6 resultados para Ensaios CBR
em Universitat de Girona, Spain
Resumo:
In the context of the digital business ecosystems, small organizations cooperate between them in order to achieve common goals or offer new services for expanding their markets. There are different approaches for these cooperation models such as virtual enterprises, virtual organizations or dynamic electronic institutions which in their lifecycle have in common a dissolution phase. However this phase has not been studied deeply in the current literature and it lacks formalization. In this paper a first approach for achieving and managing the dissolution phase is proposed, as well as a CBR process in order to support it in a multi-agent system
Resumo:
The paper focuses on taking advantage of large amounts of data that are systematically stored in plants (by means of SCADA systems), but not exploited enough in order to achieve supervisory goals (fault detection, diagnosis and reconfiguration). The methodology of case base reasoning (CBR) is proposed to perform supervisory tasks in industrial processes by re-using the stored data. The goal is to take advantage of experiences, registered in a suitable structure as cam, avoiding the tedious task of knowledge acquisition and representation needed by other reasoning techniques as expert systems. An outlook of CBR terminology and basic concepts are presented. The adaptation of CBR in performing expert supervisory tasks, taking into account the particularities and difficulties derived from dynamic systems, is discussed. A special interest is focused in proposing a general case definition suitable for supervisory tasks. Finally, this structure and the whole methodology is tested in a application example for monitoring a real drier chamber
Resumo:
This paper addresses the application of a PCA analysis on categorical data prior to diagnose a patients data set using a Case-Based Reasoning (CBR) system. The particularity is that the standard PCA techniques are designed to deal with numerical attributes, but our medical data set contains many categorical data and alternative methods as RS-PCA are required. Thus, we propose to hybridize RS-PCA (Regular Simplex PCA) and a simple CBR. Results show how the hybrid system produces similar results when diagnosing a medical data set, that the ones obtained when using the original attributes. These results are quite promising since they allow to diagnose with less computation effort and memory storage
Resumo:
ABSRACT This thesis focuses on the monitoring, fault detection and diagnosis of Wastewater Treatment Plants (WWTP), which are important fields of research for a wide range of engineering disciplines. The main objective is to evaluate and apply a novel artificial intelligent methodology based on situation assessment for monitoring and diagnosis of Sequencing Batch Reactor (SBR) operation. To this end, Multivariate Statistical Process Control (MSPC) in combination with Case-Based Reasoning (CBR) methodology was developed, which was evaluated on three different SBR (pilot and lab-scales) plants and validated on BSM1 plant layout.
Resumo:
El test de circuits és una fase del procés de producció que cada vegada pren més importància quan es desenvolupa un nou producte. Les tècniques de test i diagnosi per a circuits digitals han estat desenvolupades i automatitzades amb èxit, mentre que aquest no és encara el cas dels circuits analògics. D'entre tots els mètodes proposats per diagnosticar circuits analògics els més utilitzats són els diccionaris de falles. En aquesta tesi se'n descriuen alguns, tot analitzant-ne els seus avantatges i inconvenients. Durant aquests últims anys, les tècniques d'Intel·ligència Artificial han esdevingut un dels camps de recerca més importants per a la diagnosi de falles. Aquesta tesi desenvolupa dues d'aquestes tècniques per tal de cobrir algunes de les mancances que presenten els diccionaris de falles. La primera proposta es basa en construir un sistema fuzzy com a eina per identificar. Els resultats obtinguts son força bons, ja que s'aconsegueix localitzar la falla en un elevat tant percent dels casos. Per altra banda, el percentatge d'encerts no és prou bo quan a més a més s'intenta esbrinar la desviació. Com que els diccionaris de falles es poden veure com una aproximació simplificada al Raonament Basat en Casos (CBR), la segona proposta fa una extensió dels diccionaris de falles cap a un sistema CBR. El propòsit no és donar una solució general del problema sinó contribuir amb una nova metodologia. Aquesta consisteix en millorar la diagnosis dels diccionaris de falles mitjançant l'addició i l'adaptació dels nous casos per tal d'esdevenir un sistema de Raonament Basat en Casos. Es descriu l'estructura de la base de casos així com les tasques d'extracció, de reutilització, de revisió i de retenció, fent èmfasi al procés d'aprenentatge. En el transcurs del text s'utilitzen diversos circuits per mostrar exemples dels mètodes de test descrits, però en particular el filtre biquadràtic és l'utilitzat per provar les metodologies plantejades, ja que és un dels benchmarks proposats en el context dels circuits analògics. Les falles considerades son paramètriques, permanents, independents i simples, encara que la metodologia pot ser fàcilment extrapolable per a la diagnosi de falles múltiples i catastròfiques. El mètode es centra en el test dels components passius, encara que també es podria extendre per a falles en els actius.
Resumo:
La comunitat científica que treballa en Intel·ligència Artificial (IA) ha dut a terme una gran quantitat de treball en com la IA pot ajudar a les persones a trobar el que volen dins d'Internet. La idea dels sistemes recomanadors ha estat extensament acceptada pels usuaris. La tasca principal d'un sistema recomanador és localitzar ítems, fonts d'informació i persones relacionades amb els interessos i preferències d'una persona o d'un grup de persones. Això comporta la construcció de models d'usuari i l'habilitat d'anticipar i predir les preferències de l'usuari. Aquesta tesi està focalitzada en l'estudi de tècniques d'IA que millorin el rendiment dels sistemes recomanadors. Inicialment, s'ha dut a terme un anàlisis detallat de l'actual estat de l'art en aquest camp. Aquest treball ha estat organitzat en forma de taxonomia on els sistemes recomanadors existents a Internet es classifiquen en 8 dimensions generals. Aquesta taxonomia ens aporta una base de coneixement indispensable pel disseny de la nostra proposta. El raonament basat en casos (CBR) és un paradigma per aprendre i raonar a partir de la experiència adequat per sistemes recomanadors degut als seus fonaments en el raonament humà. Aquesta tesi planteja una nova proposta de CBR aplicat al camp de la recomanació i un mecanisme d'oblit per perfils basats en casos que controla la rellevància i edat de les experiències passades. Els resultats experimentals demostren que aquesta proposta adapta millor els perfils als usuaris i soluciona el problema de la utilitat que pateixen el sistemes basats en CBR. Els sistemes recomanadors milloren espectacularment la qualitat dels resultats quan informació sobre els altres usuaris és utilitzada quan es recomana a un usuari concret. Aquesta tesi proposa l'agentificació dels sistemes recomanadors per tal de treure profit de propietats interessants dels agents com ara la proactivitat, la encapsulació o l'habilitat social. La col·laboració entre agents es realitza a partir del mètode de filtratge basat en la opinió i del mètode col·laboratiu de filtratge a partir de confiança. Els dos mètodes es basen en un model social de confiança que fa que els agents siguin menys vulnerables als altres quan col·laboren. Els resultats experimentals demostren que els agents recomanadors col·laboratius proposats milloren el rendiment del sistema mentre que preserven la privacitat de les dades personals de l'usuari. Finalment, aquesta tesi també proposa un procediment per avaluar sistemes recomanadors que permet la discussió científica dels resultats. Aquesta proposta simula el comportament dels usuaris al llarg del temps basat en perfils d'usuari reals. Esperem que aquesta metodologia d'avaluació contribueixi al progrés d'aquesta àrea de recerca.