Performance Improvement of Fuzzy and Neuro Fuzzy Systems: Prediction of Learning Disabilities in School-age Children

Learning Disability (LD) is a classification including several disorders in which a child has difficulty in learning in a typical manner, usually caused by an unknown factor or factors. LD affects about 15% of children enrolled in schools. The prediction of learning disability is a complicated task since the identification of LD from diverse features or signs is a complicated problem. There is no cure for learning disabilities and they are life-long. The problems of children with specific learning disabilities have been a cause of concern to parents and teachers for some time. The aim of this paper is to develop a new algorithm for imputing missing values and to determine the significance of the missing value imputation method and dimensionality reduction method in the performance of fuzzy and neuro fuzzy classifiers with specific emphasis on prediction of learning disabilities in school age children. In the basic assessment method for prediction of LD, checklists are generally used and the data cases thus collected fully depends on the mood of children and may have also contain redundant as well as missing values. Therefore, in this study, we are proposing a new algorithm, viz. the correlation based new algorithm for imputing the missing values and Principal Component Analysis (PCA) for reducing the irrelevant attributes. After the study, it is found that, the preprocessing methods applied by us improves the quality of data and thereby increases the accuracy of the classifiers. The system is implemented in Math works Software Mat Lab 7.10. The results obtained from this study have illustrated that the developed missing value imputation method is very good contribution in prediction system and is capable of improving the performance of a classifier.

A Faster 2D Technique for the design of Combinational Digital Circuits Using Genetic Algorithm

Combinational digital circuits can be evolved automatically using Genetic Algorithms (GA). Until recently this technique used linear chromosomes and and one dimensional crossover and mutation operators. In this paper, a new method for representing combinational digital circuits as 2 Dimensional (2D) chromosomes and suitable 2D crossover and mutation techniques has been proposed. By using this method, the convergence speed of GA can be increased significantly compared to the conventional methods. Moreover, the 2D representation and crossover operation provides the designer with better visualization of the evolved circuits. In addition to this, a technique to display automatically the evolved circuits has been developed with the help of MATLAB

An Improved Design of Combinational Digital Circuits with Multiplexers using Genetic Algorithm

This paper presents a new approach to the design of combinational digital circuits with multiplexers using Evolutionary techniques. Genetic Algorithm (GA) is used as the optimization tool. Several circuits are synthesized with this method and compared with two design techniques such as standard implementation of logic functions using multiplexers and implementation using Shannon’s decomposition technique using GA. With the proposed method complexity of the circuit and the associated delay can be reduced significantly

Evolving Classifiers - Evolutionary Algorithms in Data Mining

Data mining means to summarize information from large amounts of raw data. It is one of the key technologies in many areas of economy, science, administration and the internet. In this report we introduce an approach for utilizing evolutionary algorithms to breed fuzzy classifier systems. This approach was exercised as part of a structured procedure by the students Achler, Göb and Voigtmann as contribution to the 2006 Data-Mining-Cup contest, yielding encouragingly positive results.

Comparing Support Vector Machines with Gaussian Kernels to Radial Basis Function Classifiers

The Support Vector (SV) machine is a novel type of learning machine, based on statistical learning theory, which contains polynomial classifiers, neural networks, and radial basis function (RBF) networks as special cases. In the RBF case, the SV algorithm automatically determines centers, weights and threshold such as to minimize an upper bound on the expected test error. The present study is devoted to an experimental comparison of these machines with a classical approach, where the centers are determined by $k$--means clustering and the weights are found using error backpropagation. We consider three machines, namely a classical RBF machine, an SV machine with Gaussian kernel, and a hybrid system with the centers determined by the SV method and the weights trained by error backpropagation. Our results show that on the US postal service database of handwritten digits, the SV machine achieves the highest test accuracy, followed by the hybrid approach. The SV approach is thus not only theoretically well--founded, but also superior in a practical application.

Análisis de las etapas del proceso de mediación familiar desde el Modelo Relacional Simbólico, en una intervención a una pareja en situación de separación de la Localidad de Puente Aranda. Bogotá D.C. 2008

La presente investigación se realizó con el objetivo de describir y analizar una mediación familiar hecha con la metodología del modelo relacional simbólico, por dos alumnos de la maestría en mediación familiar y comunitaria, a una pareja en situación de separación. Para ello se construyó un protocolo de acuerdo al modelo relacional simbólico, para la selección de las parejas. Por medio de la metodología determinada por la investigación cualitativa y específicamente el estudio de caso, los investigadores hicieron la recolección de la información, teniendo como guía los conceptos que se trabajaron en la mediación familiar, que corresponden a, los géneros, el relanzamiento de los vínculos, las generaciones y las estirpes. Una vez seleccionada la pareja se realizó la mediación familiar de acuerdo a las etapas y metodología planteada por el modelo, haciendo un registro pormenorizado de cada sesión. Finalizada la mediación familiar los investigadores realizaron la descripción y el análisis de lo ocurrido, encontrando como las varias sesiones y los objetivos de las mismas benefician a los padres en el transito de su separación, potenciando su rol como padres y relanzando los vínculos que los unen. El cumplimiento de las etapas fue adecuado, sin embargo en el manejo de la técnica los mediadores familiares tuvieron imprecisiones que los alejaron en algunos momentos del modelo relacional simbólico, debido a la falta de experticia frente a la aplicación de la mediación familiar. Los investigadores presentan recomendaciones para la formación y el entrenamiento de mediadores familiares de acuerdo al modelo relacional simbólico.

Modelo de negocio C&C Distribuidores SAS, introducción de una nueva línea de negocio

C&C Distribuidores S.A.S con la implementación de esta nueva línea de negocio, tiene un futuro prometedor, en cuanto al funcionamiento y la estructuración financiera, esto se debe a que en el primer año la utilidad neta es de $87.440.027 y la rentabilidad bruta es del 12,93% anual. El proyecto alcanzara una TIR de 350,16% y un VPN de $ 216.408.893 millones de pesos. La inversión inicial requerida se recuperara en el primer año de operación. Para el segundo año de funcionamiento de la nueva estrategia, las ventas crecerán en un 13,49% y los costos de venta en un 11,33%. De igual forma para el tercer año las ventas aumentaran en un 10,92% y los costos de venta en un 8,95%, lo que significa que los objetivos planteados en cuento a proyección de ventas se cumplirán. El producto que representa el mayor número de unidades vendidas al año es el kit de manicure con 368.285 unidades, sin embargo el producto que mayor participación tiene en cuanto a la venta en pesos es la comercialización con $ 299.231.000 de pesos. La inversión inicial del proyecto es de $ 28.550.000 millones de pesos de los cuales $ 26.550.000 millones serán destinados a la compra de activos fijos y $ 2.000.000 millones al capital de trabajo. En el aspecto técnico el diagrama de procesos tiene en cuenta desde el momento en el que el cliente solicita el producto, hasta que se realiza una retroalimentación para verificar la calidad del servicio.

Derecho penal y la obligación de investigar y sancionar graves violaciones de derechos humanos y el derecho internacional humanitario -especial referencia a la sentencia de la corte constitucional colombiana c-579/13-

En el presente trabajo se analiza la obligación de investigar graves violaciones de Derechos Humanos y Derecho Internacional Humanitario, a la luz de la sentencia de la Corte Constitucional Colombiana referente a la constitucionalidad del Marco Jurídico para la paz. De la aparente remisión que hace la Corte Constitucional a la Corte Interamericana de Derechos Humanos sobre el deber de investigar graves violaciones de Derechos Humanos y de Derecho Internacional Humanitario se concluye que la Corte Constitucional propone como premisa mayor una obligación que surge de una interpretación extensiva de la Convención Interamericana. De la misma forma, se estudia el tratamiento indebido del derecho aplicable a las amnistías e indultos, que se relaciona con la necesidad de evitar cualquier tipo de impunidad, cuyo concepto sirve para esclarecer cuáles son los estándares que se quiere proteger. Por último, se analiza el contexto al que se pretende aplicar dicha obligación, es decir, la justicia transicional, proponiendo un modelo interpretativo de los fines de la pena, y su aplicación por medio de la favorabilidad penal, para la justicia transicional, que sea acorde a la interpretación de la Convención Interamericana.

Asymmetries in Business Cycles

Esta disertación busca estudiar los mecanismos de transmisión que vinculan el comportamiento de agentes y firmas con las asimetrías presentes en los ciclos económicos. Para lograr esto, se construyeron tres modelos DSGE. El en primer capítulo, el supuesto de función cuadrática simétrica de ajuste de la inversión fue removido, y el modelo canónico RBC fue reformulado suponiendo que des-invertir es más costoso que invertir una unidad de capital físico. En el segundo capítulo, la contribución más importante de esta disertación es presentada: la construcción de una función de utilidad general que anida aversión a la pérdida, aversión al riesgo y formación de hábitos, por medio de una función de transición suave. La razón para hacerlo así es el hecho de que los individuos son aversos a la pérdidad en recesiones, y son aversos al riesgo en auges. En el tercer capítulo, las asimetrías en los ciclos económicos son analizadas junto con ajuste asimétrico en precios y salarios en un contexto neokeynesiano, con el fin de encontrar una explicación teórica de la bien documentada asimetría presente en la Curva de Phillips.

El cuento como transmisor de valores : Warm fuzzy tale y Le conte chaud et doux des Chaudoudoux.

Transmitir valores a través de los contenidos de un programa es uno de los objetivos de la Reforma. El profesor de Lengua Extranjera puede contribuir a difundir ciertos valores en el aula eligiendo adecuadamente los materiales. El cuento, precisamente por su valor educativo, es uno de los materiales que a menudo se utilizan en el aula de idiomas. El cuento de C. Steiner 'Warm Fuzzy tale' y su adaptación francesa 'Le conte chaud te doux des chaudoudoux' basan su argumento en la necesidad de amor que existe en todo ser humano y los valores que se derivan de su presencia/ausencia. En este artículo hemos analizado estos valores tanto a través del argumento como de las ilustraciones de ambas versiones.

A geometric algorithm for an artificial life form based on anachronistic methods

Modern methods of spawning new technological motifs are not appropriate when it is desired to realize artificial life as an actual real world entity unto itself (Pattee 1995; Brooks 2006; Chalmers 1995). Many fundamental aspects of such a machine are absent in common methods, which generally lack methodologies of construction. In this paper we mix classical and modern studies in order to attempt to realize an artificial life form from first principles. A model of an algorithm is introduced, its methodology of construction is presented, and the fundamental source from which it sprang is discussed.

Extraction of tidal channel networks from aerial photographs alone and combined with laser altimetry

Tidal channel networks play an important role in the intertidal zone, exerting substantial control over the hydrodynamics and sediment transport of the region and hence over the evolution of the salt marshes and tidal flats. The study of the morphodynamics of tidal channels is currently an active area of research, and a number of theories have been proposed which require for their validation measurement of channels over extensive areas. Remotely sensed data provide a suitable means for such channel mapping. The paper describes a technique that may be adapted to extract tidal channels from either aerial photographs or LiDAR data separately, or from both types of data used together in a fusion approach. Application of the technique to channel extraction from LiDAR data has been described previously. However, aerial photographs of intertidal zones are much more commonly available than LiDAR data, and most LiDAR flights now involve acquisition of multispectral images to complement the LiDAR data. In view of this, the paper investigates the use of multispectral data for semiautomatic identification of tidal channels, firstly from only aerial photographs or linescanner data, and secondly from fused linescanner and LiDAR data sets. A multi-level, knowledge-based approach is employed. The algorithm based on aerial photography can achieve a useful channel extraction, though may fail to detect some of the smaller channels, partly because the spectral response of parts of the non-channel areas may be similar to that of the channels. The algorithm for channel extraction from fused LiDAR and spectral data gives an increased accuracy, though only slightly higher than that obtained using LiDAR data alone. The results illustrate the difficulty of developing a fully automated method, and justify the semi-automatic approach adopted.

Global scale water stages from SAR imagery (GlosSARi) to support global flood forecasting

Despite the success of studies attempting to integrate remotely sensed data and flood modelling and the need to provide near-real time data routinely on a global scale as well as setting up online data archives, there is to date a lack of spatially and temporally distributed hydraulic parameters to support ongoing efforts in modelling. Therefore, the objective of this project is to provide a global evaluation and benchmark data set of floodplain water stages with uncertainties and assimilation in a large scale flood model using space-borne radar imagery. An algorithm is developed for automated retrieval of water stages with uncertainties from a sequence of radar imagery and data are assimilated in a flood model using the Tewkesbury 2007 flood event as a feasibility study. The retrieval method that we employ is based on possibility theory which is an extension of fuzzy sets and that encompasses probability theory. In our case we first attempt to identify main sources of uncertainty in the retrieval of water stages from radar imagery for which we define physically meaningful ranges of parameter values. Possibilities of values are then computed for each parameter using a triangular ‘membership’ function. This procedure allows the computation of possible values of water stages at maximum flood extents along a river at many different locations. At a later stage in the project these data are then used in assimilation, calibration or validation of a flood model. The application is subsequently extended to a global scale using wide swath radar imagery and a simple global flood forecasting model thereby providing improved river discharge estimates to update the latter.