la versatilidad y el buen funcionamiento del método propuesto. En el segundo marco, el usuario puede definir diferentes modelos de estructura para el entorno mediante grupos de restricciones y energías locales entre puntos vecinos de un conjunto de datos del mismo. El grupo de restricciones que se aplica a cada grupo de puntos depende de la topología, que es inferida por el propio sistema. De este modo, se pueden incorporar nuevos modelos genéricos de estructura para el entorno con gran flexibilidad y facilidad. Se realizaron distintos experimentos para demostrar la flexibilidad y los buenos resultados del enfoque propuesto. Abstract Most human designed environments present specific geometrical characteristics. In them, it is easy to find polygonal, rectangular and circular shapes, with a series of typical relations between different elements of the environment. Introducing this kind of knowledge in the mapping process of mobile robots can notably improve the quality and accuracy of the resulting maps. It can also make them more suitable for higher level reasoning applications. When mapping is formulated in a Bayesian probabilistic framework, a complete specification of the problem requires considering a prior for the environment. The prior over the structure of the environment can be applied in several ways; this dissertation presents two different frameworks, one using a feature based approach and another one employing a dense representation close to the measurements space. A feature based approach implicitly imposes a prior for the environment. In this sense, feature based graph SLAM was a first step towards a new mapping solution for structured scenarios. In the first framework, the prior is inferred by the system from a wide collection of feature based priors, following an Expectation-Maximization approach to obtain the most probable structure and the most probable map. The representation of the structure of the environment is based on a hierarchical model with different levels of abstraction for the geometrical elements describing it. Various experiments were conducted to show the versatility and the good performance of the proposed method. In the second framework, different priors can be defined by the user as sets of local constraints and energies for consecutive points in a range scan from a given environment. The set of constraints applied to each group of points depends on the topology, which is inferred by the system. This way, flexible and generic priors can be incorporated very easily. Several tests were carried out to demonstrate the flexibility and the good results of the proposed approach.