Prediction of postpartum depression using multilayer perceptrons and pruning.

OBJECTIVE. The main goal of this paper is to obtain a classification model based on feed-forward multilayer perceptrons in order to improve postpartum depression prediction during the 32 weeks after childbirth with a high sensitivity and specificity and to develop a tool to be integrated in a decision support system for clinicians. MATERIALS AND METHODS. Multilayer perceptrons were trained on data from 1397 women who had just given birth, from seven Spanish general hospitals, including clinical, environmental and genetic variables. A prospective cohort study was made just after delivery, at 8 weeks and at 32 weeks after delivery. The models were evaluated with the geometric mean of accuracies using a hold-out strategy. RESULTS. Multilayer perceptrons showed good performance (high sensitivity and specificity) as predictive models for postpartum depression. CONCLUSIONS. The use of these models in a decision support system can be clinically evaluated in future work. The analysis of the models by pruning leads to a qualitative interpretation of the influence of each variable in the interest of clinical protocols.

Development of the Acoustic Emission Based Diagnostics Concept for the Rotary Lime Kiln

Reaaliaikainen, ennakoiva kunnonvalvonta on erittäin tärkeä osa modernin tehtaan tai tuotantolinjan toimintaa. Diplomityön teettäjä haluaa edelleen kehittää akustiseen emissioon perustuvaa kunnonvalvonta järjestelmäänsä, jotta siitä olisi enemmän hyötyä asiakkaalle. Diplomityö sisältää johdannonakustiseen emissioon ja akustisiin emissio sensoreihin. Työn tavoitteena oli kehittää päätöksentekojärjestelmä, jota käytettäisiin työn teettäjän valmistamien sensoreiden antaman tiedon automatisoituun analysointiin. Työssä on vertailtu kolmea eri ohjelmistotoimittajaa ja heidän ohjelmiaan, ja tehty ehdotus hankittavasta ohjelmistosta. Lisäksi työssä on kehitetty ohjeita, joiden avulla ohjelmisto ohjelmoidaan tuottamaan reaaliaikaista tietoa ja huolto-ohjeita sen käyttäjille. Lisäksi työssä annetaan ehdotuksia kunnonvalvonta- ja päätöksentekojärjestelmän edelleen kehittämiseen.

Supporting knowledge creation and sharing in the early phases of the strategic innovation process

The driving forces of technology and globalization continuously transform the business landscape in a way which undermines the existing strategies and innovations of organizations. The challenge for organizations is to establish such conditions where they are able to create new knowledge for innovative business ideas in interaction between other organizations and individuals. Innovation processes continuously need new external stimulations and seek new ideas, new information and knowledge locating more and more outside traditional organizational boundaries. In several studies, the early phases of the innovation process have been considered as the most critical ones. During these phases, the innovation process can emerge or conclude. External knowledge acquirement and utilization are noticed to be important at this stage of the innovation process giving information about the development of future markets and needs for new innovative businessideas. To make it possible, new methods and approaches to manage proactive knowledge creation and sharing activities are needed. In this study, knowledge creation and sharing in the early phases of the innovation process has been studied, and the understanding of knowledge management in the innovation process in an open and collaborative context advanced. Furthermore, the innovation management methods in this study are combined in a novel way to establish an open innovation process and tested in real-life cases. For these purposes two complementary and sequentially applied group work methods - the heuristic scenario method and the idea generation process - are examined by focusing the research on the support of the open knowledge creation and sharing process. The research objective of this thesis concerns two doctrines: the innovation management including the knowledge management, and the futures research concerning the scenario paradigm. This thesis also applies the group decision support system (GDSS) in the idea generation process to utilize the converged knowledge during the scenario process.

Elicitation of subjective crop yield PDF

En este trabajo se investiga la coherencia y confiabilidad de estimaciones de funciones de densidad de probabilidad (FDP) subjetivas de rendimientos de cultivos realizadas por un amplio grupo de agricultores. Se utilizaron tres técnicas de elicitación diferentes: el método de estimación de FDP en dos pasos, la distribución Triangular y la distribución Beta. Los sujetos entrevistados ofrecieron estimaciones para los valores puntuales de rendimientos de cultivos (medio, máximo posible, más frecuente y mínimo posible) y para las FDP basadas en la estimación de intervalos. Para evaluar la persistencia, se utilizaron los conceptos de persistencia temporal y persistencia metodológica. Los resultados son interesantes para juzgar la adecuación de las técnicas de estimación de probabilidades subjetivas a los sistemas de ayuda en la toma de decisiones en agricultura.

Short communication. Persistence of point crop yield subjective estimates

En este trabajo se investiga la persistencia de las estimaciones puntuales subjetivas de rendimientos en cultivos anua- les realizadas por un amplio grupo de agricultores. La persistencia en el tiempo es una condición necesaria para la co- herencia y la confiabilidad de las estimaciones subjetivas de variables aleatorias. Los sujetos entrevistados estimaron valores puntuales de rendimientos de cultivos anuales (rendimientos medio, mayor, mínimo y más frecuente). Se han encontrado diferencias relativas poco importantes en todas las variables, excepto en los rendimientos mínimos, donde existe una alta dispersión. Los resultados son interesantes para estimar la adecuación de las técnicas de estimación de probabilidades subjetivas para ser utilizadas en los sistemas de ayuda en la toma de decisiones en agricultura.

Classifier combination for in vivo magnetic resonance spectra of brain tumours

In this paper we present a multi-stage classifier for magnetic resonance spectra of human brain tumours which is being developed as part of a decision support system for radiologists. The basic idea is to decompose a complex classification scheme into a sequence of classifiers, each specialising in different classes of tumours and trying to reproducepart of the WHO classification hierarchy. Each stage uses a particular set of classification features, which are selected using a combination of classical statistical analysis, splitting performance and previous knowledge.Classifiers with different behaviour are combined using a simple voting scheme in order to extract different error patterns: LDA, decision trees and the k-NN classifier. A special label named "unknown¿ is used when the outcomes of the different classifiers disagree. Cascading is alsoused to incorporate class distances computed using LDA into decision trees. Both cascading and voting are effective tools to improve classification accuracy. Experiments also show that it is possible to extract useful information from the classification process itself in order to helpusers (clinicians and radiologists) to make more accurate predictions and reduce the number of possible classification mistakes.

SQualTrack: A Tool for Robust Fault Detection

One of the techniques used to detect faults in dynamic systems is analytical redundancy. An important difficulty in applying this technique to real systems is dealing with the uncertainties associated with the system itself and with the measurements. In this paper, this uncertainty is taken into account by the use of intervals for the parameters of the model and for the measurements. The method that is proposed in this paper checks the consistency between the system's behavior, obtained from the measurements, and the model's behavior; if they are inconsistent, then there is a fault. The problem of detecting faults is stated as a quantified real constraint satisfaction problem, which can be solved using the modal interval analysis (MIA). MIA is used because it provides powerful tools to extend the calculations over real functions to intervals. To improve the results of the detection of the faults, the simultaneous use of several sliding time windows is proposed. The result of implementing this method is semiqualitative tracking (SQualTrack), a fault-detection tool that is robust in the sense that it does not generate false alarms, i.e., if there are false alarms, they indicate either that the interval model does not represent the system adequately or that the interval measurements do not represent the true values of the variables adequately. SQualTrack is currently being used to detect faults in real processes. Some of these applications using real data have been developed within the European project advanced decision support system for chemical/petrochemical manufacturing processes and are also described in this paper

Päätöksentekomenetelmien hyödyntäminen pientalon lämmitysjärjestelmän valinnassa

Tämän diplomityön tavoitteena on valita sopiva lämmitysjärjestelmä case taloon käyttäen apuna päätöksentekoprosessia ja eri vaiheissa sovellettavia menetelmiä. Työn avulla pyritään selvittämään kuinka hyvin päätöksentekomenetelmät sopivat lämmitysjärjestelmän valintaan ja mitä hyötyjä se tuo tullessaan. Prosessissa selvitetään lämmitysjärjestelmiin liittyviä asiakastarpeita, arvioidaan lämmitysjärjestelmien ominaisuuksia ja tehdään valinta näiden tietojen pohjalta. Kymmenhenkinen kuluttajaryhmä teki lopullisen päätöksen valittavasta lämmitysjärjestelmästä. Menetelmien avulla saatiin luotua kattava kuva erilaisista asiakastarpeista, jotka otettiin huomioon valinnassa. Ryhmä valitsi case taloon seitsemästä yleisestä lämmitysjärjestelmästä maalämmön. Työssä käytetyt menetelmät toimivat hyvin yhteistyössä toistensa kanssa. Menetelmien käyttö mahdollisti kaikkien kriteereiden huomioimisen ja tuloksien lähemmän tarkastelun. Työssä saatuja tuloksia voidaan hyödyntää lämmitysjärjestelmän valinnassa ottaen huomioon erilaiset lähtötilanteet. Herkkyysanalyyseissa maalämpö kesti monien kriteerien painotuksien muuttamista ja osoittautui tällä tavoin sopivimmaksi järjestelmäksi.

Determination of slurry’s viscosity using case based reasoning approach

Case-based reasoning (CBR) is a recent approach to problem solving and learning that has got a lot of attention over the last years. In this work, the CBR methodology is used to reduce the time and amount of resources spent on carry out experiments to determine the viscosity of the new slurry. The aim of this work is: to develop a CBR system to support the decision making process about the type of slurries behavior, to collect a sufficient volume of qualitative data for case base, and to calculate the viscosity of the Newtonian slurries. Firstly in this paper, the literature review about the types of fluid flow, Newtonian and non-Newtonian slurries is presented. Some physical properties of the suspensions are also considered. The second part of the literature review provides an overview of the case-based reasoning field. Different models and stages of CBR cycles, benefits and disadvantages of this methodology are considered subsequently. Brief review of the CBS tools is also given in this work. Finally, some results of work and opportunities for system modernization are presented. To develop a decision support system for slurry viscosity determination, software application MS Office Excel was used. Designed system consists of three parts: workspace, the case base, and section for calculating the viscosity of Newtonian slurries. First and second sections are supposed to work with Newtonian and Bingham fluids. In the last section, apparent viscosity can be calculated for Newtonian slurries.

Exploring the value creation in service ecosystem context: the case of the information technology sector

This thesis examines customer value creation in a service ecosystem context. The objective of this thesis is to develop a comprehensive view of value creation processes in a service ecosystem context and an understanding on the roles of the stakeholders involved in these processes, focusing on the information technology industry. The novelty of the two central concepts of this thesis, systemic customer value and service ecosystem, as well as the gap in the literature of empirical research on value creation in an ecosystem-level, opened an interesting research topic. The empirical study is conducted as a single case analysis, utilizing Group Decision Support System (GDSS) and also Analytic Hierarchy Process (AHP). The findings suggest that customer value is created by a complex combination of interactions among different actors of the ecosystem. Thus, value is not created by a single offering directed to the customer, but by an integration of services from different parts of the ecosystem as well as the active participation of customer in this process.

Évaluation de la vulnérabilité des fermes productrices de maïs-grain du Québec aux variabilités et changements climatiques : les cas de Montérégie-Ouest et du Lac-Saint-Jean-Est

Réalisées aux échelles internationales et nationales, les études de vulnérabilité aux changements et à la variabilité climatiques sont peu pertinentes dans un processus de prise de décisions à des échelles géographiques plus petites qui représentent les lieux d’implantation des stratégies de réponses envisagées. Les études de vulnérabilité aux changements et à la variabilité climatiques à des échelles géographiques relativement petites dans le secteur agricole sont généralement rares, voire inexistantes au Canada, notamment au Québec. Dans le souci de combler ce vide et de favoriser un processus décisionnel plus éclairé à l’échelle de la ferme, cette étude cherchait principalement à dresser un portrait de l’évolution de la vulnérabilité des fermes productrices de maïs-grain des régions de Montérégie-Ouest et du Lac-St-Jean-Est aux changements et à la variabilité climatiques dans un contexte de multiples sources de pression. Une méthodologie générale constituée d'une évaluation de la vulnérabilité globale à partir d’une combinaison de profils de vulnérabilité aux conditions climatiques et socio-économiques a été adoptée. Pour la période de référence (1985-2005), les profils de vulnérabilité ont été dressés à l’aide d’analyses des coefficients de variation des séries temporelles de rendements et de superficies en maïs-grain. Au moyen de méthodes ethnographiques associées à une technique d’analyse multicritère, le Processus d’analyse hiérarchique (PAH), des scénarios d’indicateurs de capacité adaptative du secteur agricole susmentionné ont été développés pour la période de référence. Ceux-ci ont ensuite servi de point de départ dans l’élaboration des indicateurs de capacité de réponses des producteurs agricoles pour la période future 2010-2039. Pour celle-ci, les deux profils de vulnérabilité sont issus d’une simplification du cadre théorique de « Intergovernmental Panel on Climate Change » (IPCC) relatif aux principales composantes du concept de vulnérabilité. Pour la dimension « sensibilité » du secteur des fermes productrices de maïs-grain des deux régions agricoles aux conditions climatiques, une série de données de rendements a été simulée pour la période future. Ces simulations ont été réalisées à l’aide d’un couplage de cinq scénarios climatiques et du modèle de culture CERES-Maize de « Decision Support System for Agrotechnology Transfer » (DSSAT), version 4.0.2.0. En ce qui concerne l’évaluation de la « capacité adaptative » au cours de la période future, la construction des scénarios d’indicateurs de cette composante a été effectuée selon l’influence potentielle des grandes orientations économiques et environnementales considérées dans l’élaboration des lignes directrices des deux familles d’émissions de gaz à effet de serre (GES) A2 et A1B. L’application de la démarche méthodologique préalablement mentionnée a conduit aux principaux résultats suivants. Au cours de la période de référence, la région agricole du Lac-St-Jean-Est semblait être plus vulnérable aux conditions climatiques que celle de Montérégie-Ouest. En effet, le coefficient de variation des rendements du maïs-grain pour la région du Lac-St-Jean-Est était évalué à 0,35; tandis que celui pour la région de Montérégie-Ouest n’était que de 0,23. Toutefois, par rapport aux conditions socio-économiques, la région de Montérégie-Ouest affichait une vulnérabilité plus élevée que celle du Lac-St-Jean-Est. Les valeurs des coefficients de variation pour les superficies en maïs-grain au cours de la période de référence pour la Montérégie-Ouest et le Lac-St-Jean-Est étaient de 0,66 et 0,48, respectivement. Au cours de la période future 2010-2039, la région du Lac-St-Jean-Est serait, dans l’ensemble, toujours plus vulnérable aux conditions climatiques que celle de Montérégie-Ouest. Les valeurs moyennes des coefficients de variation pour les rendements agricoles anticipés fluctuent entre 0,21 et 0,25 pour la région de Montérégie-Ouest et entre 0,31 et 0,50 pour la région du Lac-St-Jean-Est. Néanmoins, en matière de vulnérabilité future aux conditions socio-économiques, la position relative des deux régions serait fonction du scénario de capacité adaptative considéré. Avec les orientations économiques et environnementales considérées dans l’élaboration des lignes directrices de la famille d’émission de GES A2, les indicateurs de capacité adaptative du secteur à l’étude seraient respectivement de 0,13 et 0,08 pour la Montérégie-Ouest et le Lac-St-Jean-Est. D’autre part, en considérant les lignes directrices de la famille d’émission de GES A1B, la région agricole du Lac-St-Jean-Est aurait une capacité adaptative légèrement supérieure (0,07) à celle de la Montérégie-Ouest (0,06). De façon générale, au cours de la période future, la région du Lac-St-Jean-Est devrait posséder une vulnérabilité globale plus élevée que la région de Montérégie-Ouest. Cette situation s’expliquerait principalement par une plus grande vulnérabilité de la région du Lac-St-Jean-Est aux conditions climatiques. Les résultats de cette étude doivent être appréciés dans le contexte des postulats considérés, de la méthodologie suivie et des spécificités des deux régions agricoles examinées. Essentiellement, avec l’adoption d’une démarche méthodologique simple, cette étude a révélé les caractéristiques « dynamique et relative » du concept de vulnérabilité, l’importance de l’échelle géographique et de la prise en compte d’autres sources de pression et surtout de la considération d’une approche contraire à celle du « agriculteur réfractaire aux changements » dans les travaux d’évaluation de ce concept dans le secteur agricole. Finalement, elle a aussi présenté plusieurs pistes de recherche susceptibles de contribuer à une meilleure évaluation de la vulnérabilité des agriculteurs aux changements climatiques dans un contexte de multiples sources de pression.

SQualTrack: A Tool for Robust Fault Detection

One of the techniques used to detect faults in dynamic systems is analytical redundancy. An important difficulty in applying this technique to real systems is dealing with the uncertainties associated with the system itself and with the measurements. In this paper, this uncertainty is taken into account by the use of intervals for the parameters of the model and for the measurements. The method that is proposed in this paper checks the consistency between the system's behavior, obtained from the measurements, and the model's behavior; if they are inconsistent, then there is a fault. The problem of detecting faults is stated as a quantified real constraint satisfaction problem, which can be solved using the modal interval analysis (MIA). MIA is used because it provides powerful tools to extend the calculations over real functions to intervals. To improve the results of the detection of the faults, the simultaneous use of several sliding time windows is proposed. The result of implementing this method is semiqualitative tracking (SQualTrack), a fault-detection tool that is robust in the sense that it does not generate false alarms, i.e., if there are false alarms, they indicate either that the interval model does not represent the system adequately or that the interval measurements do not represent the true values of the variables adequately. SQualTrack is currently being used to detect faults in real processes. Some of these applications using real data have been developed within the European project advanced decision support system for chemical/petrochemical manufacturing processes and are also described in this paper

Desenlaces clínicos del cuidado perioperatorio de reemplazos articulares según grupos relacionados de diagnóstico en un hospital de cuarto nivel

Introducción Los Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD) se han usado para determinar la calidad de la atención en varios sistemas de salud. Esto ha llevado a que se obtengan resultados en el mejoramiento continuo de la atención y del cuidado. El objetivo de este estudio es determinar desenlaces clínicos de los pacientes a quienes se les había realizado reemplazo de articulares según la complejidad clínica definida mediante GRD. Métodos Se realizó un estudio longitudinal descriptivo en el cual se incluyeron todos los pacientes que tuvieron cirugía de reemplazo total de hombro, cadera y rodilla entre 2012 y 2014. Se realizó la estratificación de los pacientes de acuerdo a tres niveles de complejidad dados por el sistema de GRD y se determinaron las proporciones de pacientes para las variables de estancia hospitalaria, enfermedad trombo-embólica, cardiovascular e infección del sitio operatorio. Resultados Se realizaron en total 886 reemplazos articulares de los cuales 40 (4.5%) presentaron complicaciones. Los eventos más frecuentes fueron las complicaciones coronarias, con una presencia de 2.4%. El GRD1, sin complicaciones ni comorbilidades, fue el que presentó mayor número de eventos. La estancia hospitalaria fue de 3.8 a 9.3 días para todos los reemplazos. Conclusiones Contrario a lo planteado en la hipótesis de estudio, se encontró que el primer GRD presentó el mayor número de complicaciones, lo que puede estar relacionado con el tamaño del grupo. Es necesario realizar nuevas investigaciones que soporten el uso de los GRD como herramienta para evaluar desenlaces clínicos.

Desenvolupament d'un sistema expert com a eina per a una millor gestió de la qualitat de les aigües fluvials

Avui en dia no es pot negar el fet que els humans són un component més de les conques fluvials i que la seva activitat afecta enormement la qualitat de les aigües. A nivell europeu, l'elevada densitat de població situada en les conques fluvials ha comportat un increment de la mala qualitat de les seves aigües fluvials. En les darreres dècades l'increment de les càrregues de nutrients en els sistemes aquàtics ha esdevingut un problema prioritari a solucionar per les administracions competents en matèria d'aigua. La gestió dels ecosistemes fluvials no és una tasca fàcil. Els gestors es troben amb què són sistemes molt complexos, donada l'estreta relació existent entre els ecosistemes fluvials i els ecosistemes terrestres que drenen. Addicionalment a la complexitat d'aquests sistemes es troba la dificultat associada de la gestió o control de les entrades de substàncies contaminants tant de fonts puntuals com difoses. Per totes aquestes raons la gestió de la qualitat de les aigües fluvials esdevé una tasca complexa que requereix un enfocament multidisciplinar. Per tal d'assolir aquest enfocament diverses eines han estat utilitzades, des de models matemàtics fins a sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. Però, la major part dels esforços han estat encarats cap a la resolució de problemes de reduïda complexitat, fent que molts dels problemes ambientals complexos, com ara la gestió dels ecosistemes fluvials, no hagin estat vertaderament tractats. Per tant, es requereix l'aplicació d'eines que siguin de gran ajuda en els processos de presa de decisions i que incorporin un ampli coneixement heurístic i empíric: sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. L'òptima gestió de la qualitat de l'aigua fluvial requereix una aproximació integrada i multidisciplinar, que pot ésser aconseguida amb una eina intel·ligent construïda sobre els conceptes i mètodes del raonament humà. La present tesi descriu la metodologia desenvolupada i aplicada per a la creació i construcció d'un Sistema Expert, així com el procés de desenvolupament d'aquest Sistema Expert, com el principal mòdul de raonament d'un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental. L'objectiu principal de la present tesi ha estat el desenvolupament d'una eina d'ajuda en el procés de presa de decisions dels gestors de l'aigua en la gestió de trams fluvials alterats antròpicament per tal de millorar la qualitat de la seva aigua fluvial. Alhora, es mostra el funcionament de l'eina desenvolupada a través de dos casos d'estudi. Els resultats derivats del Sistema Expert desenvolupat, implementat i presentat en la present tesi mostren que aquests sistemes poden ésser eines útils per a millorar la gestió dels ecosistemes fluvials.

Optimització del procés productiu d'engreixament porcí. Un enfocament operatiu

Aquest treball de tesis doctoral tracta de la Optimització de la fase d'engreix. L'objectiu és determinar les condicions d'enviament a sacrifici d'un lot d'animals des d'un punt de vista operatiu. En primer lloc es fa una anàlisi de la cadena de producció de carn porcina, resaltant-ne els canvis del sector que han influit en la fase d'engreixament. La conclusió d'aquesta anàlisi és el plantejament d'un model per prendre decisions degut al canvi de paradigma que s'evidencia: els productors de porcs en la fase d'engreix cal que orientin la gestió del paràmetres operatius i els productes finals a les exigències i gustos dels seus clients. Seguidament, es presenta el sistema d'ajut a la decisió basat en un model biològic que explica l'evolució de les variables productives (pes i consum de pinso). A més també prediu les variables associades a característiques de la canal, com són el percentatge de magre, la proporció de peces, el rendiment i el greix intramuscular. El sistema té en compte tres mercats de carn porcina alternatius: 1) basat en pes viu, 2) basat en mèrits de la canal (percentatge de magre) y 3) basat en el valor de les peces nobles resultants de l'especejament de l'animal. L'objetiu del sistema és determinar la millor estratègia d'enviament per a cadascun dels genotips que s'han estudiat (alternatives de producció) depenent del mercat on seran enviats els animals. A més, també ha estat estudiat l'efecte de la variabilitat biològica dels animals dins del lot sobre els valors econòmics. També s'ha considerat l'opció d'enviar els animals en diverses etapes per tal d'homogeneitzar el pes dels animals enviats. Aquest problema ha estat estudiat seguint l'enfocament de programació dinàmica. En els darrers capítols es presenten quatre aplicacions del model que s'han desenvolupat al llarg del treball. En un futur els mercats de carn porcina tindran la tendència a ser més definits, per tant la producció en la fase d'engreixament porcí hauria d'integrar i tenir en compte les demandes i les exigències del consumidor.