La actividad hidrocarburífera en la Cuenca del Golfo San Jorge : El papel del empresariado regional

La política económica que se implementó en la década de 1990 tuvo como eje, entre las principales medidas, la apertura de la economía, la privatización de las empresas públicas, el desmantelamiento del aparato estatal y sus agentes reguladores, el ajuste fiscal y del gasto público tanto a nivel nacional, como provincial y municipal, la retirada del Estado Nacional como inversor y subsidiador de actividades económicas, la desregulación del mercado de trabajo y la concentración en grupos 'oligopólicos' de las principales actividades productivas, lo que produjo diferentes impactos en las distintas actividades económicas de la Región Patagónica, dependiendo de su inserción en el mercado interno y externo. En este trabajo se pretende, a partir de una descripción de la evolución de la actividad petrolera y de un estudio de caso, analizar los factores que viabilizan el desarrollo económico local y repensar el papel de los actores sociales en relación con el contexto y con las posibilidades de establecimiento de estrategias de innovación en las sociedades locales. En la primera parte del artículo se hace una caracterización socioeconómica de la región de la Cuenca del Golfo San Jorge. A continuación se observa la evolución de la actividad petrolera dentro de la cuenca, su papel en el mercado de trabajo y su requerimiento de mano de obra; se realiza una caracterización de los principales actores y de su relación con el desarrollo local. En la parte final del artículo se intenta mostrar los desafíos que enfrentan los actores públicos y privados vinculados con la actividad petrolera y su proyección en el corto y mediano plazo

La actividad hidrocarburífera en la Cuenca del Golfo San Jorge : El papel del empresariado regional

La política económica que se implementó en la década de 1990 tuvo como eje, entre las principales medidas, la apertura de la economía, la privatización de las empresas públicas, el desmantelamiento del aparato estatal y sus agentes reguladores, el ajuste fiscal y del gasto público tanto a nivel nacional, como provincial y municipal, la retirada del Estado Nacional como inversor y subsidiador de actividades económicas, la desregulación del mercado de trabajo y la concentración en grupos 'oligopólicos' de las principales actividades productivas, lo que produjo diferentes impactos en las distintas actividades económicas de la Región Patagónica, dependiendo de su inserción en el mercado interno y externo. En este trabajo se pretende, a partir de una descripción de la evolución de la actividad petrolera y de un estudio de caso, analizar los factores que viabilizan el desarrollo económico local y repensar el papel de los actores sociales en relación con el contexto y con las posibilidades de establecimiento de estrategias de innovación en las sociedades locales. En la primera parte del artículo se hace una caracterización socioeconómica de la región de la Cuenca del Golfo San Jorge. A continuación se observa la evolución de la actividad petrolera dentro de la cuenca, su papel en el mercado de trabajo y su requerimiento de mano de obra; se realiza una caracterización de los principales actores y de su relación con el desarrollo local. En la parte final del artículo se intenta mostrar los desafíos que enfrentan los actores públicos y privados vinculados con la actividad petrolera y su proyección en el corto y mediano plazo

La actividad hidrocarburífera en la Cuenca del Golfo San Jorge : El papel del empresariado regional

La política económica que se implementó en la década de 1990 tuvo como eje, entre las principales medidas, la apertura de la economía, la privatización de las empresas públicas, el desmantelamiento del aparato estatal y sus agentes reguladores, el ajuste fiscal y del gasto público tanto a nivel nacional, como provincial y municipal, la retirada del Estado Nacional como inversor y subsidiador de actividades económicas, la desregulación del mercado de trabajo y la concentración en grupos 'oligopólicos' de las principales actividades productivas, lo que produjo diferentes impactos en las distintas actividades económicas de la Región Patagónica, dependiendo de su inserción en el mercado interno y externo. En este trabajo se pretende, a partir de una descripción de la evolución de la actividad petrolera y de un estudio de caso, analizar los factores que viabilizan el desarrollo económico local y repensar el papel de los actores sociales en relación con el contexto y con las posibilidades de establecimiento de estrategias de innovación en las sociedades locales. En la primera parte del artículo se hace una caracterización socioeconómica de la región de la Cuenca del Golfo San Jorge. A continuación se observa la evolución de la actividad petrolera dentro de la cuenca, su papel en el mercado de trabajo y su requerimiento de mano de obra; se realiza una caracterización de los principales actores y de su relación con el desarrollo local. En la parte final del artículo se intenta mostrar los desafíos que enfrentan los actores públicos y privados vinculados con la actividad petrolera y su proyección en el corto y mediano plazo

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Análisis comparativo de algoritmos de aprendizaje para predecir la evolución de pacientes con Daño Cerebral Adquirido

ste trabajo presenta un análisis comparativo entre tres algoritmos de aprendizaje diferentes basados en Árboles de Decisión (C4.5) y Redes Neuronales Artificiales (Perceptrón Multicapa MLP y Red Neuronal de Regresión General GRNN) que han sido implementados con el objetivo de predecir los resultados de la rehabilitación cognitiva de personas con daño cerebral adquirido. En el análisis se han incluido datos demográficos del paciente, el perfil de afectación y los resultados provenientes de las tareas de rehabilitación ejecutadas por los pacientes. Los modelos han sido evaluados utilizando la base de datos del Institut Guttmann. El rendimiento de los algoritmos se midió a través del análisis de la especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión y el análisis de la matriz de confusión. Los resultados muestran que la implementación del C4.5 alcanzó una especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión del 98.43%, 83.77% y 89.42% respectivamente. El rendimiento del C4.5 fue significativamente superior al obtenido por el Perceptrón Multicapa y la Red de Regresión General.

La Necesidad De Una Regulacion Legal En España De La Figura Del Director De Proyectos En Edificacion (Project & Construction Manager)

La crisis afecta a todos los sectores, es un terremoto en cadena que se inicio en el sector inmobiliario y se ha ido introduciendo en el resto. Todo esto ha dado lugar a una caída brusca de la demanda de los servicios relacionados con la construcción, con un posicionamiento en “espera” de los Promotores e Inversores, que aún tienen liquidez para invertir, buscando oportunidades que lógicamente se tienen que producir en un entorno escasamente fiable como el actual. Aquellos Inversores que vean oportunidades, se aseguraran de que los productos que van a realizar, tengan una demanda suficiente, sus costes estén en consonancia con el mercado, pero sin que aquello perjudique al resultado final, es decir manteniendo la calidad propuesta al inicio del proceso con los costes previstos, dando lugar a un control exhaustivo del producto a realizar, lo cual obligará a una gran profesionalidad por parte de los agentes implicados. Para todo esto habrá que contar con Empresas especializadas, que aporten garantías en este proceso y aseguren tanto al promotor como al Inversor en todo momento donde y en que se invierten sus recursos. La Dirección Integrada de Proyecto (“Project Management “) aplicada al proceso constructivo es una Técnica Metodológica que ayuda a organizar, controlar y gestionar los recursos de los promotores dentro del proceso edificatorio. Cuando los recursos están limitados (que normalmente es la mayoría de las situaciones) gestionarlos de una manera eficiente se convierte en algo muy importante. Bien, pues nos encontramos con que en esta situación actual, los recursos no solo están limitados, si no que son limitados, por lo que un control y un exhaustivo seguimiento de los mismos se convierte no solo en importante si no en fundamental.

Fiabilidad de los sistemas fotovoltaicos autónomos

Los sistemas fotovoltaicos autónomos, es decir, sistemas que carecen de conexión a la red eléctrica, presentan una gran utilidad para poder llevar a cabo la electrificación de lugares remotos donde no hay medios de acceder a la energía eléctrica. El continuo avance en el número de sistemas instalados por todo el mundo y su continua difusión técnica no significa que la implantación de estas instalaciones no presente ninguna problemática. A excepción del panel fotovoltaico que presenta una elevada fiabilidad, el resto de elementos que forman el sistema presentan numerosos problemas y dependencias, por tanto el estudio de las fiabilidades de estos elementos es obligado. En este proyecto se pretende analizar y estudiar detalladamente la fiabilidad de los sistemas fotovoltaicos aislados. Primeramente, el presente documento ofrece una introducción sobre la situación mundial de las energías renovables, así como una explicación detallada de la energía fotovoltaica. Esto incluye una explicación técnica de los diferentes elementos que forman el sistema energético (módulo fotovoltaico, batería, regulador de carga, inversor, cargas, cableado y conectores). Por otro lado, se hará un estudio teórico del concepto de fiabilidad, con sus definiciones y parámetros más importantes. Llegados a este punto, el proyecto aplica la teoría de fiabilidad comentada a los sistemas fotovoltaicos autónomos, profundizando en la fiabilidad de cada elemento del sistema así como evaluando el conjunto. Por último, se muestran datos reales de fiabilidad de programas de electrificación, demostrando la variedad de resultados sujetos a los distintos emplazamientos de las instalaciones y por tanto distintas condiciones de trabajo. Se destaca de esta forma la importancia de la fiabilidad de los sistemas fotovoltaicos autónomos, pues normalmente este tipo de instalaciones se localizan en emplazamientos remotos, sin personal cualificado de mantenimiento cercano ni grandes recursos logísticos y económicos. También se resalta en el trabajo la dependencia de la radiación solar y el perfil de consumo a la hora de dimensionar el sistema. Abstract Stand-alone photovoltaic systems which are not connected to the utility grid. These systems are very useful to carry out the electrification of remote locations where is no easy to access to electricity. The number increased of systems installed worldwide and their continued dissemination technique does not mean that these systems doesn´t fails. With the exception of the photovoltaic panel with a high reliability, the remaining elements of the system can to have some problems and therefore the study of the reliabilities of these elements is required. This project tries to analyze and study the detaila of the reliability of standalone PV systems. On the one hand, this paper provides an overview of the global situation of renewable energy, as well as a detailed explanation of photovoltaics. This includes a technical detail of the different elements of the energy system (PV module, battery, charge controller, inverter, loads, wiring and connectors). In addition, there will be a theoricall study of the concept of reliability, with the most important definitions and key parameters. On the other hand, the project applies the reliability concepts discussed to the stand-alone photovoltaic systems, analyzing the reliability of each element of the system and analyzing the entire system. Finally, this document shows the most important data about reliability of some electrification programs, checking the variety of results subject to different places and different conditions. As a conclussion, the importance of reliability of stand-alone photovoltaic systems because usually these are located in remote locations, without qualified maintenance and financial resources.These systems operate under dependence of solar radiation and the consumption profile.

Metodologías de modelado, monitorización y asistencia robótica en neurorrehabilitación funcional de extremidad superior

La Organización Mundial de la Salud (OMS) prevé que para el año 2020, el Daño Cerebral Adquirido (DCA) estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad. Estas lesiones, dadas sus consecuencias físicas, sensoriales, cognitivas, emocionales y socioeconómicas, cambian dramáticamente la vida de los pacientes y sus familias. Las nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de la medicina intensiva en la atención al DCA han mejorado notablemente la probabilidad de supervivencia. Sin embargo, hoy por hoy, las lesiones cerebrales no tienen ningún tratamiento quirúrgico que tenga por objetivo restablecer la funcionalidad perdida, sino que las terapias rehabilitadoras se dirigen hacia la compensación de los déficits producidos. Uno de los objetivos principales de la neurorrehabilitación es, por tanto, dotar al paciente de la capacidad necesaria para ejecutar las Actividades de Vida Diaria (AVDs) necesarias para desarrollar una vida independiente, siendo fundamentales aquellas en las que la Extremidad Superior (ES) está directamente implicada, dada su gran importancia a la hora de la manipulación de objetos. Con la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas al proceso de neurorrehabilitación se pretende alcanzar un nuevo paradigma centrado en ofrecer una práctica personalizada, monitorizada y ubicua con una valoración continua de la eficacia y de la eficiencia de los procedimientos y con capacidad de generar conocimientos que impulsen la ruptura del paradigma de actual. Los nuevos objetivos consistirán en minimizar el impacto de las enfermedades que afectan a la capacidad funcional de las personas, disminuir el tiempo de incapacidad y permitir una gestión más eficiente de los recursos. Estos objetivos clínicos, de gran impacto socio-económico, sólo pueden alcanzarse desde una apuesta decidida en nuevas tecnologías, metodologías y algoritmos capaces de ocasionar la ruptura tecnológica necesaria que permita superar las barreras que hasta el momento han impedido la penetración tecnológica en el campo de la rehabilitación de manera universal. De esta forma, los trabajos y resultados alcanzados en la Tesis son los siguientes: 1. Modelado de AVDs: como paso previo a la incorporación de ayudas tecnológicas al proceso rehabilitador, se hace necesaria una primera fase de modelado y formalización del conocimiento asociado a la ejecución de las actividades que se realizan como parte de la terapia. En particular, las tareas más complejas y a su vez con mayor repercusión terapéutica son las AVDs, cuya formalización permitirá disponer de modelos de movimiento sanos que actuarán de referencia para futuros desarrollos tecnológicos dirigidos a personas con DCA. Siguiendo una metodología basada en diagramas de estados UML se han modelado las AVDs 'servir agua de una jarra' y 'coger un botella' 2. Monitorización ubícua del movimiento de la ES: se ha diseñado, desarrollado y validado un sistema de adquisición de movimiento basado en tecnología inercial que mejora las limitaciones de los dispositivos comerciales actuales (coste muy elevado e incapacidad para trabajar en entornos no controlados); los altos coeficientes de correlación y los bajos niveles de error obtenidos en los corregistros llevados a cabo con el sistema comercial BTS SMART-D demuestran la alta precisión del sistema. También se ha realizado un trabajo de investigación exploratorio de un sistema de captura de movimiento de coste muy reducido basado en visión estereoscópica, habiéndose detectado los puntos clave donde se hace necesario incidir desde un punto de vista tecnológico para su incorporación en un entorno real 3. Resolución del Problema Cinemático Inverso (PCI): se ha diseñado, desarrollado y validado una solución al PCI cuando el manipulador se corresponde con una ES humana estudiándose 2 posibles alternativas, una basada en la utilización de un Perceptrón Multicapa (PMC) y otra basada en sistemas Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). La validación, llevada a cabo utilizando información relativa a los modelos disponibles de AVDs, indica que una solución basada en un PMC con 3 neuronas en la capa de entrada, una capa oculta también de 3 neuronas y una capa de salida con tantas neuronas como Grados de Libertad (GdLs) tenga el modelo de la ES, proporciona resultados, tanto de precisión como de tiempo de cálculo, que la hacen idónea para trabajar en sistemas con requisitos de tiempo real 4. Control inteligente assisted-as-needed: se ha diseñado, desarrollado y validado un algoritmo de control assisted-as-needed para una ortesis robótica con capacidades de actuación anticipatoria de la que existe un prototipo implementado en la actualidad. Los resultados obtenidos demuestran cómo el sistema es capaz de adaptarse al perfil disfuncional del paciente activando la ayuda en instantes anteriores a la ocurrencia de movimientos incorrectos. Esta estrategia implica un aumento en la participación del paciente y, por tanto, en su actividad muscular, fomentándose los procesos la plasticidad cerebral responsables del reaprendizaje o readaptación motora 5. Simuladores robóticos para planificación: se propone la utilización de un simulador robótico assisted-as-needed como herramienta de planificación de sesiones de rehabilitación personalizadas y con un objetivo clínico marcado en las que interviene una ortesis robotizada. Los resultados obtenidos evidencian como, tras la ejecución de ciertos algoritmos sencillos, es posible seleccionar automáticamente una configuración para el algoritmo de control assisted-as-needed que consigue que la ortesis se adapte a los criterios establecidos desde un punto de vista clínico en función del paciente estudiado. Estos resultados invitan a profundizar en el desarrollo de algoritmos más avanzados de selección de parámetros a partir de baterías de simulaciones Estos trabajos han servido para corroborar las hipótesis de investigación planteadas al inicio de la misma, permitiendo, asimismo, la apertura de nuevas líneas de investigación. Summary The World Health Organization (WHO) predicts that by the year 2020, Acquired Brain Injury (ABI) will be among the ten most common ailments. These injuries dramatically change the life of the patients and their families due to their physical, sensory, cognitive, emotional and socio-economic consequences. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, in spite of these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish the lost functions. Neurorehabilitation therapies address this problem by restoring, minimizing or compensating the functional alterations in a person disabled because of a nervous system injury. One of the main objectives of Neurorehabilitation is to provide patients with the capacity to perform specific Activities of the Daily Life (ADL) required for an independent life, especially those in which the Upper Limb (UL) is directly involved due to its great importance in manipulating objects within the patients' environment. The incorporation of new technological aids to the neurorehabilitation process tries to reach a new paradigm focused on offering a personalized, monitored and ubiquitous practise with continuous assessment of both the efficacy and the efficiency of the procedures and with the capacity of generating new knowledge. New targets will be to minimize the impact of the sicknesses affecting the functional capabilitiies of the subjects, to decrease the time of the physical handicap and to allow a more efficient resources handling. These targets, of a great socio-economic impact, can only be achieved by means of new technologies and algorithms able to provoke the technological break needed to beat the barriers that are stopping the universal penetration of the technology in the field of rehabilitation. In this way, this PhD Thesis has achieved the following results: 1. ADL Modeling: as a previous step to the incorporation of technological aids to the neurorehabilitation process, it is necessary a first modelling and formalization phase of the knowledge associated to the execution of the activities that are performed as a part of the therapy. In particular, the most complex and therapeutically relevant tasks are the ADLs, whose formalization will produce healthy motion models to be used as a reference for future technological developments. Following a methodology based on UML state-chart diagrams, the ADLs 'serving water from a jar' and 'picking up a bottle' have been modelled 2. Ubiquitous monitoring of the UL movement: it has been designed, developed and validated a motion acquisition system based on inertial technology that improves the limitations of the current devices (high monetary cost and inability of working within uncontrolled environments); the high correlation coefficients and the low error levels obtained throughout several co-registration sessions with the commercial sys- tem BTS SMART-D show the high precision of the system. Besides an exploration of a very low cost stereoscopic vision-based motion capture system has been carried out and the key points where it is necessary to insist from a technological point of view have been detected 3. Inverse Kinematics (IK) problem solving: a solution to the IK problem has been proposed for a manipulator that corresponds to a human UL. This solution has been faced by means of two different alternatives, one based on a Mulilayer Perceptron (MLP) and another based on Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). The validation of these solutions, carried out using the information regarding the previously generated motion models, indicate that a MLP-based solution, with an architecture consisting in 3 neurons in the input layer, one hidden layer of 3 neurons and an output layer with as many neurons as the number of Degrees of Freedom (DoFs) that the UL model has, is the one that provides the best results both in terms of precission and in terms of processing time, making in idoneous to be integrated within a system with real time restrictions 4. Assisted-as-needed intelligent control: an assisted-as-needed control algorithm with anticipatory actuation capabilities has been designed, developed and validated for a robotic orthosis of which there is an already implemented prototype. Obtained results demonstrate that the control system is able to adapt to the dysfunctional profile of the patient by triggering the assistance right before an incorrect movement is going to take place. This strategy implies an increase in the participation of the patients and in his or her muscle activity, encouraging the neural plasticity processes in charge of the motor learning 5. Planification with a robotic simulator: in this work a robotic simulator is proposed as a planification tool for personalized rehabilitation sessions under a certain clinical criterium. Obtained results indicate that, after the execution of simple parameter selection algorithms, it is possible to automatically choose a specific configuration that makes the assisted-as-needed control algorithm to adapt both to the clinical criteria and to the patient. These results invite researchers to work in the development of more complex parameter selection algorithms departing from simulation batteries Obtained results have been useful to corroborate the hypotheses set out at the beginning of this PhD Thesis. Besides, they have allowed the creation of new research lines in all the studied application fields.

Valoración de recursos propios en empresas mineras: evidencia y comparación con otros sectores

El capital financiero es muy volátil y si el inversor no obtiene una remuneración adecuada al riesgo que asume puede plantearse el retirar su capital del patrimonio de la empresa y, en consecuencia, producir un cambio estructural en cualquier sector de la economía. El objetivo principal es el estudio de los coeficientes de regresión (coeficiente beta) de los modelos de valoración de activos empleados en Economía Financiera, esto es, el estudio de la variación de la rentabilidad de los activos en función de los cambios que suceden en los mercados. La elección de los modelos utilizados se justifica por la amplia utilización teórica y empírica de los mismos a lo largo de la historia de la Economía Financiera. Se han aplicado el modelo de valoración de activos de mercado (capital asset pricing model, CAPM), el modelo basado en la teoría de precios de arbitraje (arbitrage pricing theory, APT) y el modelo de tres factores de Fama y French (FF). Estos modelos se han aplicado a los rendimientos mensuales de 27 empresas del sector minero que cotizan en la bolsa de Nueva York (New York Stock Exchange, NYSE) o en la de Londres (London Stock Exchange, LSE), con datos del período que comprende desde Enero de 2006 a Diciembre de 2010. Los resultados de series de tiempo y sección cruzada tanto para CAPM, como para APT y FF producen varios errores, lo que sugiere que muchas empresas del sector no han podido obtener el coste de capital. También los resultados muestran que las empresas de mayor riesgo tienden a tener una menor rentabilidad. Estas conclusiones hacen poco probable que se mantenga en el largo plazo el equilibrio actual y puede que sea uno de los principales factores que impulsen un cambio estructural en el sector minero en forma de concentraciones de empresas. ABSTRACT Financial capital is highly volatile and if the investor does not get adequate compensation for the risk faced he may consider withdrawing his capital assets from the company and consequently produce a structural change in any sector of the economy. The main purpose is the study of the regression coefficients (beta) of asset pricing models used in financial economics, that is, the study of variation in profitability of assets in terms of the changes that occur in the markets. The choice of models used is justified by the extensive theoretical and empirical use of them throughout the history of financial economics. Have been used the capital asset pricing model, CAPM, the model XII based on the arbitrage pricing theory (APT) and the three-factor model of Fama and French (FF). These models have been applied to the monthly returns of 27 mining companies listed on the NYSE (New York Stock Exchange) or LSE(London Stock Exchange), using data from the period covered from January 2006 to December 2010. The results of time series and cross sectional regressions for CAPM, APT and FF produce some errors, suggesting that many companies have failed to obtain the cost of capital. Also the results show that higher risk firms tend to have lower profitability. These findings make it unlikely to be mainteined over the long term the current status and could drive structural change in the mining sector in the form of mergers.

Polynomial approximation using particle swarm optimization of lineal enhanced neural networks with no hidden layers.

This paper presents some ideas about a new neural network architecture that can be compared to a Taylor analysis when dealing with patterns. Such architecture is based on lineal activation functions with an axo-axonic architecture. A biological axo-axonic connection between two neurons is defined as the weight in a connection in given by the output of another third neuron. This idea can be implemented in the so called Enhanced Neural Networks in which two Multilayer Perceptrons are used; the first one will output the weights that the second MLP uses to computed the desired output. This kind of neural network has universal approximation properties even with lineal activation functions. There exists a clear difference between cooperative and competitive strategies. The former ones are based on the swarm colonies, in which all individuals share its knowledge about the goal in order to pass such information to other individuals to get optimum solution. The latter ones are based on genetic models, that is, individuals can die and new individuals are created combining information of alive one; or are based on molecular/celular behaviour passing information from one structure to another. A swarm-based model is applied to obtain the Neural Network, training the net with a Particle Swarm algorithm.

Data mining applied to the cognitive rehabilitation of patients with acquired brain injury

Acquired brain injury (ABI) is one of the leading causes of death and disability in the world and is associated with high health care costs as a result of the acute treatment and long term rehabilitation involved. Different algorithms and methods have been proposed to predict the effectiveness of rehabilitation programs. In general, research has focused on predicting the overall improvement of patients with ABI. The purpose of this study is the novel application of data mining (DM) techniques to predict the outcomes of cognitive rehabilitation in patients with ABI. We generate three predictive models that allow us to obtain new knowledge to evaluate and improve the effectiveness of the cognitive rehabilitation process. Decision tree (DT), multilayer perceptron (MLP) and general regression neural network (GRNN) have been used to construct the prediction models. 10-fold cross validation was carried out in order to test the algorithms, using the Institut Guttmann Neurorehabilitation Hospital (IG) patients database. Performance of the models was tested through specificity, sensitivity and accuracy analysis and confusion matrix analysis. The experimental results obtained by DT are clearly superior with a prediction average accuracy of 90.38%, while MLP and GRRN obtained a 78.7% and 75.96%, respectively. This study allows to increase the knowledge about the contributing factors of an ABI patient recovery and to estimate treatment efficacy in individual patients.

Estudio y aplicación de redes neuronales artificiales al análisis y diseño de antenas reflectarrays

En los últimos años, estamos siendo testigos de la alta implantación en la sociedad de dispositivos de comunicación. Lo que hace años estaba reservado a un público reducido, con claras necesidades en comunicación, se ha trasladado al público general, dado la amplia variedad de servicios que sobre los nuevos medios de comunicación se han desarrollado. De hecho, el mayor tráfico de datos en la actualidad no se produce al hilo de necesidades de máxima importancia, sino como producto de nuevos hábitos cotidianos. En este contexto de renovación tecnológica constante en busca de la eficiencia, las antenas reflectoras reflectarray (o, simplemente, los reflectarrays, RAs, [1]) se presentan como una opción competitiva contra los reflectores parabólicos metálicos. En su versión más simple, una antena reflectarray se trata de una estructura compuesta de un elemento alimentador radiante, como puede ser una bocina, y de una superficie plana, consistente en multitud de elementos individuales dispuestos en una rejilla periódica. Sobre esta superficie plana, los frentes de onda provenientes del alimentador son reflejados formando frentes de ondas planas, de una manera análoga a como lo hace un reflector parabólico. A partir de la configuración inicial, y centrándose en el principio de funcionamiento, se ha ido modificando el tipo de elemento RA empleado, consiguiendo RA cada vez más operativos. Es, sobre todo, con el nacimiento de la tecnología impresa cuando las antenas RAs vuelven a cobrar interés. Aunque el uso de tecnología impresa supuso un gran impulso en los RAs, también abrió otros desafíos en lo que al diseño de ellos se refiere. Desde el punto de vista del análisis, es común suponer que el elemento RA se encuentra en un ambiente infinitamente periódico, de forma que se puedan aplicar las condiciones de contorno de Floquet (suposición de periodicidad local). Desde un punto de vista funcional, en general, los elementos RA de tecnología impresa presentan un ancho de banda reducido, que condiciona el ancho de banda del RA completo. Entre las soluciones aportadas, es comúnmente aceptado que las estructuras multicapa, con resonadores a distintas frecuencias cercanas, pueden mitigar en parte el problema del ancho de banda. Por ello, en la actualidad, los elementos RA más comunes están compuestos por varios elementos resonadores, cuyas dimensiones constituyen los parámetros de diseño libres. Es decir, en función de dichas dimensiones, el elemento RA tendrá un valor del coeficiente de reflexión u otro. Esto supone un aumento en la complejidad a la hora de analizar dicho elemento por los métodos numéricos conocidos, como el Método de los Momentos (MoM) o el Método de Elementos Finitos (FEM, por las siglas de su traducción inglesa Finite Element Method), que redundará en un mayor tiempo de cómputo en el análisis. Por otra parte, como se muestra en la Figura R.1, el diseño de un RA conlleva analizar multitud de veces el elemento RA considerado. En efecto, se trata de un método de diseño indirecto, en donde las dimensiones de los parámetros geométricos libres de cada elemento RA se obtienen de manera iterativa usando un optimizador. Se ve claro, entonces, que el aumento en tiempo de análisis del elemento RA repercute en gran medida en el tiempo de diseño total, por lo que una reducción en el tiempo de análisis del elemento RA podría ser muy beneficioso. Uno de los métodos para conseguir reducir el tiempo de diseño de un RA, que se puede encontrar en la literatura, es emplear un modelo de la respuesta del elemento RA en función de los parámetros libres. La cuestión que aflora es cuál es la herramienta idónea para modelar la respuesta del elemento RA. En los últimos años se han propuestos varias formas. La primera de ellas consistía en encontrar un equivalente circuital. Esta aproximación está bien extendida para otras estructuras EM, donde los equivalentes circuitales con componentes LC ofrecen respuestas muy precisas con respecto a las que ofrecen las estructuras EM en sí. A raíz del carácter no lineal de la respuesta, hay autores que han propuesto para el diseño de RAs la creación de tablas de datos (look up tables) que, para cada parámetro de diseño de interés (suele ser el desfase introducido por el elemento) guardan las dimensiones de los parámetros geométricos libres asociados. De esta forma, consiguen un diseño rápido, pero poco versátil, ya que la tabla ofrece un único valor para cada entrada, por lo que es difícil jugar con más de una restricción de diseño. Más recientemente, se está comenzando a utilizar, para la caracterización de estructuras EM, unos sistemas llamados Redes Neuronales Artificiales (ANN, por sus siglas en inglés Artificial Neural Network). El uso fundamental de los mismos en EM es el de servir como interpoladores no lineales. Se trata de sistemas que admiten múltiples parámetros de entradas y múltiples parámetros de salida. Antes de poder ser usados como interpoladores, deben ser entrenados. Para ello, necesitan de un conjunto de pares de los parámetros de entrada a la red, con los valores de las salidas asociados. Algunos usos en electromagnetismo de las ANNs que se pueden encontrar en la literatura son: el modelado de filtros; la caracterización de dispositivos activos; la obtención de modelos que aceleran los algoritmos que calculan la dirección de llegada en antenas de radar; o el diseño de arrays de antenas. Volviendo al modelado de elementos RA, en este trabajo haremos uso de las ANNs para caracterizar distintos tipos de elementos RA. A lo largo de estos últimos años, se ha considerado esta posibilidad como una de las más prometedoras. De hecho, podemos encontrar algunas pocas referencias al respecto, varias de las cuales han sido publicadas por distintos autores durante la elaboración del trabajo recogido en esta Tesis. Como veremos, los resultados que vamos a presentar aportan novedades con respecto a la citada literatura. Particularmente, en este trabajo se ha realizado la caracterización de un elemento RA de tres capas, considerando hasta 9 parámetros de entrada (seis parámetros geométricos, las dos coordenadas del ángulo de incidencia, y la frecuencia) y 4 parámetros de salida complejos (los coeficientes de reflexión para dos polarizaciones ortogonales lineales). Haciendo uso de esta caracterización en el flujo de diseño de RAs, se ha realizado el análisis y el diseño de varias antenas RA con restricciones de diseño de comunicaciones espaciales. Los resultados fueron exitosos comparados con los resultados obtenidos por los métodos tradicionales. De manera puntualizada, podríamos resumir las aportaciones que se verán en esta Tesis como: Caracterización de distintos elementos RA mediante ANNs basadas en el Perceptrón Multicapa (MLP). En concreto, se ha realizado con éxito la caracterización de un elemento RA de parche acoplado a línea de retardo a través de apertura; la caracterización de un elemento RA basado en dipolos sobre substratos de distintas características eléctricas en el rango de centenas de GHz; y la caracterización de un elemento RA basado en 3 parches apilados, con 9 parámetros libres en su caracterización. Uso del FEM, de la técnica de segmentación en subdominios y de la generación y manipulación de accesos MAM para el análisis y la caracterización de elementos RA mediante ANNs. Desarrollo de una nueva técnica de obtención de muestras, para el caso de estructura multicapa cuyo estudio EM se pueda dividir en dos pasos: estudio de cada capa y conexión de capas. De esta forma, se ha podido reducir en varios órdenes de magnitud el tiempo necesario para obtener el set de entrenamiento de las ANNs. Valoración del uso de distintos métodos de entrenamiento de segundo orden para el entrenamiento de redes ANN MLP, en la caracterización de elementos RA. Desarrollo de una nueva técnica para realizar el entrenamiento de redes ANNs basadas en el MLP, denominada como Entrenamiento en Cascada. Dado el alto número de parámetros a caracterizar, era difícil conseguir una red que, partiendo del número de entradas deseado, proporcionara convergencia con precisión suficiente. Con el algoritmo propuesto y probado en esta Tesis, se consiguió entrenar redes de 8 parámetros de entradas (el noveno parámetro, la frecuencia, correspondía a redes diferentes para cada valor) con gran precisión. Desarrollo de un método adaptativo para mejorar la precisión de las ANNs en el análisis de antenas RA. Este método, basado en re-entrenar las ANNs para sub rangos de los parámetros de entrada en donde el error es mayor, aporta una precisión mayor, al mejorar el entrenamiento global de las ANNs, en un tiempo aceptable, ya que solo se incluyen nuevas muestras en torno a los valores donde el error es mayor. Análisis de antena RA completa, con cobertura según especificaciones de la misión AMAZONAS (haz conformado, banda Ku), usando las caracterización el elemento RA obtenida mediante ANNs. La mejora en tiempo de análisis conseguida con respecto al uso del MoM está en un factor 102, con precisiones comparables. Diseño de antenas RA completas, con especificaciones de haz pincel y EuTELSAT (banda Ku). De nuevo, la mejora en tiempo de diseño conseguida están en torno a 102. De todos los puntos anteriores, son de destacar los dos últimos, que forman el objetivo principal de esta Tesis. Esto es, el uso de modelos rápidos de elementos RA mediante ANNs para el análisis y el diseño de antenas para comunicaciones por satélite.

Integración de baterías en sistemas fotovoltaicos conectados a red

La situación actual del mercado energético en España y el imparable aumento de las tasas por parte de las eléctricas, está fomentando la búsqueda de fuentes de energía alternativas que permitan a la población poder abastecerse de electricidad, sin tener que pagar unos costes tan elevados. Para cubrir esta necesidad, la energía fotovoltaica y sobretodo el autoconsumo con inyección a red o balance neto, está adquiriendo cada vez más importancia dentro del mundo energético. Pero la penetración de esta tecnología en la Red Eléctrica Española tiene un freno, la desconfianza por parte del operador de la red, ya que la fotovoltaica es una fuente de energía intermitente, que puede introducir inestabilidades en el sistema en caso de alta penetración. Por ello se necesita ganar la confianza de las eléctricas, haciendo que sea una energía predecible, que aporte potencia a la red eléctrica cuando se le pida y que opere participando en la regulación de la frecuencia del sistema eléctrico. Para tal fin, el grupo de investigación de Sistemas Fotovoltaicos, perteneciente al IES de la UPM, está llevando a cabo un proyecto de investigación denominado PV CROPS, financiado por la Comisión Europea, y que tiene por objetivo desarrollar estas estrategias de gestión. En este contexto, el objetivo de este Proyecto Fin de Carrera consiste en implementar un Banco de Ensayos con Integración de Baterías en Sistemas FV Conectados a Red, que permita desarrollar, ensayar y validar estas estrategias. Aprovechando la disponibilidad para usar el Hogar Digital, instalado en la EUITT de la UPM, hemos montado el banco de ensayos en un laboratorio contiguo, y así, poder utilizar este Hogar como un caso real de consumos energéticos de una vivienda. Este banco de ensayos permitirá obtener información de la energía generada por la instalación fotovoltaica y del consumo real de la "casa" anexa, para desarrollar posteriormente estrategias de gestión de la electricidad. El Banco de Ensayos está compuesto por tres bloques principales, interconectados entre sí:  Subsistema de Captación de Datos y Comunicación. Encargado de monitorizar los elementos energéticos y de enviar la información recopilada al Subsistema de Control. Formado por analizadores de red eléctrica, monofásicos y de continua, y una pasarela orientada a la conversión del medio físico Ethernet a RS485.  Subsistema de Control. Punto de observación y recopilación de toda la información que proviene de los elementos energéticos. Es el subsistema donde se crearán y se implementarán estrategias de control energético. Compuesto por un equipo Pxie, controlador empotrado en un chasis de gama industrial, y un equipo PC Host, compuesto por una workstation y tres monitores.  Subsistema de Energía. Formado por los elementos que generan, controlan o consumen energía eléctrica, en el Banco de Ensayos. Constituido por una pérgola FV, un inversor, un inversor bidireccional y un bloque de baterías. El último paso ha sido llevar a cabo un Ejemplo de Aplicación Práctica, con el que hemos probado que el Banco de Ensayos está listo para usarse, es operativo y completamente funcional en operaciones de monitorización de generación energética fotovoltaica y consumo energético. ABSTRACT. The current situation of the energetic market in Spain and the unstoppable increase of the tax on the part of the electrical companies, is promoting the search of alternative sources of energy that allow to the population being able to be supplied of electricity, without having to pay so high costs. To meet this need, the photovoltaic power and above all the self-consumption with injection to network, it is increasingly important inside the energetic world. It allows to the individual not only to pay less for the electricity, in addition it allows to obtain benefits for the energy generated in his own home. But the penetration of this technology in the Electrical Spanish Network has an obstacle, the distrust on the part of the operator of the electrical network, due to the photovoltaic is an intermittent source of energy, which can introduce instabilities in the system in case of high penetration. Therefore it´s necessary to reach the confidence of the electricity companies, making it a predictable energy, which provides with power to the electrical network whenever necessary and that operates taking part in the regulation of the frequency of the electric system. For such an end, the group of system investigation Photovoltaic, belonging to the IES of the UPM, there is carrying out a project of investigation named PV CROPS, financed by the European Commission, and that has for aim to develop these strategies of management. In this context, the objective of this Senior Thesis consists in implementing a Bank of Tests with Integration of Batteries in Photovoltaic Systems Connected to Network, which allows developing, testing and validating these strategies. Taking advantage of the availability to use the Digital Home installed in the EUITT of the UPM, we have mounted the bank of tests in a contiguous laboratory to use this Home as a real case of energetic consumptions of a house. This bank of tests will allow obtaining information of the energy generated by the photovoltaic installation and information of the royal consumption of the attached "house", to develop later strategies of management of the electricity. The Bank of Tests is composed by three principal blocks, interconnected each other:  Subsystem of Gathering of data and Communication. In charge of monitoring the energetic elements and sending the information compiled to the Subsystem of Control. Formed by power analyzers, AC and DC, and a gateway for the conversion of the Ethernet physical medium to RS485.  Subsystem of Control. Point of observation and compilation of all the information that comes from the energetic elements. It is the subsystem where there will be created and there will be implemented strategies of energetic control. Composed of a Pxie, controller fixed in an industrial range chassis, and a PC Host, formed by a workstation and three monitors.  Subsystem of Energy. Formed by the elements of generating, controlling or consuming electric power, in the Bank of Tests. Made of photovoltaic modules, an inverter, a twoway inverter and a batteries block. The last step has been performing an Example of Practical Application we have proved that the Bank of Tests is ready to be used, it´s operative and fully functional in monitoring operations of energetic photovoltaic generation and energetic consumption.

DIMETER: a haptic master device for tremor diagnosis in neurodegenerative diseases

In this study, a device based on patient motion capture is developed for the reliable and non-invasive diagnosis of neurodegenerative diseases. The primary objective of this study is the classification of differential diagnosis between Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). The DIMETER system has been used in the diagnoses of a significant number of patients at two medical centers in Spain. Research studies on classification have primarily focused on the use of well-known and reliable diagnosis criteria developed by qualified personnel. Here, we first present a literature review of the methods used to detect and evaluate tremor; then, we describe the DIMETER device in terms of the software and hardware used and the battery of tests developed to obtain the best diagnoses. All of the tests are classified and described in terms of the characteristics of the data obtained. A list of parameters obtained from the tests is provided, and the results obtained using multilayer perceptron (MLP) neural networks are presented and analyzed.

Data Mining with Enhanced Neural Networks-CMMSE

Abstract This paper presents a new method to extract knowledge from existing data sets, that is, to extract symbolic rules using the weights of an Artificial Neural Network. The method has been applied to a neural network with special architecture named Enhanced Neural Network (ENN). This architecture improves the results that have been obtained with multilayer perceptron (MLP). The relationship among the knowledge stored in the weights, the performance of the network and the new implemented algorithm to acquire rules from the weights is explained. The method itself gives a model to follow in the knowledge acquisition with ENN.