Algoritmos para mineria de datos con redes de neuronas

Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.

La revisión crítica de la arquitectura moderna en las revistas españolas. Los primeros artículos de Rafael Moneo y la conciencia de la superación de la ortodoxia moderna

Tanto en el ámbito internacional como en el español, los artículos publicados en las revistas de arquitectura fueron el canal primario en el que se desarrolló el debate sobre la continuidad de los principios modernos en arquitectura. En el caso internacional, el debate sobre la rigidez y la limitación de algunos criterios del Movimiento Moderno surgió después de la Segunda Guerra Mundial y cobró mayor fuerza a partir de 1950. En las revistas españolas, las primeras voces críticas se hicieron eco del debate internacional en los cincuenta. Estas publicaciones actuaron como medio de transmisión de los contenidos que se discutían en el exterior, pero filtrados y matizados por los intereses propios. A principios de la década de 1960, la actitud crítica hacia la ortodoxia del Movimiento Moderno ya se había extendido y generalizado internacionalmente. En aquellos años, en las revistas españolas también se reflejó la pulsión entre quienes venían defendiendo la modernidad como alternativa de progreso completamente vigente y quienes planteaban la necesidad de revisar algunos de sus postulados. El comienzo de la carrera profesional de Rafael Moneo, a principios de los sesenta, coincidió con este momento de difusión de la crítica al Movimiento Moderno. Ya desde entonces, participando de aquella actualidad, se interesó por analizar los argumentos con los que se estaba produciendo dicha crítica. Este interés se reflejó en sus primeros artículos, aquellos que publicó en diversas revistas españolas entre 1961 y 1978. A través del estudio de estos artículos, la comunicación expone cuál fue la evolución de las reflexiones que perfilaron la postura de Rafael Moneo sobre la vigencia de los postulados del Movimiento Moderno. La mayoría de estos textos hace referencia a temas candentes de la polémica y varios se centran en cuestiones de la misma que le interesaron especialmente. En concreto, sus textos ?A la conquista de lo irracional? (1966) y ?Entrados ya en el último cuarto de siglo? (1978) son esenciales para conocer tanto la postura de Rafael Moneo con relación a la revisión crítica de la arquitectura moderna, como su desarrollo en las revistas españolas. A partir de 1976, muchos de sus textos fueron publicados fuera de España, convirtiéndose en el arquitecto español que participó de forma más activa en este debate internacionalmente. Sin embargo, el estudio se prolonga hasta el citado texto de 1978 por su relevancia en la síntesis de esta etapa. Al elaborar estas reflexiones, Rafael Moneo advirtió que la manera con la que los arquitectos del Movimiento Moderno proponían alcanzar sus planteamientos utópicos, intentando determinar la forma arquitectónica de manera única y racional, rechazaba la arbitrariedad de las decisiones que han propiciado destacadas arquitecturas del pasado. Partiendo de esta observación, su crítica se enfrentó fundamentalmente a esta consideración determinista de la producción de la arquitectura y a su promoción en el Movimiento Moderno. Estas ideas han tenido una gran trascendencia en su trayectoria posterior, puesto que esta misma postura crítica es la que ha seguido manteniendo a lo largo de toda su carrera.