19 resultados para variable selection

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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Background: Malignancies arising in the large bowel cause the second largest number of deaths from cancer in the Western World. Despite progresses made during the last decades, colorectal cancer remains one of the most frequent and deadly neoplasias in the western countries. Methods: A genomic study of human colorectal cancer has been carried out on a total of 31 tumoral samples, corresponding to different stages of the disease, and 33 non-tumoral samples. The study was carried out by hybridisation of the tumour samples against a reference pool of non-tumoral samples using Agilent Human 1A 60- mer oligo microarrays. The results obtained were validated by qRT-PCR. In the subsequent bioinformatics analysis, gene networks by means of Bayesian classifiers, variable selection and bootstrap resampling were built. The consensus among all the induced models produced a hierarchy of dependences and, thus, of variables. Results: After an exhaustive process of pre-processing to ensure data quality–lost values imputation, probes quality, data smoothing and intraclass variability filtering–the final dataset comprised a total of 8, 104 probes. Next, a supervised classification approach and data analysis was carried out to obtain the most relevant genes. Two of them are directly involved in cancer progression and in particular in colorectal cancer. Finally, a supervised classifier was induced to classify new unseen samples. Conclusions: We have developed a tentative model for the diagnosis of colorectal cancer based on a biomarker panel. Our results indicate that the gene profile described herein can discriminate between non-cancerous and cancerous samples with 94.45% accuracy using different supervised classifiers (AUC values in the range of 0.997 and 0.955).

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[ES] Actualmente las empresas se enfrentan a un nuevo reto: la integración de los aspectos medioambientales en la gestión y toma de decisiones empresariales. Varios han sido los factores desencadenantes, que han inducido a la Economía de la Empresa y al Marketing a introducir la variable medio ambiente en sus planteamientos, en aras a conformar una base teórica sistematizada que permita abordar con éxito las necesidades medioambientales de la clientela y de la sociedad. En este trabajo se analizan los factores que han contribuido a incrementar la importancia de la variable medio ambiente en la empresa, así como las causas que, en su día, motivaron su exclusión.

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[ES] El presente trabajo de investigación trata de arrojar luz sobre las relaciones entre las variables Satisfacción, Compromiso, Confianza y Futuras Intenciones de compra. Con este fin, se propone un Modelo de Gestión de las Relaciones con Clientes de Servicios en el que se observa que la variable más importante en la consecución de resultados positivos en lo que respecta a intenciones de asistencia futura de los consumidores es el Compromiso.

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This paper analyzes the use of artificial neural networks (ANNs) for predicting the received power/path loss in both outdoor and indoor links. The approach followed has been a combined use of ANNs and ray-tracing, the latter allowing the identification and parameterization of the so-called dominant path. A complete description of the process for creating and training an ANN-based model is presented with special emphasis on the training process. More specifically, we will be discussing various techniques to arrive at valid predictions focusing on an optimum selection of the training set. A quantitative analysis based on results from two narrowband measurement campaigns, one outdoors and the other indoors, is also presented.

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El objetivo del presente trabajo de investigación es arrojar luz sobre los factores que explican la menor intencionalidad en la población femenina para involucrarse en procesos de creación de empresas. Para ello, se ha desarrollado un modelo de ecuaciones estructurales que identifica un conjunto de variables que permiten explicar la intención de emprender en la población potencialmente emprendedora. La validación del modelo se ha realizado mediante una encuesta realizada a 1222 estudiantes de 12 titulaciones diferentes de la Universidad de Málaga. La aplicación del modelo a las poblaciones masculina y femenina ha permitido apreciar diferencias significativas en los patrones de comportamiento en función del género, identificando un proceso más complejo y necesitado de apoyo externo en la población femenina con respecto a la masculina.

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La contaminación del suelo es una de las principales amenazas para los ecosistemas y la salud humana. Actualmente, desde un punto de vista tanto económico como ambiental, la fitoestabilización es la mejor tecnología para remediar suelos contaminados con elevadas concentraciones de metales como son los suelos mineros. La fitoestabilización asistida consiste en el empleo de plantas y enmiendas orgánicas y/o inorgánicas con el fin de reducir la movilidad y la biodisponibilidad de los contaminantes y recuperar la salud de suelo. En este trabajo se han realizado ensayos en microcosmos y en campo centrándonos en la salud del suelo minero contaminado con Pb y Zn durante un proceso de fitoestabilización empleando enmiendas orgánicas (purines vacunos, gallinaza, estiércol de oveja y lodos de papelera mezclados con gallinaza) y/o la especie metalífera Festuca rubra con el objetivo de (i) estudiar las interacciones suelo-enmienda responsables de los cambios inducidos por el proceso de quimioestabilización en las propiedades físicoquímicas y biológicas del suelo, (ii) evaluar la efectividad del proceso de fitoestabilización sobre suelos vegetados y de la revegetación sobre suelos desnudos (iii) valorar la idoneidad de distintos indicadores químicos y biológicos (parámetros microbianos y de la vegetación) para monitorizar la efectividad de la fitoestabilización asistida en términos de reducción de la biodisponibilidad de metales en el suelo, mejora de la vegetación y de la recuperación de la salud del suelo. La aplicación de enmiendas al suelo minero supone una entrada de materia orgánica y nutrientes que conduce a una disminución de la biodisponibilidad de metales, facilitando la colonización de las plantas y el crecimiento de la vegetación nativa, además de estimular la actividad microbiana del suelo. El pH del suelo es un factor crítico que condiciona la movilidad de los metales y la toxicidad del suelo. Las poblaciones microbianas de las enmiendas no modificaron la diversidad funcional de las comunidades microbianas nativas de la mina. Los purines vacunos y los lodos de papelera mezclados con gallinaza son los tratamientos más efectivos en el proceso de fitoestabilización asistida bajo condiciones de campo. La gallinaza fue el tratamiento que más estimuló el crecimiento de la vegetación nativa y la colonización en los suelos desnudos. El bioensayo de elongación radical de lechuga es un test sensible, sencillo y barato para evaluar la biodisponibilidad de metal y la ecotoxicidad del suelo. Los tocoferoles son biomarcadores de exposición a metales con potencial para su implementación en bioensayos de toxicidad. Este trabajo permite concluir que la población metalífera de F. rubra, combinada con enmiendas orgánicas, es una excelente candidata para los proyectos de fitoestabilización asistida. Además, la monitorización simultánea de los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos del suelo y de su ecotoxicidad permite una evaluación adecuada de la salud del suelo, así como la selección de enmiendas apropiadas para el desarrollo de un proceso fitoestabilizador.

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The work presented here is part of a larger study to identify novel technologies and biomarkers for early Alzheimer disease (AD) detection and it focuses on evaluating the suitability of a new approach for early AD diagnosis by non-invasive methods. The purpose is to examine in a pilot study the potential of applying intelligent algorithms to speech features obtained from suspected patients in order to contribute to the improvement of diagnosis of AD and its degree of severity. In this sense, Artificial Neural Networks (ANN) have been used for the automatic classification of the two classes (AD and control subjects). Two human issues have been analyzed for feature selection: Spontaneous Speech and Emotional Response. Not only linear features but also non-linear ones, such as Fractal Dimension, have been explored. The approach is non invasive, low cost and without any side effects. Obtained experimental results were very satisfactory and promising for early diagnosis and classification of AD patients.

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Modern wind turbines are designed in order to work in variable speed opera-tions. To perform this task, these turbines are provided with adjustable speed generators, like the double feed induction generator (DFIG). One of the main advantages of adjustable speed generators is improving the system efficiency compared with _xed speed generators, because turbine speed can be adjusted as a function of wind speed in order to maximize the output power. However, this system requires a suitable speed controller in order to track the optimal reference speed of the wind turbine. In this work, a sliding mode control for variable speed wind turbines is proposed. The proposed design also uses the vector oriented control theory in order to simplify the DFIG dynamical equations. The stability analysis of the proposed controller has been carried out under wind variations and pa-rameter uncertainties using the Lyapunov stability theory. Finally, the simulated results show on the one hand that the proposed controller provides a high-performance dynamic behavior, and on the other hand that this scheme is robust with respect to parameter uncertainties and wind speed variations, which usually appear in real systems.

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Presentado en el 13th WSEAS International Conference on Automatic Control, Modelling and Simulation, ACMOS'11

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Modern wind turbines are designed in order to work in variable speed operations. To perform this task, wind turbines are provided with adjustable speed generators, like the double feed induction generator. One of the main advantage of adjustable speed generators is improving the system efficiency compared to fixed speed generators, because turbine speed can be adjusted as a function of wind speed in order to maximize the output power. However this system requires a suitable speed controller in order to track the optimal reference speed of the wind turbine. In this work, a sliding mode control for variable speed wind turbines is proposed. An integral sliding surface is used, because the integral term avoids the use of the acceleration signal, which reduces the high frequency components in the sliding variable. The proposed design also uses the vector oriented control theory in order to simplify the generator dynamical equations. The stability analysis of the proposed controller has been carried out under wind variations and parameter uncertainties by using the Lyapunov stability theory. Finally simulated results show, on the one hand that the proposed controller provides a high-performance dynamic behavior, and on the other hand that this scheme is robust with respect to parameter uncertainties and wind speed variations, that usually appear in real systems.

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EFTA 2009

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EuroPES 2009

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[ES]Los cambios sociodemográficos y el aumento de la esperanza de vida han dado lugar a un aumento de algunas enfermedades, incluyendo la enfermedad de Alzheimer. La enfermedad de Alzheimer no sólo afecta a la persona que padece dicha enfermedad, sino que también repercute en la familia. Los cuidadores familiares son los que, de manera mayoritaria, se hacen cargo de la atención de estos pacientes con un compromiso de 24 horas, con lo que implica hacer cambios en sus estilos de vida. Los objetivos de este estudio son describir las características socio-demográficas, determinar la sobrecarga de los cuidadores informales y evaluar la calidad de sueño de los cuidadores. Se realizará un estudio transversal que incluirá a 40 cuidadores de enfermos de Alzheimer, seleccionados por un muestreo no probabilístico de selección por cuotas. Los participantes serán los cuidadores informales de pacientes con la enfermedad de Alzheimer que estén en el estadío III o IV de dicha enfermedad. Nuestra variable dependiente será el sueño y como variable independiente la sobrecarga. El estudio se realizará en la asociación de familiares de Alzheimer de Bilbao (A.F.A - Bizkaia), dónde se captará a la muestra de estudio y donde se procederá a aplicar los cuestionarios pertinentes para dicho estudio. Para participar en el estudio es necesario que firmen el consentimiento informado. Los instrumentos que se utilizarán son el cuestionario de Pittsburg que evalúa la calidad de sueño y la escala de carga de Zarit. Para el análisis de datos se utilizará el programa SPSS 15.0. Palabras clave: enfermedad de Alzheimer, cuidadores, cuidadores familiares, demencia, sobrecarga, sueño.

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In this paper we propose a simple method of characterizing countervailing incentives in adverse selection problems. The key element in our characterization consists of analyzing properties of the full information problem. This allows solving the principal problem without using optimal control theory. Our methodology can also be applied to different economic settings: health economics, monopoly regulation, labour contracts, limited liabilities and environmental regulation.

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Study of emotions in human-computer interaction is a growing research area. This paper shows an attempt to select the most significant features for emotion recognition in spoken Basque and Spanish Languages using different methods for feature selection. RekEmozio database was used as the experimental data set. Several Machine Learning paradigms were used for the emotion classification task. Experiments were executed in three phases, using different sets of features as classification variables in each phase. Moreover, feature subset selection was applied at each phase in order to seek for the most relevant feature subset. The three phases approach was selected to check the validity of the proposed approach. Achieved results show that an instance-based learning algorithm using feature subset selection techniques based on evolutionary algorithms is the best Machine Learning paradigm in automatic emotion recognition, with all different feature sets, obtaining a mean of 80,05% emotion recognition rate in Basque and a 74,82% in Spanish. In order to check the goodness of the proposed process, a greedy searching approach (FSS-Forward) has been applied and a comparison between them is provided. Based on achieved results, a set of most relevant non-speaker dependent features is proposed for both languages and new perspectives are suggested.