Using self organizing maps on compositional data

Self-organizing maps (Kohonen 1997) is a type of artificial neural network developed to explore patterns in high-dimensional multivariate data. The conventional version of the algorithm involves the use of Euclidean metric in the process of adaptation of the model vectors, thus rendering in theory a whole methodology incompatible with non-Euclidean geometries. In this contribution we explore the two main aspects of the problem: 1. Whether the conventional approach using Euclidean metric can shed valid results with compositional data. 2. If a modification of the conventional approach replacing vectorial sum and scalar multiplication by the canonical operators in the simplex (i.e. perturbation and powering) can converge to an adequate solution. Preliminary tests showed that both methodologies can be used on compositional data. However, the modified version of the algorithm performs poorer than the conventional version, in particular, when the data is pathological. Moreover, the conventional ap- proach converges faster to a solution, when data is \well-behaved". Key words: Self Organizing Map; Artificial Neural networks; Compositional data

VISGEO: una herramienta para la visualización geográfica

VisGeo it's a software to support decision making concerning risk's studies and that communication; based in free software technology and developed in to the Geographical Visualization approach. (...)

LOCALITZA: una herramienta SIG para resolver problemas de localización óptima

LOCALITZA software is a tool that increases GIS applications possibilities to analyze and solve optimal facility location problems. This system, that it is being migrated from Delphi to Python, allows to evaluate how existing facility supply covers the demand. ON the other hand, it includes the resolution of an elevated number of classic location-allocation models and, in some cases, includes new models

La Comunidad geospacial y el acceso a datos oceanográficos

Nowadays, Oceanographic and Geospatial communities are closely related worlds. The problem is that they follow parallel paths in data storage, distributions, modelling and data analyzing. This situation produces different data model implementations for the same features. While Geospatial information systems have 2 or 3 dimensions, the Oceanographic models uses multidimensional parameters like temperature, salinity, streams, ocean colour... This implies significant differences between data models of both communities, and leads to difficulties in dataset analysis for both sciences. These troubles affect directly to the Mediterranean Institute for Advanced Studies ( IMEDEA (CSIC-UIB)). Researchers from this Institute perform intensive processing with data from oceanographic facilities like CTDs, moorings, gliders… and geospatial data collected related to the integrated management of coastal zones. In this paper, we present an approach solution based on THREDDS (Thematic Real-time Environmental Distributed Data Services). THREDDS allows data access through the standard geospatial data protocol Web Coverage Service, inside the European project (European Coastal Sea Operational Observing and Forecasting system). The goal of ECOOP is to consolidate, integrate and further develop existing European coastal and regional seas operational observing and forecasting systems into an integrated pan- European system targeted at detecting environmental and climate changes

Prácticas en evaluación por competencias en la universidad

Actualmente las universidades están inmersas en lo que se conoce como el proceso de “convergencia europea” y que nos llevará próximamente al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El objetivo es dotar a Europa de un sistema universitario homogéneo, compatible y flexible que permita a los estudiantes y titulados universitarios europeos una mayor movilidad, así como ofrecer al sistema universitario europeo unos niveles de transparencia y calidad, mediante sistemas de evaluación, que le hagan atractivo y competitivo a nivel internacional dentro del actual proceso de globalización. Como consecuencia en la definición y evaluación por competencias de los estudiantes universitarios se ha centrado la atención en el diseño de las asignaturas en lo que se refiere a las metodologías de enseñanza – aprendizaje y los modelos de evaluación. Este cambio ha generado la necesidad de profundizar en el análisis acerca de las nuevas perspectivas de trabajo, tanto para el profesorado como para los estudiantes. La experiencia que presentamos se desarrolla en el contexto del proyecto “La evaluación por competencias en la universidad: posibilidades y limitaciones” que el grupo EDO (Equipo de Desarrollo Organizacional, grupo consolidado de investigación por la Generalitat de Catalunya 2005-SGR-01090) del Departamento de Pedagogía Aplicada de la Facultad de Pedagogía de la Universidad Autónoma de Barcelona desarrolla conjuntamente con la Universidad Rovira y Virgili, en el marco del programa de Estudios y Análisis del Ministerio de Educación y Ciencia