Análisis del uso de las redes neuronales artificiales en el diseño de filtros antispam : una propuesta basada en arquitecturas neuronales no supervisadas

[ES]El spam, o correo no deseado enviado masivamente, es una amenaza que afecta al correo electrónico y otros medios de comunicación telemática. Su alto volumen de circulación genera pérdidas temporales y económicas considerables. Se presenta una solución a este problema: un sistema inteligente híbrido de filtrado antispam, basado en redes neuronales artificiales (RNA) no supervisadas. Consta de una etapa de preprocesado y de otra de procesado, basadas en distintos modelos de computación: programada (con 2 fases: manual y computacional) y neuronal (mediante mapas autoorganizados de Kohonen, SOM), respectivamente. Este sistema ha sido optimizado usando, como cuerpo de datos, ham de “Enron Email” y spam de dos fuentes diferentes. Se analiza la calidad y el rendimiento del mismo mediante diferentes métricas.

Uso de métodos ensemble para la predicción de la radiación solar

[EN]Se propone un modelo de radiación solar adaptativo como una nueva herramienta para la generación de mapas de radiación solar. Este introduce mejoras a los modelos existentes como la adaptación de la malla a la orografía y al albedo. Esta estrategia adaptativa nos permite generar un código eficiente que reduce el coste computacional para una precisión dada. La radiación global es obtenida como suma de sus tres componentes, la directa, la difusa y la reflejada, sobre una región de estudio bajo condiciones de cielo limpio. En este sentido, las superficies inclinadas tendrán un tratamiento diferente de las horizontales y se tendrá en cuenta el efecto de las zonas en sombra…