Incremental filter and wrapper approaches for feature discretization

Discrete data representations are necessary, or at least convenient, in many machine learning problems. While feature selection (FS) techniques aim at finding relevant subsets of features, the goal of feature discretization (FD) is to find concise (quantized) data representations, adequate for the learning task at hand. In this paper, we propose two incremental methods for FD. The first method belongs to the filter family, in which the quality of the discretization is assessed by a (supervised or unsupervised) relevance criterion. The second method is a wrapper, where discretized features are assessed using a classifier. Both methods can be coupled with any static (unsupervised or supervised) discretization procedure and can be used to perform FS as pre-processing or post-processing stages. The proposed methods attain efficient representations suitable for binary and multi-class problems with different types of data, being competitive with existing methods. Moreover, using well-known FS methods with the features discretized by our techniques leads to better accuracy than with the features discretized by other methods or with the original features. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

The usefulness of ultrasound in the classification of chronic liver disease

Chronic Liver Disease is a progressive, most of the time asymptomatic, and potentially fatal disease. In this paper, a semi-automatic procedure to stage this disease is proposed based on ultrasound liver images, clinical and laboratorial data. In the core of the algorithm two classifiers are used: a k nearest neighbor and a Support Vector Machine, with different kernels. The classifiers were trained with the proposed multi-modal feature set and the results obtained were compared with the laboratorial and clinical feature set. The results showed that using ultrasound based features, in association with laboratorial and clinical features, improve the classification accuracy. The support vector machine, polynomial kernel, outperformed the others classifiers in every class studied. For the Normal class we achieved 100% accuracy, for the chronic hepatitis with cirrhosis 73.08%, for compensated cirrhosis 59.26% and for decompensated cirrhosis 91.67%.

Short-term Feature Space and Music Genre Classification

In music genre classification, most approaches rely on statistical characteristics of low-level features computed on short audio frames. In these methods, it is implicitly considered that frames carry equally relevant information loads and that either individual frames, or distributions thereof, somehow capture the specificities of each genre. In this paper we study the representation space defined by short-term audio features with respect to class boundaries, and compare different processing techniques to partition this space. These partitions are evaluated in terms of accuracy on two genre classification tasks, with several types of classifiers. Experiments show that a randomized and unsupervised partition of the space, used in conjunction with a Markov Model classifier lead to accuracies comparable to the state of the art. We also show that unsupervised partitions of the space tend to create less hubs.

Automatic vehicle detection and classification

This paper presents a proposal for an automatic vehicle detection and classification (AVDC) system. The proposed AVDC should classify vehicles accordingly to the Portuguese legislation (vehicle height over the first axel and number of axels), and should also support profile based classification. The AVDC should also fulfill the needs of the Portuguese motorway operator, Brisa. For the classification based on the profile we propose:he use of Eigenprofiles, a technique based on Principal Components Analysis. The system should also support multi-lane free flow for future integration in this kind of environments.

Distributed controllers modeling through Petri nets with multi-asynchronous-channels

This paper proposes the concept of multi-asynchronous-channel for Petri nets. Petri nets extended with multi-asynchronous-channels and time-domains support the specification of distributed controllers, where each controller has a synchronous execution but the global system is asynchronous (globally-asynchronous locally-synchronous systems). Each multi-asynchronous-channel specify the interaction between two or more distributed controllers. These channels, together with the time-domain concept, ensure the creation of network-independent models to support implementations using heterogeneous communication networks. The created models support not only the systems documentation but also their validation and implementation through simulation tools, verification tools, and automatic code generators. An application example illustrates the use of a Petri net class extended with the proposed channels. © 2015 IEEE.

Exploiting the bin-class histograms for feature selection on discrete data

In machine learning and pattern recognition tasks, the use of feature discretization techniques may have several advantages. The discretized features may hold enough information for the learning task at hand, while ignoring minor fluctuations that are irrelevant or harmful for that task. The discretized features have more compact representations that may yield both better accuracy and lower training time, as compared to the use of the original features. However, in many cases, mainly with medium and high-dimensional data, the large number of features usually implies that there is some redundancy among them. Thus, we may further apply feature selection (FS) techniques on the discrete data, keeping the most relevant features, while discarding the irrelevant and redundant ones. In this paper, we propose relevance and redundancy criteria for supervised feature selection techniques on discrete data. These criteria are applied to the bin-class histograms of the discrete features. The experimental results, on public benchmark data, show that the proposed criteria can achieve better accuracy than widely used relevance and redundancy criteria, such as mutual information and the Fisher ratio.

Simulador multi-agente para o mercado eléctrico

Esta dissertação, apresenta um simulador multi-agente para o mercado eléctrico. Neste simulador agentes heterogéneos, racionalmente limitados e com capacidade de aprendizagem, co-evoluem dinamicamente. O modelo de mercado apresentado é inspirado no mercado diário do MIBEL. É um modelo Pool, gerido por uma entidade operadora de mercado, onde compradores e vendedores podem licitar energia. No lado vendedor, empresas produtoras licitam a energia das suas unidades produtoras em pares quantidadepre ço. Por outro lado, uma vez que o cenário simulado é um mercado de venda, o comprador apresenta uma procura xa, i.e., submete apenas quantidades de energia. Todas as entidades do mercado eléctrico são vistas no sistema multi-agente, modelado através da plataforma INGENIAS, como agentes autónomos. Pelos resultados obtidos nas experiências feitas, confere-se que o simulador é uma ferramenta de apoio à tomada de decisão, pois ajuda a compreender o comportamento emergente do mercado e avalia o impacto das acções escolhidas, manualmente, pelo utilizador ou, automaticamente, atrav és da aprendizagem por reforço. A aprendizagem por reforço visa facilitar a tomada de decisão humana na venda de energia, licitando a energia das unidades produtoras de forma a maximizar os lucros.

Aplicação de gravação e edição de áudio multi-faixa colaborativa

Os programas de gravação e edição de áudio em ambientes multi-faixa são populares entre os músicos, para desenvolverem o seu trabalho. Estes programas apresentam funcionalidades de gravação e edição, mas não promovem o trabalho colaborativo entre músicos. De forma a colaborar, os vários elementos de uma banda musical têm de se reunir no mesmo local físico. Com este trabalho pretende-se criar uma solução para a colaboração no contexto da gravação e edição de áudio. Tem-se como objectivo o desenvolvimento de uma aplicação distribuída que facilite a gravação e edição de áudio, estando os elementos de cada banda musical em localizações físicas distintas. A aplicação desenvolvida tem funcionalidades de manipulação de áudio, bem como mecanismos para a sincronização do trabalho entre os vários elementos da banda. A manipulação de áudio consiste em reprodução, gravação, codificação e edição de áudio. O áudio é manipulado no formato Microsoft WAV, resultante da digitalização do áudio em Pulse Code Modulation (PCM) e posteriormente codificado em FLAC (Free Lossless Audio Codec) ou MP3 (Mpeg-1 Layer 3) de forma a minimizar a dimensão do ficheiro, diminuindo assim o espaço que ocupa em disco e a largura de banda necessária à sua transmissão pela internet. A edição consiste na aplicação de operações como amplificação, ecos, entre outros. Os elementos da banda instalam no seu computador a aplicação cliente, com interface gráfica onde desenvolvem o seu trabalho. Esta aplicação cliente mantém a lógica de sincronização do trabalho colaborativo, inserindo-se como um dos peers da arquitectura peer-to-peer híbrida da aplicação distribuída. Estes peers comunicam entre si, enviando informação acerca das operações aplicadas e áudio gravado pelos membros da banda.

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Increasing availability through maintainability growth using partial Multi Criteria Decision Making (pMCDM)

In the last decades considerations about equipments' availability became an important issue, as well as its dependence on components characteristics such as reliability and maintainability. This is particularly of outstanding importance if one is dealing with high risk industrial equipments, where these factors play an important and fundamental role in risk management when safety or huge economic values are in discussion. As availability is a function of reliability, maintainability, and maintenance support activities, the main goal is to improve one or more of these factors. This paper intends to show how maintainability can influence availability and present a methodology to select the most important attributes for maintainability using a partial Multi Criteria Decision Making (pMCDM). Improvements in maintainability can be analyzed assuming it as a probability related with a restore probability density function [g(t)].

Synthesis and Coordination Chemistry of a New N-4-Polydentate Class of Pyridyl-Functionalized Scorpionate Ligands: Complexes of Fe-II, Zn-II, V-IV, Pd-II and Use for Heterobimetallic Systems

The new potentially N-4-multidentate pyridyl-functionalized scorpionates 4-((tris-2,2,2-(pyrazol-1-ypethoxy)methyl)pyridine (TpmPy, (1)) and 4-((tris-2,2,2-(3-phenylpyrazol-1-yl)ethoxy)methyl)pyridine (TpmPy(Ph), (2)) have been synthesized and their coordination behavior toward Fe-II, Ni-II, Zn-II, Cu-II, Pd-II, and V-III centers has been studied. Reaction of (1) with Fe(BF4)(2)center dot 6H(2)O yields [Fe(TpmPy)(2)](BF4)(2) (3), that, in the solid state, shows the sandwich structure with trihapto ligand coordination via the pyrazolyl arms, and is completely low spin (LS) until 400 K. Reactions of 2 equiv of (1) or (2) with Zn-II or Ni-II chlorides give the corresponding metal complexes with general formula [MCl2(TpmPy*)(2)] (M = Zn, Ni; TpmPy* = TpmPy, TpmPy(Ph)) (4-7) where the ligand is able to coordinate through either the pyrazolyl rings (in case of [Ni(TpmPy)(2)Cl-2 (5)) or the pyridyl-side (for [ZnCl2(TpmPy)(2)] (4), [ZnCl2(TpmPy(Ph))(2)] (6) and [NiCl2(TpmPy(Ph))(2)] (7)). The reaction of (1) with VCl3 gives [VOCl2(TpmPy)] (8) that shows the N-3-pyrazolyl coordination-mode. Moreover, (1) and react with cis-[PdCl2(CH3CN)(2)] to give the disubstituted complexes [PdCl2(TprnPy)(2)] (9) and [PdCl2(TpmPy(Ph))(2)] (10), respectively, bearing the scorpionate coordinated via the pyridyl group. Compounds (9) and (10) react with Fe(BF4)(2) to give the heterobimetallic Pd/Fe systems [PdCl2(mu-TpmPy)(2)-Fe](BF4)(2) (11) and [PdCl2(mu-TpmPy(Ph))(2)Fe-2(H2O)(6)]BF4)(4) (13), respectively. Compound (11) can also be formed from reaction of (3) with cis-[PdCl2(CH3CN)(2)], while reaction of (3) with Cu(NO3)(2).2.5H(2)O generates [Fe(mu-TpmPy)(2)-Cu(NO3)(2)](BF4)(2) (12), confirming the multidentate ability of the new chelating ligands. The X-ray diffraction analyses of compounds (1), (3), (4), (5), and (9) are also reported.

Renormalization-group constraints on Yukawa alignment in multi-Higgs-doublet models

We write down the renormalization-group equations for the Yukawa-coupling matrices in a general multi-Higgs-doublet model. We then assume that the matrices of the Yukawa couplings of the various Higgs doublets to right-handed fermions of fixed quantum numbers are all proportional to each other. We demonstrate that, in the case of the two-Higgs-doublet model, this proportionality is preserved by the renormalization-group running only in the cases of the standard type-I, II, X, and Y models. We furthermore show that a similar result holds even when there are more than two Higgs doublets: the Yukawa-coupling matrices to fermions of a given electric charge remain proportional under the renormalization-group running if and only if there is a basis for the Higgs doublets in which all the fermions of a given electric charge couple to only one Higgs doublet.

Multi-scaled femtosecond laser structuring of stationary titanium surfaces

The evolution of the topography of titanium surfaces treated with femtosecond laser radiation in stationary conditions as a function of radiation fluence and number of laser pulses is investigated. Depending on the processing parameters, ripples, microcolumns, wavy or smooth surfaces can be obtained. The ripples predominate for fluences near the damage threshold of titanium (0.2+/-0.1) J/cm(2), while microcolumns form during the first 200 pulses for fluences between (0.6+/-0.2) and (1.7+/-0.2) J/cm(2). A wavy topography develops for fluences and number of pulses higher than (1.7+/-0.2) J/cm(2) and 300, respectively. A bimodal surface topography consisting of surface ripples overlapping a microcolumnar topography can be obtained if the surfaces are firstly treated to create microcolumns followed by laser treatment with a lower fluence near the ablation threshold of the material, in order to generate periodic ripple

Metodologia para a selecção de funções de maquinagem em sistemas CAD/CAM, para operações de fresagem multi-eixos

O presente trabalho aborda a construção de protótipos utilizando um centro de maquinagem CNC multi-eixos. É feita também uma abordagem ao novo formato que se encontra em desenvolvimento para a transferência de dados entre os softwares de CAD/CAM e os controladores CNC. Este novo formato de dados conhecido por STEP-NC tem como objectivo principal a comunicação directa entre os controladores CNC e os softwares de CAD/CAM, o que actualmente não é possível, uma vez que existe a necessidade de recorrer sempre a um pós-processador de dados para converter as trajectórias de maquinagem criadas pelos softwares de CAD/CAM em linguagem ISO específica para cada controlador CNC. A inovação introduzida com a elaboração deste trabalho consiste na obtenção de protótipos num centro de maquinagem CNC utilizando um único aperto do bruto de maquinagem. Para isso recorreu-se à fixação do bruto de maquinagem directamente à bucha do eixo rotativo (4º Eixo), permitindo assim que este rode quando existe a necessidade de maquinar uma outra face do protótipo, evitando desta forma a criação de novas fixações e a presença de um operador junto da máquina. A utilização deste novo método permite-nos ainda uma grande aproximação entre os centros de maquinagem CNC e as máquinas de prototipagem rápida (por adição de camadas) dado que em ambas se podem obter protótipos sem a intervenção do operador durante a totalidade da sua construção. Os testes práticos foram realizados no Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL), e a peça utilizada como protótipo para a realização dos ensaios foi facultada por uma empresa especializada na construção de componentes aeronáuticos (LAUAK Portuguesa).

Agrupamento multi-orador

Actualmente tem-se observado um aumento do volume de sinais de fala em diversas aplicações, que reforçam a necessidade de um processamento automático dos ficheiros. No campo do processamento automático destacam-se as aplicações de “diarização de orador”, que permitem catalogar os ficheiros de fala com a identidade de oradores e limites temporais de fala de cada um, através de um processo de segmentação e agrupamento. No contexto de agrupamento, este trabalho visa dar continuidade ao trabalho intitulado “Detecção do Orador”, com o desenvolvimento de um algoritmo de “agrupamento multi-orador” capaz de identificar e agrupar correctamente os oradores, sem conhecimento prévio do número ou da identidade dos oradores presentes no ficheiro de fala. O sistema utiliza os coeficientes “Mel Line Spectrum Frequencies” (MLSF) como característica acústica de fala, uma segmentação de fala baseada na energia e uma estrutura do tipo “Universal Background Model - Gaussian Mixture Model” (UBM-GMM) adaptado com o classificador “Support Vector Machine” (SVM). No trabalho foram analisadas três métricas de discriminação dos modelos SVM e a avaliação dos resultados foi feita através da taxa de erro “Speaker Error Rate” (SER), que quantifica percentualmente o número de segmentos “fala” mal classificados. O algoritmo implementado foi ajustado às características da língua portuguesa através de um corpus com 14 ficheiros de treino e 30 ficheiros de teste. Os ficheiros de treino dos modelos e classificação final, enquanto os ficheiros de foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo. A interacção com o algoritmo foi dinamizada com a criação de uma interface gráfica que permite receber o ficheiro de teste, processá-lo, listar os resultados ou gerar um vídeo para o utilizador confrontar o sinal de fala com os resultados de classificação.