Un sistema experto para la evaluación del nivel de calidad en estructuras de edificación

Las tendencias actuales dentro de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Expertos se mueven hacia la excitante posibilidad de reproducir y simular el conocimiento y comportamiento humanos dentro de Bases de Conocimiento, acopladas con códigos computacionales parcialmente inteligentes. Así, este trabajo se ocupa de la predicción del nivel de calidad en estructuras mediante un sistema experto denominado QL-CONST1, capaz de "razonar" sobre este campo de la ingeniería estructural. La Base de Conocimientos ha sido desarrollada en términos probabilísticos de hipótesis y evidencias, con la invalorable ayuda de expertos humanos en ingeniería estructural. Se incluyen algunos ejemplos ilustrativos para validar el comportamiento del sistema experto.

Análisis del discurso del entrenador de baloncesto experto en competición

En el ámbito de la competición deportiva profesional, el entrenador es una figura clave dentro del equipo y afecta de manera significativa al rendimiento del mismo. El comportamiento del entrenador, las decisiones que tome durante el partido, sus formas, tiempos, etc. afectan a las actuaciones de los jugadores dentro de la pista y suponen un aspecto muy importante a tener en cuenta a la hora de analizar el rendimiento de los equipos en una competición. Los condicionantes de la competición, la urgencia en las decisiones, la incertidumbre de su cumplimiento, etc., afectan a su conducta verbal. Por tanto, debemos conocer algunos de los comportamientos que resultan más eficaces por parte del entrenador para conseguir el mayor rendimiento de su equipo durante el partido y a partir de ahí tratar de construir un modelo teórico sobre que requisitos debería cumplir esta conducta verbal, ya que creemos que es a través del análisis de la observación de una conducta en una situación real como se pueden establecer estos parámetros teóricos sobre la comunicación. Para ello realizamos un estudio de 6 casos de entrenadores expertos en los que observamos su comportamiento verbal durante 4 partidos para extraer una información que comparada con los estudios previos, determine si es posible o no, establecer un modelo mínimo común de comportamiento eficaz en competición. En cuanto al objeto de la observación en el estudio de los casos nos hemos centrado en el contenido de la información, el que, su significado y sólo de tipo verbal, ya que consideramos la comunicación no verbal como algo más sujeto a posibles interpretaciones, aspecto que no estudiamos. ABSTRACT In the area of the sports professional competition, the coach is a key figure inside the team and concerns in a significant way the performance of the same one. The behavior of the coach, the decisions that it takes during the game, his forms, times, etc. They concern the actions of the players inside the track and suppose a very important aspect to bear in mind at the moment of analyzing the performance of the teams in a competition. The determining ones of the competition, the urgency in the decisions, the uncertainty of his fulfillment, etc., they concern his verbal behavior. Therefore, we must know some of the behaviors that turn out to be more effective on the part of the coach to obtain the best performance of his team during the game and from there tries to construct a theoretical model on whom requirements it should fulfill this verbal behavior, since we believe that it is across the analysis of the observation of a conduct in a true situation since these theoretical parameters can be established on the communication. For it we realize a study of 6 cases of expert coaches in that we observe his verbal behavior during 4 games to extract information that compared with the previous studies, it determines if it is possible or not, establishes a minimal common model of effective behavior in competition. As for the object of the observation in the study of the cases we have centered on the content of the information, the fact that, his meaning and only of verbal type, since we consider the not verbal communication as slightly more subject to possible interpretations, aspect that we do not study.

Geo-referenciación aplicada al análisis digital de imagen para la caracterización de menas metálicas

El análisis cuantitativo de las fases minerales visibles en probetas pulidas mediante un sistema experto y automático representan un eficaz complemento a las técnicas tradicionales de microscopía de reflexión. El Análisis digital de imagen, ADI, en comparación con las técnicas habitualmente usadas de cuantificación (platina integradora), supone un ahorro enorme de tiempo, a la vez que facilita un potentísimo instrumento para el tratamiento estadístico de las medidas que se realizan.

Identificación automática de fases minerales por microscopía de reflexión. Aplicación del análisis digital de imagen

La identificación automática de las fases minerales visibles en probetas pulidas mediante un sistema experto es un pre-requisito indispensable para la aplicación de las técnicas tradicionales de microscopía a los problemas industriales con un elevado rendimiento. Para su consecución, ha sido necesario obtener una óptima y homogénea calidad de pulido en las muestras utilizadas, lograr la puesta a punto del equipo de Análisis digital de imagen -ADI- y aplicar un análisis multiespectral sobre la imagen en color (RGB) obtenida en origen. Para este estudio inicial fueron analizadas un conjunto de probetas de menas sulfuradas con los minerales más comunes: la colección Rehwald, descrita por Randohr (1980) y estudiadas de nuevo para este objetivo específico.

Diseño de un modelo de riesgo integral de incendios forestales mediante técnicas multicriterio y su automatización en sistemas de información geográfica : una aplicación en la Comunidad Valenciana

Los incendios forestales son la principal causa de mortalidad de árboles en la Europa mediterránea y constituyen la amenaza más seria para los ecosistemas forestales españoles. En la Comunidad Valenciana, diariamente se despliega cerca de un centenar de vehículos de vigilancia, cuya distribución se apoya, fundamentalmente, en un índice de riesgo de incendios calculado en función de las condiciones meteorológicas. La tesis se centra en el diseño y validación de un nuevo índice de riesgo integrado de incendios, especialmente adaptado a la región mediterránea y que facilite el proceso de toma de decisiones en la distribución diaria de los medios de vigilancia contra incendios forestales. El índice adopta el enfoque de riesgo integrado introducido en la última década y que incluye dos componentes de riesgo: el peligro de ignición y la vulnerabilidad. El primero representa la probabilidad de que se inicie un fuego y el peligro potencial para que se propague, mientras que la vulnerabilidad tiene en cuenta las características del territorio y los efectos potenciales del fuego sobre el mismo. Para el cálculo del peligro potencial se han identificado indicadores relativos a los agentes naturales y humanos causantes de incendios, la ocurrencia histórica y el estado de los combustibles, extremo muy relacionado con la meteorología y las especies. En cuanto a la vulnerabilidad se han empleado indicadores representativos de los efectos potenciales del incendio (comportamiento del fuego, infraestructuras de defensa), como de las características del terreno (valor, capacidad de regeneración…). Todos estos indicadores constituyen una estructura jerárquica en la que, siguiendo las recomendaciones de la Comisión europea para índices de riesgo de incendios, se han incluido indicadores representativos del riesgo a corto plazo y a largo plazo. El cálculo del valor final del índice se ha llevado a cabo mediante la progresiva agregación de los componentes que forman cada uno de los niveles de la estructura jerárquica del índice y su integración final. Puesto que las técnicas de decisión multicriterio están especialmente orientadas a tratar con problemas basados en estructuras jerárquicas, se ha aplicado el método TOPSIS para obtener la integración final del modelo. Se ha introducido en el modelo la opinión de los expertos, mediante la ponderación de cada uno de los componentes del índice. Se ha utilizado el método AHP, para obtener las ponderaciones de cada experto y su integración en un único peso por cada indicador. Para la validación del índice se han empleado los modelos de Ecuaciones de Estimación Generalizadas, que tienen en cuenta posibles respuestas correlacionadas. Para llevarla a cabo se emplearon los datos de oficiales de incendios ocurridos durante el período 1994 al 2003, referenciados a una cuadrícula de 10x10 km empleando la ocurrencia de incendios y su superficie, como variables dependientes. Los resultados de la validación muestran un buen funcionamiento del subíndice de peligro de ocurrencia con un alto grado de correlación entre el subíndice y la ocurrencia, un buen ajuste del modelo logístico y un buen poder discriminante. Por su parte, el subíndice de vulnerabilidad no ha presentado una correlación significativa entre sus valores y la superficie de los incendios, lo que no descarta su validez, ya que algunos de sus componentes tienen un carácter subjetivo, independiente de la superficie incendiada. En general el índice presenta un buen funcionamiento para la distribución de los medios de vigilancia en función del peligro de inicio. No obstante, se identifican y discuten nuevas líneas de investigación que podrían conducir a una mejora del ajuste global del índice. En concreto se plantea la necesidad de estudiar más profundamente la aparente correlación que existe en la provincia de Valencia entre la superficie forestal que ocupa cada cuadrícula de 10 km del territorio y su riesgo de incendios y que parece que a menor superficie forestal, mayor riesgo de incendio. Otros aspectos a investigar son la sensibilidad de los pesos de cada componente o la introducción de factores relativos a los medios potenciales de extinción en el subíndice de vulnerabilidad. Summary Forest fires are the main cause of tree mortality in Mediterranean Europe and the most serious threat to the Spanisf forest. In the Spanish autonomous region of Valencia, forest administration deploys a mobile fleet of 100 surveillance vehicles in forest land whose allocation is based on meteorological index of wildlandfire risk. This thesis is focused on the design and validation of a new Integrated Wildland Fire Risk Index proposed to efficient allocation of vehicles and specially adapted to the Mediterranean conditions. Following the approaches of integrated risk developed last decade, the index includes two risk components: Wildland Fire Danger and Vulnerability. The former represents the probability a fire ignites and the potential hazard of fire propagation or spread danger, while vulnerability accounts for characteristics of the land and potential effects of fire. To calculate the Wildland Fire Danger, indicators of ignition and spread danger have been identified, including human and natural occurrence agents, fuel conditions, historical occurrence and spread rate. Regarding vulnerability se han empleado indicadores representativos de los efectos potenciales del incendio (comportamiento del fuego, infraestructurasd de defensa), como de las características del terreno (valor, capacidad de regeneración…). These indicators make up the hierarchical structure for the index, which, following the criteria of the European Commission both short and long-term indicators have been included. Integration consists of the progressive aggregation of the components that make up every level in risk the index and, after that, the integration of these levels to obtain a unique value for the index. As Munticriteria methods are oriented to deal with hierarchically structured problems and with situations in which conflicting goals prevail, TOPSIS method is used in the integration of components. Multicriteria methods were also used to incorporate expert opinion in weighting of indicators and to carry out the aggregation process into the final index. The Analytic Hierarchy Process method was used to aggregate experts' opinions on each component into a single value. Generalized Estimation Equations, which account for possible correlated responses, were used to validate the index. Historical records of daily occurrence for the period from 1994 to 2003, referred to a 10x10-km-grid cell, as well as the extent of the fires were the dependant variables. The results of validation showed good Wildland Fire Danger component performance, with high correlation degree between Danger and occurrence, a good fit of the logistic model used and a good discrimination power. The vulnerability component has not showed a significant correlation between their values and surface fires, which does not mean the index is not valid, because of the subjective character of some of its components, independent of the surface of the fires. Overall, the index could be used to optimize the preventing resources allocation. Nevertheless, new researching lines are identified and discussed to improve the overall performance of the index. More specifically the need of study the inverse relationship between the value of the wildfire Fire Danger component and the forested surface of each 10 - km cell is set out. Other points to be researched are the sensitivity of the index component´s weight and the possibility of taking into account indicators related to fire fighting resources to make up the vulnerability component.

Cálculo de algunos parámetros cinemáticos de un lanzamiento de martillo mediante análisis cinematográfico tridimensional

Desde hace mucho tiempo, el hombre se ha preocupado por los fenómenos que rigen el movimiento humano. Así Aristóteles (384-322 a. J.C.) poseía conocimientos notables sobre el centro de gravedad, las leyes del movimiento y de las palancas, siendo el primero en describir el complejo proceso de la marcha. A este sabio le siguieron muchos otros: Arquímedes (287-212 a. J.C.)- Ga leno (131-201 a.J.C.) Leonardo Da Vinci (1452-1519), que describió la mecánica del cuerpo en posición erecta, en la marcha y en el salto. Galileo Galilei (1564-1643) proporcionó empuje al estudio de los fenómenos mecánicos en términos matemáticos, creando las bases para la biomecánica. Alfonso Borelli (1608-1679), considerado por algunos autores como el padre de la moderna biomecánica. Aseguraba que los músculos funcionan de acuerdo con principios matemáticos. Nicolas Andry (1658-1742), creador de la ciencia ortopédica. Isaac Newton, que estableció las bases de la dinámica moderna con la enunciación de sus leyes mecánicas todavía hoy vigentes. E.J. Marey (1830-1904), afirmaba que el movimiento es la más importante de las funciones humanas, y describió métodos fotográficos para la investigación biológica. c.w. Braune (1831-1892), y Otto Fischer (1861-1917), describieron un método experimental para determinar el centro de gravedad. Harold Edgerton, inventor del estroboscopio electrónico de aplicación en el análisis fotográfico del movimiento. Gideon Ariel, una de las máximas autoridades en la biomecánica del deporte actual. ••••••• oooOooo ••••••• En lo que respecta al ámbito deportivo, en los últimos años estamos asistiendo a una gran mejora del rendimiento. Esto es debido en gran parte a un mayor apoyo científico en el proceso de entrenamiento, tanto en lo que se refiere a los métodos para desarrollar la condición física, como en lo concerniente a la perfección de la técnica deportiva, es decir, el aprovechamiento más eficaz de las leyes mecánicas que intervienen en el movimiento deportivo. Según P. Rasch y R. Burke, la biomecánica se ocupa de la investigación del movimiento humano por medio de los conceptos de la física clásica y las disciplinas afines en el arte práctico de la ingeniería. Junto con la anatomía, biofísica, bioquímica, fisiología, psicología y cibernética, y estrechamente relacionada con ellas, la biomecánica, conforma las bases de la metodología deportiva. (Hochmuth) Entre los objetivos específicos de la biomecánica está la investigación dirigida a encontrar una técnica deportiva más eficaz. Actualmente, el perfeccionamiento de la técnica se realiza cada vez más apoyándose en los trabajos de análisis biomecánico. Efectivamente, esto tiene su razón de ser, pues hay detalles en el curso del ~~ movimiento que escapan a la simple observación visual por parte del entrenador. Entre dos lanzamientos de distinta longitud, en muchas ocasiones no se pueden percibir ninguna o como mucho sólo pequeñas diferencias. De ahí la necesidad de las investigaciones basadas en el análisis biomecánico, de cuyos resultados obtendrá el entrenador la información que precisa para realizar las modificaciones oportunas en cuanto a la técnica deportiva empleada por su atleta se refiere. Para el análisis biomecánico se considera el cuerpo humano como un conjunto de segmentos que forman un sistema de eslabones sometido a las leyes físicas. Estos segmentos son: la cabeza, el tronco, los brazos, los antebrazos, las manos, los muslos, las piernas y los pies. A través de estos segmentos y articulaciones se transmiten las aceleraciones y desaceleraciones para alcanzar la velocidad deseada en las porciones terminales y en el sistema propioceptivo que tiene su centro en el cerebro. De todo esto podemos deducir la práctica imposibilidad de descubrir un error en el curso del movimiento por la sola observación visual del entrenador por experto que este sea (Zanon). El aspecto biológico de la biomecánica no se conoce tanto como el aspecto mecánico, ya que este campo es mucho más complejo y se necesitan aparatos de medición muy precisos. Entre los objetivos que me he planteado al efectuar este trabajo están los siguientes: - Análisis biomecánico de uno de los mejores lanzadores de martillo de España. - Qué problemas surgen en el análisis biomecánico tridimensional. Cómo llevar a cabo este tipo de investigación con un material elemental, ya que no disponemos de otro. Ofrecer al técnico deportivo los procedimientos matemáticos del cálculo necesarios. En definitiva ofrecer una pequeña ayuda al entrenador, en su búsqueda de soluciones para el perfeccionamiento de la técnica deportiva.

Diseño y aplicación de una metodología prospectiva para la determinación de los condicionantes futuros del crecimiento de los grandes buques portacontenedores

Durante las últimas décadas se observa una tendencia sostenida al crecimiento en las dimensiones de los grandes buques portacontenedores, que produce, que las infraestructuras portuarias y otras destinadas al tráfico de contenedores deban adaptarse para poder brindar los servicios correspondientes y mantenerse competitivas con otras para no perder el mercado. Esta situación implica importantes inversiones y modificaciones en los sistemas de transporte de contenedores por el gran volumen de carga que se debe mover en un corto periodo de tiempo, lo que genera la necesidad de tomar previsiones relacionadas con la probable evolución a futuro de las dimensiones que alcanzarán los grandes buques portacontenedores. En relación a los aspectos citados surge la inquietud de determinar los condicionantes futuros del crecimiento de los grandes buques portacontenedores, con una visión totalizadora de todos los factores que incidirán en los próximos años, ya sea como un freno o un impulso a la tendencia que se verifica en el pasado y en el presente. En consideración a que el tema a tratar y resolver se encuentra en el futuro, con un horizonte de predicción de veinte años, se diseña y se aplica una metodología prospectiva, que permite alcanzar conclusiones con mayor grado de objetividad sobre probables escenarios futuros. La metodología prospectiva diseñada, conjuga distintas herramientas metodológicas, cualitativas, semi-cuantitativas y cuantitativas que se validan entre sí. Sobre la base del pasado y el presente, las herramientas cuantitativas permiten encontrar relaciones entre variables y hacer proyecciones, sin embargo, estas metodologías pierden validez más allá de los tres a cuatro años, por los vertiginosos y dinámicos cambios que se producen actualmente, en las áreas política, social y económica. Las metodologías semi-cuantitativas y cualitativas, empleadas en forma conjunta e integradas, permiten el análisis de circunstancias del pasado y del presente, obteniendo resultados cuantitativos que se pueden proyectar hacia un futuro cercano, los que integrados en estudios cualitativos proporcionan resultados a largo plazo, facilitando considerar variables cualitativas como la creciente preocupación por la preservación del medio ambiente y la piratería. La presente tesis, tiene como objetivo principal “identificar los condicionantes futuros del crecimiento de los grandes buques portacontenedores y determinar sus escenarios”. Para lo cual, la misma se estructura en fases consecutivas y que se retroalimentan continuamente. Las tres primeras fases son un enfoque sobre el pasado y el presente, que establece el problema a resolver. Se estudian los antecedentes y el estado del conocimiento en relación a los factores y circunstancias que motivaron y facilitaron la tendencia al crecimiento de los grandes buques. También se estudia el estado del conocimiento de las metodologías para predecir el futuro y se diseña de una metodología prospectiva. La cuarta fase, denominada Resultados, se desarrolla en distintas etapas, fundamentadas en las fases anteriores, con el fin de resolver el problema dando respuestas a las preguntas que se formularon para alcanzar el objetivo fijado. En el proceso de esta fase, con el objeto de predecir probables futuros, se aplica la metodología prospectiva diseñada, que contempla el análisis del pasado y el presente, que determina los factores cuya influencia provocó el crecimiento en dimensiones de los grandes buques hasta la actualidad, y que constituye la base para emplear los métodos prospectivos que permiten determinar qué factores condicionarán en el futuro la evolución de los grandes buques. El probable escenario futuro formado por los factores determinados por el criterio experto, es validado mediante un modelo cuantitativo dinámico, que además de obtener el probable escenario futuro basado en las tendencias de comportamiento hasta el presente de los factores determinantes considerados, permite estudiar distintos probables escenarios futuros en función de considerar un cambio en la tendencia futura de los factores determinantes. El análisis del pasado indica que la tendencia al crecimiento de los grandes buques portacontenedores hasta el presente, se ha motivado por un crecimiento económico mundial que se tradujo en un aumento del comercio internacional, particularmente entre los países de Asia, con Europa y Estados Unidos. Esta tendencia se ha visto favorecida por el factor globalización y la acelerada evolución tecnológica que ha permitido superar los obstáculos que se presentaron. Es de destacar que aún en periodos de crisis económicas, con pronósticos de contracciones en el comercio, en los últimos años continuó la tendencia al crecimiento en dimensiones, en busca de una economía de escala para el transporte marítimo de contenedores, en las rutas transoceánicas. La investigación de la evolución de los grandes buques portacontenedores en el futuro, se efectúa mediante el empleo de una metodología prospectiva en la que el criterio experto se valida con un método cuantitativo dinámico, y además se fundamenta en una solida base pre-prospectiva. La metodología diseñada permite evaluar con un alto grado de objetividad cuales serán los condicionantes que incidirán en el crecimiento en tamaño de los grandes buques portacontenedores en el escenario con mayor probabilidad de acontecer en los próximos veinte años (2032), y también en otros escenarios que podrían presentarse en el caso de que los factores modifiquen su tendencia o bien se produzcan hechos aleatorios. El resultado se sintetiza en que la tendencia al crecimiento de los grandes buques portacontenedores en los próximos 20 años se verá condicionada por factores en relación a los conceptos de oferta (los que facilitan u obstaculizan la tendencia), demanda (los que motivan o impulsan la tendencia) y factores externos (los que desestabilizan el equilibrio entre oferta y demanda). La tendencia al crecimiento de los grandes buques portacontenedores se verá obstaculizada / limitada principalmente por factores relacionados a las infraestructuras, resultando los pasos y/o canales vinculados a las rutas marítimas, los limitantes futuros al crecimiento en dimensiones de los grandes buques portacontenedores; y la interacción buque / infraestructura (grúas) un factor que tenderá a obstaculizar esta tendencia de los grandes portacontenedores. El desarrollo económico mundial que estimula el comercio internacional y los factores precio del petróleo y condicionantes medioambientales impulsarán la tendencia al crecimiento de los grandes buques portacontenedores. Recent years have seen a sustained tendency towards the growth in the dimensions of large container ships. This has meant that port and other infrastructure used for container traffic has had to be adapted in order to provide the required services and to maintain a competitive position, so as not to lose market share. This situation implies the need for major investments in modifications to the container transport system, on account of the large volume of traffic to be handled in a short period of time. This in turn has generated a need to make provision for the probable future evolution of the ultimate dimensions that will be reached by large container ships. Such considerations give rise to the question of what are the future determinants for the growth of large container ships, requiring an overall vision of all the factors that will apply in future years, whether as a brake on or an incentive to the growth tendency which has been seen in the past and present In view of the fact that the theme to be dealt with and resolved relates to the future, with a forecasting horizon of some 20 years, a foresight methodology has been designed and applied so as to enable conclusions about probable future scenarios to be reached with a greater degree of objectivity. The designed methodology contains different methodological tools, both qualitative, semi-quantitative and quantitative, which are internally consistent. On the basis of past and present observations, the quantitative elements enable relationships to be established and forecasts to be made. Nevertheless such an approach loses validity more than three or four years into the future, on account of the very rapid and dynamic changes which may be seen at present in political, social and economic spheres. The semi-quantitative and qualitative methodologies are used coherently together and allow the analysis of past and present conditions, thus obtaining quantitative results which for short-term projections, which when integrated with the qualitative studies provide results for the long-term, facilitating the consideration of qualitative variables such as the increasing importance of environmental protection and the impact of piracy. The principal objective of the present thesis is "to identify the future conditions affecting the growth of large container ships and to determine possible scenarios". The thesis is structured in consecutive and related phases. The first three phases focus on the past and present in order to determine the problem to be resolved. The background is studied in order to establish the state of knowledge about the factors and circumstances which have motivated and facilitated the growth tendency for large container ships and the methodologies that have been used. In this way a specific foresight methodology is designed. The fourth phase, Results, is developed in distinct stages based on the previous phases, so as to resolve the problem posed and responding to the questions that arise. In this way the determined objective is reached. The fourth phase sees the application of the methodology that has been designed in order to predict posible futures. This includes analysis of the past and present factors which have caused the growth in the dimensions of large container ships up to the present. These provide the basis on which to apply the foresight methods which enable the future factors which will condition the development of such large container ships. The probable future scenarios are made up of the factors identified by expert judgement (using the Delphi technique) and validated by means of a dynamic quantitative model. This model both identifies the probable future scenarios based on past and present factors and enables the different future scenarios to be analysed as a function of future changes in the conditioning factors. Analysis of the past shows that the growth tendency up to the present for large container ships has been motivated by the growth of the world economy and the consequent increased international trade, especially between the countries of Asia with Europe and the United States. This tendency has been favoured by the trend towards globalization and by the rapid technical evolution in ship design, which has allowed the obstacles encountered to be overcome. It should be noted that even in periods of economic crisis, with an expectation for reduced trade, as experienced in recent years, the tendency towards increased ship dimensions has continued in search of economies of scale for the maritime transport of containers on transoceanic routes. The present investigation of the future evolution of large container ships has been done using a foresight methodology in which the expert judgement is validated by a dynamic quantitative methodology, founded on a firm pre-foresight analysis. The methodology that has been designed permits the evaluation, with a high degree of objectivity, of the future factors that will affect the growth of large container ships for the most probable scenario expected in the next 20 years (up to 2032). The evaluation applies also to other scenarios which may arise, in the event that their component factors are modified or indeed in the light of random events. In summary, the conclusión is that the tendency for growth in large container ships in the future 20 years will be determined by: factors related to supply, which slow or halt the tendency; factors related to demand, which encourage the tendency and finally, external factors which interrupt the equilibrium between supply and demand. The tendency for increasing growth in large container ships will be limited or even halted by factors related to infrastructure, including the natural and man-made straits and canals used by maritime transport. In addition the infrastructure required to serve such vessels both in port (including cranes and other equipment) and related transport, will tend to slow the growth tendency. The factors which will continue to encourage the tendency towards the growth of large container ships include world economic development, which stimulates international trade, and an increasing emphasis on environmental aspects.

Sistema de control borroso en lazo cerrado para terapias con insulina en diabetes tipo I

La diabetes mellitus es un trastorno del metabolismo de los carbohidratos producido por la insuficiente o nula producción de insulina o la reducida sensibilidad a esta hormona. Es una enfermedad crónica con una mayor prevalencia en los países desarrollados debido principalmente a la obesidad, la vida sedentaria y disfunciones en el sistema endocrino relacionado con el páncreas. La diabetes Tipo 1 es una enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, y es necesaria la administración de insulina exógena. Un enfermo de diabetes Tipo 1 debe seguir una terapia con insulina administrada por la vía subcutánea que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida, esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas no patológico. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial”, que aportaría precisión, eficacia y seguridad para los pacientes, en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. Permitiría que el paciente no estuviera tan pendiente de su enfermedad. El páncreas artificial consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar usando la glucosa como información principal. Este trabajo presenta un método de control en lazo semi-cerrado mediante un sistema borroso experto basado en reglas. La regulación borrosa se fundamenta en la ambigüedad del lenguaje del ser humano. Esta incertidumbre sirve para la formación de una serie de reglas que representan el pensamiento humano, pero a la vez es el sistema que controla un proceso, en este caso el sistema glucorregulatorio. Este proyecto está enfocado en el diseño de un controlador borroso que haciendo uso de variables como la glucosa, insulina y dieta, sea capaz de restaurar la función endocrina del páncreas de forma tecnológica. La validación del algoritmo se ha realizado principalmente mediante experimentos en simulación utilizando una población de pacientes sintéticos, evaluando los resultados con estadísticos de primer orden y algunos más específicos como el índice de riesgo de Kovatchev, para después comparar estos resultados con los obtenidos por otros métodos de control anteriores. Los resultados demuestran que el control borroso (FBPC) mejora el control glucémico con respecto a un sistema predictivo experto basado en reglas booleanas (pBRES). El FBPC consigue reducir siempre la glucosa máxima y aumentar la mínima respecto del pBRES pero es en terapias desajustadas, donde el FBPC es especialmente robusto, hace descender la glucosa máxima 8,64 mg/dl, el uso de insulina es 3,92 UI menor, aumenta la glucosa mínima 3,32 mg/dl y lleva al rango de glucosa 80 – 110 mg/dl 15,33 muestras más. Por lo tanto se puede concluir que el FBPC realiza un mejor control glucémico que el controlador pBRES haciéndole especialmente efectivo, robusto y seguro en condiciones de desajustes de terapia basal y con gran capacidad de mejora futura. SUMMARY The diabetes mellitus is a metabolic disorder caused by a poor or null insulin secretion or a reduced sensibility to insulin. Diabetes is a chronic disease with a higher prevalence in the industrialized countries, mainly due to obesity, the sedentary life and endocrine disfunctions connected with the pancreas. Type 1 diabetes is a self-immune disease where the beta cells of the pancreas, which are the responsible of secreting insulin, are damaged. Hence, it is necessary an exogenous delivery of insulin. The Type 1 diabetic patient has to follow a therapy with subcutaneous insulin administration which should be adjusted to his/her metabolic needs and life style. This therapy tries to mimic the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology lets the development of the so-called endocrine artificial pancreas that would provide accuracy, efficiency and safety to patients, in regards to the glycemic control normalization and reduction of the risk of hypoglycemic. In addition, it would help the patient not to be so concerned about his disease. The artificial pancreas has a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm, that calculates the insulin infusion using the glucose as main information. This project presents a method of control in semi-closed-loop, through an expert fuzzy system based on rules. The fuzzy regulation is based on the human language ambiguity. This uncertainty serves for construction of some rules that represent the human language besides it is the system that controls a process, in this case the glucoregulatory system. This project is focus on the design of a fuzzy controller that, using variables like glucose insulin and diet, will be able to restore the pancreas endocrine function with technology. The algorithm assessment has mainly been done through experiments in simulation using a population of synthetic patients, evaluating the results with first order statistical parameters and some other more specific such as the Kovatchev risk index, to compare later these results with the ones obtained in others previous methods of control. The results demonstrate that the fuzzy control (FBPC) improves the glycemic control connected with a predictive expert system based on Booleans rules (pBRES). The FBPC is always able to reduce the maximum level of glucose and increase the minimum level as compared with pBRES but it is in unadjusted therapies where FBPC is especially strong, it manages to decrease the maximum level of glucose and insulin used by 8,64 mg/dl and 3,92 UI respectively, also increases the value of minimum glucose by 3,32 mg/dl, getting 15,33 samples more inside the 80-110 mg/dl glucose rank. Therefore we can conclude that FBPC achieves a better glycemic control than the controller pBRES doing it especially effective, robust and safe in conditions of mismatch basal therapy and with a great capacity for future improvements.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Análisis de métodos de parametrización y clasificación para la simulación de un sistema de evaluación perceptual del grado de afección en voces patológicas

Los procedimientos de evaluación de la calidad de la voz basados en la valoración subjetiva a través de la percepción acústica por parte de un experto están bastante extendidos. Entre ellos,el protocolo GRBAS es el más comúnmente utilizado en la rutina clínica. Sin embargo existen varios problemas derivados de este tipo de estimaciones, el primero de los cuales es que se precisa de profesionales debidamente entrenados para su realización. Otro inconveniente reside en el hecho de que,al tratarse de una valoración subjetiva, múltiples circunstancias significativas influyen en la decisión final del evaluador, existiendo en muchos casos una variabilidad inter-evaluador e intra-evaluador en los juicios. Por estas razones se hace necesario el uso de parámetros objetivos que permitan realizar una valoración de la calidad de la voz y la detección de diversas patologías. Este trabajo tiene como objetivo comparar la efectividad de diversas técnicas de cálculo de parámetros representativos de la voz para su uso en la clasificación automática de escalas perceptuales. Algunos parámetros analizados serán los coeficientes Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC),las medidas de complejidad y las de ruido.Así mismo se introducirá un nuevo conjunto de características extraídas del Espectro de Modulación (EM) denominadas Centroides del Espectro de Modulación (CEM).En concreto se analizará el proceso de detección automática de dos de los cinco rasgos que componen la escala GRBAS: G y R. A lo largo de este documento se muestra cómo las características CEM proporcionan resultados similares a los de otras técnicas anteriormente utilizadas y propician en algún caso un incremento en la efectividad de la clasificación cuando son combinados con otros parámetros.

Modelo de dirección de proyectos complejos: aplicación a la gestión integrada de la Comunidad de Regantes LASESA (Huesca)

La complejidad en los proyectos y la complejidad de la dirección de proyectos son conceptos cuyo interés va en aumento. En el ámbito de los proyectos, dado que la gestión de recursos y las actividades suceden en interacción con las personas, la complejidad en dirección de proyectos resulta ser una práctica inherentemente social. Esto ha hecho que en la actualidad se haya convertido en una necesidad profundizar en el concepto. En el primer capítulo de esta investigación, se hace una revisión del estado del arte del concepto y se construye un marco teórico que permite establecer y justificar las dimensiones de la complejidad en esta disciplina. De igual manera, con una revisión similar de los estándares internacionales existentes, se descubren las herramientas y modelos para el análisis de la complejidad en dirección de proyectos, con la que se pretende, a través de la práctica profesional desde organismos y alianzas internacionales, ayudar a contrastar la utilidad e interés de los conceptos propuestos. En el segundo capítulo, se presenta un marco conceptual sobre la certificación de competencias, se analizan y comparan los principales sistemas de certificación de competencias vigentes en el ámbito de la dirección de proyectos. En el tercer capítulo, se presenta un proceso metodológico novedoso para valorar, desde la integración del conocimiento experto y experimentado, dos aspectos complementarios de la complejidad de la dirección de proyectos: (a) la valoración del nivel de complejidad del proyecto; y (b), la valoración de los efectos en el desarrollo de las competencias de comportamiento de las partes implicadas. La metodología propuesta se aplica a la Comunidad de Regantes LASESA en Huesca (España), proceso que se presenta en el cuarto capítulo. LASESA es un proyecto complejo que gestiona los recursos hídricos de 10.000 hectáreas y con más de 600 propietarios implicados. Los resultados evidencian como la gestión de un proyecto complejo genera efectos positivos en el desarrollo de las competencias de comportamiento de las personas que se implican y participan en los trabajos….. ABSTRACT The complexity of the projects and the complexity of project management are concepts whose interest is increasing. In terms of projects, since the management of resources and activities occur in interaction with people, the project management complexity makes an inherently social practice. This has now has become a necessity to deepen the concept. In the first chapter of this study, we review the state of art of the concept and builds a theoretical framework that allows to establish and justify the dimensions of the complexity in this discipline. Likewise, a similar review of existing international standards, we discover the tools and models for the analysis of complexity in project management, with which it is intended, through professional practice from agencies and international alliances, help to compare the usefulness and interest of the proposed concepts. In the second chapter, we present a conceptual framework for the certification of competences, are analyzed and compared the main skills certification systems in force in the field of project management. In the third chapter, we present a novel methodological process to assess, since the integration of expert knowledge and experienced, complementary aspects of the complexity of project management: (a) the assessment of the level of complexity of the project, and (b ), the assessment of the effects on the development of behavioral competencies of the parties involved. The proposed methodology is applied to the Community Irrigation LASESA in Huesca (Spain), a process that is presented in the fourth chapter. LASESA is a complex project that manages the water resources of 10,000 acres and more than 600 landowners involved. The results show as managing a complex project generates positive effects on the development of behavioral competencies of people who are involved and participate in the work.

Bajo el volcán de los nuevos paradigmas tecnológicos

En este año 1996, la comunidad informática mira al pasado para celebrar el cincuentenario del nacimiento de ENIAC, el primer ordenador electrónico de propósito general, que podía calcular en treinta segundos la trayectoria de sesenta segundos de duración de un proyectil, mientras que, para el mismo cálculo, el mayor analizador diferencial de la época tardaba quince minutos y un experto con una calculadora de sobremesa necesitaba alrededor de veinte horas.

Nociones de reología

Esta publicación está destinada a facilitar la labor de los alumnos de la asignatura "Mecánica de los medios continuos" que el Profesor D. Luis Lozano Calvo explica en 4 º curso de la especialidad GEOFISICA, Sección Ciencias Físicas,de la Universidad Complutense. En la especialidad "Geofísica" se destina un cuatrimestre al estudio de los problemas de la mécánica de los sólidos. Tras un primer análisis de la elasticidad tradicional, se pasa revista a los fenómenos en que intervienen las características plásticas y el tiempo. Este libro tiene por finalidad facilitar la labor de los alumnos que deben estudiar estas materias, aliviándoles de la obligada consulta de textos foráneos. El lector experto no encontrará, pues, ninguna aportación original, y sí, en cambio, numerosas omisiones obligadas por el destino de lo escrito y la brevedad del periodo docente. En particular, ha sido especialmente dolorosa la supresión de los estupendos teoremas de Colonetti, de las doctrinas de Volterra, de los fenómenos de envejecimiento, de los problemas dinámicas, etc. etc. Realmente nos limitamos a apuntar los temas y a comunicar con el lenguaje necesario para que el lector pueda continuar en textos mejores el análisis del apasionante campo, aquí apenas desvelado. Respecto a la bibliografía, se ha procurado recoger las pocas publicaciones en castellano que existen, así como las que han servido para redactar los apuntes y aquellas que se estiman imprescindibles para estudios posteriores. Estas últimas han sido señaladas con un asterisco.

Análisis de las capacidades de los sistemas Landsat y E01 para la actualización cartográfica. Estudio de un caso práctico.

Junto con el incremento de la resolución espacial, el desarrollo de las técnicas de interpretación multiespectrales e hiperespectrales es otro de los campos de investigación actual en teledetección. Es de suponer que una de las vías naturales de evolución de las plataformas espaciales será sin duda la incorporación de sensores de mayor resolución espectral. A partir de ahí se comenzará a sustituir el tradicional análisis multiespectral,basado en los datos de a lo sumo cinco o seis bandas, por el hiperespectral, que habrá de manejar datos de varios centenares de bandas simultáneamente. Ya existen satélites con sensores hiperespectrales en órbita, como Hyperion, montado sobre el satélite EO-1, el cual estudiamos en este proyecto. La detección de cambios, surge ante la necesidad de actualizar la cartografía de forma periódica. La evaluación de cambios producidos en el terreno se realiza manualmente y requiere de la supervisión por parte de un operador experto. Esto implica una importante inversión en tiempo, con su consecuente coste económico. Las imágenes satélite constituyen una valiosa fuente para estudiar los cambios que se producen en la superficie terrestre. En un ciclo productivo basado en imágenes numéricas, es de esperar que se ahorre una importante cantidad de trabajo introduciendo procedimientos de detección de cambios que se puedan implementar en procesos de carácter automático. Desde hace unas décadas, se están utilizando como fuentes de datos para diversos usos en detección de cambios, los sensores transportados en plataformas aeroespaciales. En resumen, el objetivo de éste proyecto es analizar los métodos de análisis multitemporal aplicados a imágenes de satélite, para lo cual se hará un estudio comparativo de las características de las imágenes proporcionadas por las plataformas Landsat y EO-1.Como resultado de ello, se obtendrá documentación cartográfica.

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.