481 resultados para LASSO Bayesiano


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In this paper, a new method is presented to ensure automatic synchronization of intracardiac ECG data, yielding a three-stage algorithm. We first compute a robust estimate of the derivative of the data to remove low-frequency perturbations. Then we provide a grouped-sparse representation of the data, by means of the Group LASSO, to ensure that all the electrical spikes are simultaneously detected. Finally, a post-processing step, based on a variance analysis, is performed to discard false alarms. Preliminary results on real data for sinus rhythm and atrial fibrillation show the potential of this approach.

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En esta Tesis Doctoral se emplean y desarrollan Métodos Bayesianos para su aplicación en análisis geotécnicos habituales, con un énfasis particular en (i) la valoración y selección de modelos geotécnicos basados en correlaciones empíricas; en (ii) el desarrollo de predicciones acerca de los resultados esperados en modelos geotécnicos complejos. Se llevan a cabo diferentes aplicaciones a problemas geotécnicos, como es el caso de: (1) En el caso de rocas intactas, se presenta un método Bayesiano para la evaluación de modelos que permiten estimar el módulo de Young a partir de la resistencia a compresión simple (UCS). La metodología desarrollada suministra estimaciones de las incertidumbres de los parámetros y predicciones y es capaz de diferenciar entre las diferentes fuentes de error. Se desarrollan modelos "específicos de roca" para los tipos de roca más comunes y se muestra cómo se pueden "actualizar" esos modelos "iniciales" para incorporar, cuando se encuentra disponible, la nueva información específica del proyecto, reduciendo las incertidumbres del modelo y mejorando sus capacidades predictivas. (2) Para macizos rocosos, se presenta una metodología, fundamentada en un criterio de selección de modelos, que permite determinar el modelo más apropiado, entre un conjunto de candidatos, para estimar el módulo de deformación de un macizo rocoso a partir de un conjunto de datos observados. Una vez que se ha seleccionado el modelo más apropiado, se emplea un método Bayesiano para obtener distribuciones predictivas de los módulos de deformación de macizos rocosos y para actualizarlos con la nueva información específica del proyecto. Este método Bayesiano de actualización puede reducir significativamente la incertidumbre asociada a la predicción, y por lo tanto, afectar las estimaciones que se hagan de la probabilidad de fallo, lo cual es de un interés significativo para los diseños de mecánica de rocas basados en fiabilidad. (3) En las primeras etapas de los diseños de mecánica de rocas, la información acerca de los parámetros geomecánicos y geométricos, las tensiones in-situ o los parámetros de sostenimiento, es, a menudo, escasa o incompleta. Esto plantea dificultades para aplicar las correlaciones empíricas tradicionales que no pueden trabajar con información incompleta para realizar predicciones. Por lo tanto, se propone la utilización de una Red Bayesiana para trabajar con información incompleta y, en particular, se desarrolla un clasificador Naïve Bayes para predecir la probabilidad de ocurrencia de grandes deformaciones (squeezing) en un túnel a partir de cinco parámetros de entrada habitualmente disponibles, al menos parcialmente, en la etapa de diseño. This dissertation employs and develops Bayesian methods to be used in typical geotechnical analyses, with a particular emphasis on (i) the assessment and selection of geotechnical models based on empirical correlations; on (ii) the development of probabilistic predictions of outcomes expected for complex geotechnical models. Examples of application to geotechnical problems are developed, as follows: (1) For intact rocks, we present a Bayesian framework for model assessment to estimate the Young’s moduli based on their UCS. Our approach provides uncertainty estimates of parameters and predictions, and can differentiate among the sources of error. We develop ‘rock-specific’ models for common rock types, and illustrate that such ‘initial’ models can be ‘updated’ to incorporate new project-specific information as it becomes available, reducing model uncertainties and improving their predictive capabilities. (2) For rock masses, we present an approach, based on model selection criteria to select the most appropriate model, among a set of candidate models, to estimate the deformation modulus of a rock mass, given a set of observed data. Once the most appropriate model is selected, a Bayesian framework is employed to develop predictive distributions of the deformation moduli of rock masses, and to update them with new project-specific data. Such Bayesian updating approach can significantly reduce the associated predictive uncertainty, and therefore, affect our computed estimates of probability of failure, which is of significant interest to reliability-based rock engineering design. (3) In the preliminary design stage of rock engineering, the information about geomechanical and geometrical parameters, in situ stress or support parameters is often scarce or incomplete. This poses difficulties in applying traditional empirical correlations that cannot deal with incomplete data to make predictions. Therefore, we propose the use of Bayesian Networks to deal with incomplete data and, in particular, a Naïve Bayes classifier is developed to predict the probability of occurrence of tunnel squeezing based on five input parameters that are commonly available, at least partially, at design stages.

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La presente tesis doctoral contribuye al problema del diagnóstico autonómico de fallos en redes de telecomunicación. En las redes de telecomunicación actuales, las operadoras realizan tareas de diagnóstico de forma manual. Dichas operaciones deben ser llevadas a cabo por ingenieros altamente cualificados que cada vez tienen más dificultades a la hora de gestionar debidamente el crecimiento exponencial de la red tanto en tamaño, complejidad y heterogeneidad. Además, el advenimiento del Internet del Futuro hace que la demanda de sistemas que simplifiquen y automaticen la gestión de las redes de telecomunicación se haya incrementado en los últimos años. Para extraer el conocimiento necesario para desarrollar las soluciones propuestas y facilitar su adopción por los operadores de red, se propone una metodología de pruebas de aceptación para sistemas multi-agente enfocada en simplificar la comunicación entre los diferentes grupos de trabajo involucrados en todo proyecto de desarrollo software: clientes y desarrolladores. Para contribuir a la solución del problema del diagnóstico autonómico de fallos, se propone una arquitectura de agente capaz de diagnosticar fallos en redes de telecomunicación de manera autónoma. Dicha arquitectura extiende el modelo de agente Belief-Desire- Intention (BDI) con diferentes modelos de diagnóstico que gestionan las diferentes sub-tareas del proceso. La arquitectura propuesta combina diferentes técnicas de razonamiento para alcanzar su propósito gracias a un modelo estructural de la red, que usa razonamiento basado en ontologías, y un modelo causal de fallos, que usa razonamiento Bayesiano para gestionar debidamente la incertidumbre del proceso de diagnóstico. Para asegurar la adecuación de la arquitectura propuesta en situaciones de gran complejidad y heterogeneidad, se propone un marco de argumentación que permite diagnosticar a agentes que estén ejecutando en dominios federados. Para la aplicación de este marco en un sistema multi-agente, se propone un protocolo de coordinación en el que los agentes dialogan hasta alcanzar una conclusión para un caso de diagnóstico concreto. Como trabajos futuros, se consideran la extensión de la arquitectura para abordar otros problemas de gestión como el auto-descubrimiento o la auto-optimización, el uso de técnicas de reputación dentro del marco de argumentación para mejorar la extensibilidad del sistema de diagnóstico en entornos federados y la aplicación de las arquitecturas propuestas en las arquitecturas de red emergentes, como SDN, que ofrecen mayor capacidad de interacción con la red. ABSTRACT This PhD thesis contributes to the problem of autonomic fault diagnosis of telecommunication networks. Nowadays, in telecommunication networks, operators perform manual diagnosis tasks. Those operations must be carried out by high skilled network engineers which have increasing difficulties to properly manage the growing of those networks, both in size, complexity and heterogeneity. Moreover, the advent of the Future Internet makes the demand of solutions which simplifies and automates the telecommunication network management has been increased in recent years. To collect the domain knowledge required to developed the proposed solutions and to simplify its adoption by the operators, an agile testing methodology is defined for multiagent systems. This methodology is focused on the communication gap between the different work groups involved in any software development project, stakeholders and developers. To contribute to overcoming the problem of autonomic fault diagnosis, an agent architecture for fault diagnosis of telecommunication networks is defined. That architecture extends the Belief-Desire-Intention (BDI) agent model with different diagnostic models which handle the different subtasks of the process. The proposed architecture combines different reasoning techniques to achieve its objective using a structural model of the network, which uses ontology-based reasoning, and a causal model, which uses Bayesian reasoning to properly handle the uncertainty of the diagnosis process. To ensure the suitability of the proposed architecture in complex and heterogeneous environments, an argumentation framework is defined. This framework allows agents to perform fault diagnosis in federated domains. To apply this framework in a multi-agent system, a coordination protocol is defined. This protocol is used by agents to dialogue until a reliable conclusion for a specific diagnosis case is reached. Future work comprises the further extension of the agent architecture to approach other managements problems, such as self-discovery or self-optimisation; the application of reputation techniques in the argumentation framework to improve the extensibility of the diagnostic system in federated domains; and the application of the proposed agent architecture in emergent networking architectures, such as SDN, which offers new capabilities of control for the network.

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Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ´estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. Abstract Surely the human face provides much more information than we think. The face provides without our consent nonverbal cues from facial interactions that reveal our emotional state, cognitive activity, personality and disease. Recent studies [OFT14, TODMS15] show that many of our social and interpersonal decisions derive from a previous facial analysis that allows us to establish whether that person is trustworthy, hardworking, intelligent, etc. This error-prone interpretation derives from the innate ability of human beings to find and interpret these signals. This capability is being studied, with a special interest in developing methods that have the ability to automatically calculate these signs or attributes associated with the face. Thus, the interest in the estimation of facial attributes has grown rapidly in recent years by the various applications in which these methods can be used: targeted marketing, security systems, human-computer interaction, etc. However, these are far from being perfect and robust in any domain of problems. The main difficulty encountered is caused by the high intra-class variability due to changes in the condition of the image: lighting changes, occlusions, facial expressions, age, gender, ethnicity, etc.; often found in images acquired in uncontrolled environments. This research work studies image analysis techniques to estimate facial attributes such as gender, age and pose, using linear methods, and exploiting the statistical dependencies between these attributes. In addition, our proposal will focus on the construction of classifiers that have a good balance between performance and computational cost. We studied a set of strategies for gender classification and we compare them with a proposal based on a Bayesian classifier and a suitable feature extraction based on Linear Discriminant Analysis. We study in depth why linear techniques have failed to provide competitive results to date and show how to obtain similar performances to the best non-linear techniques. A second algorithm is proposed for estimating age, which is based on a K-NN regressor and proper selection of features such as those proposed for the classification of gender. From our experiments we note that performance estimates are significantly reduced if they have been trained and tested on different databases. We have found that one of the causes is the existence of dependencies between facial features that have not been considered in the construction of classifiers. Our results demonstrate that intra-class variability can be reduced when considering the statistical dependencies between facial attributes gender, age and pose, thus improving the performance of our classifiers with a reduced computational cost.

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El análisis de los factores que determinan el establecimiento y supervivencia de orquídeas epífitas, incluyen: a) las condiciones microambientales de los bosques que las mantienen, b) preferencias por las características de los hospederos donde crecen, c) limitación en la dispersión de semillas, d) interacciones planta-planta, y e) asociaciones micorrízicas para la germinación y resultan esenciales para el desarrollo de estrategias para la conservación y manejo de este grupo de plantas. Este trabajo ha evaluado la importancia de estos factores en Epidendrum rhopalostele, orquídea epífita del bosque de niebla montano, a través de los análisis de los patrones espaciales de los árboles que la portan y de la propia orquídea, a escala de población, estudios de asociación y métodos moleculares. Estos últimos han consistido en el uso de marcadores AFLP para el análisis de la estructura genética de la orquídea y en la secuenciación-clonación de la región ITS para la identificación de los hongos micorrízicos asociados. El objetivo de esta tesis es, por tanto, una mejor comprensión de los factores que condicionan la presencia de orquídeas epífitas en los remanentes de bosque de niebla montano y una evaluación de las implicaciones para la conservación y mantenimiento de sus hábitats y la permanencia de sus poblaciones. El estudio fue realizado en un fragmento de bosque de niebla montano de sucesión secundaria situado al este de la Cordillera Real, en los Andes del sur de Ecuador, a 2250 m.s.n.m y caracterizado por una pendiente marcada, temperatura media anual de 20.8°C y precipitación anual de 2193 mm. En este fragmento se mapearon, identificaron y caracterizaron todos los árboles presentes con DBH > 1 cm y todos los individuos de Epidendrum rhopalostele. Así mismo se tomaron muestras de hoja para obtener ADN de todas las orquídeas registradas y muestras de raíces de individuos con flor de E. rhopalostele, uno por cada forófito, para el análisis filogenético de micorrizas. Análisis espaciales de patrones de puntos basados en la K de Ripley y la distancia al vecino más cercano fueron usados para los árboles, forófitos y la población de E. rhopalostele. Se observó que la distribución espacial de árboles y forófitos de E. rhopalostele no es aleatoria, ya que se ajusta a un proceso agregado de Poisson. De ahí se infiere una limitación en la dispersión de las semillas en el fragmento estudiado y en el establecimiento de la orquídea. El patrón de distribución de la población de E. rhopalostele en el fragmento muestra un agrupamiento a pequeña escala sugiriendo una preferencia por micro-sitios para el establecimiento de la orquídea con un kernel de dispersión de las semillas estimado de 0.4 m. Las características preferentes del micro-sitio como tipos de árboles (Clusia alata y árboles muertos), tolerancia a la sombra, corteza rugosa, distribución en los dos primeros metros sugieren una tendencia a distribuirse en el sotobosque. La existencia de una segregación espacial entre adultos y juveniles sugiere una competencia por recursos limitados condicionada por la preferencia de micro-sitio. La estructura genética de la población de E. rhopalostele analizada a través de Structure y PCoA evidencia la presencia de dos grupos genéticos coexistiendo en el fragmento y en los mismos forófitos, posiblemente por eventos de hibridización entre especies de Epidendrum simpátricas. Los resultados del análisis de autocorrelación espacial efectuados en GenAlex confirman una estructura genético-espacial a pequeña escala que es compatible con un mecanismo de dispersión de semillas a corta distancia ocasionada por gravedad o pequeñas escorrentías, frente a la dispersión a larga distancia promovida por el viento generalmente atribuida a las orquídeas. Para la identificación de los micobiontes se amplificó la región ITS1-5.8S-ITS2, y 47 secuencias fueron usadas para el análisis filogenético basado en neighborjoining, análisis bayesiano y máximum-likelihood que determinó que Epidendrum rhopalostele establece asociaciones micorrízicas con al menos dos especies diferentes de Tulasnella. Se registraron plantas que estaban asociadas con los dos clados de hongos encontrados, sugiriendo ausencia de limitación en la distribución del hongo. Con relación a las implicaciones para la conservación in situ resultado de este trabajo se recomienda la preservación de todo el fragmento de bosque así como de las interacciones existentes (polinizadores, micorrizas) a fin de conservar la diversidad genética de esta orquídea epífita. Si fuere necesaria una reintroducción se deben contemplar distancias entre los individuos en cada forófito dentro de un rango de 0.4 m. Para promover el reclutamiento y regeneración de E. rhopalostele, se recomienda que los forófitos correspondan preferentemente a árboles muertos o caídos y a especies, como Clusia alata, que posean además corteza rugosa, sean tolerantes a la sombra, y en el área del sotobosque con menor luminosidad. Además es conveniente que las orquídeas en su distribución vertical estén ubicadas en los primeros metros. En conclusión, la limitación en la dispersión, las características del micro-sitio, las interacciones intraespecíficas y con especies congenéricas simpátricas y las preferencias micorrízicas condicionan la presencia de esta orquídea epífita en este tipo de bosque. ABSTRACT The analysis of factors that determine the establishment and survival of epiphytic depends on factors such as a) microenvironmental conditions of forest, b) preference for host characteristics where orchids grow, c) seed dispersal limitation, d) plant-plant interaction, e) priority mycorrhizal associations for germination, are essential for the development of strategies for management and conservation. This work evaluated the importance of these factors in Epidendrum rhopalostele, an epiphytic orchid of montane cloud forest through the analysis of spatial patterns of host trees and the orchid, in a more specific scale, with association studies and molecular methods, including AFLPs for orchid population genetic structure and the sequencing of the ITS region for associated mycorrhizal fungi. The aim of this thesis is to understand the factors that condition the presence of epiphytic orchids in the remnants of montane cloud forest and to assess the implications for the conservation and preservation of their habitats and the persistence of the orchid populations. The study was carried out in a fragment of montane cloud forest of secondary succession on the eastern slope of Cordillera Real in the Andes of southern Ecuador, located at 2250 m a.s.l. characterized by a steep slope, mean annual temperature of 20.8°C and annual precipitation of 2193 mm. All trees with DBH > 1 cm were mapped, characterized and identified. All E. rhopalostele individuals present were counted, marked, characterized and mapped. Leaf samples of all orchid individuals were collected for DNA analysis. Root samples of flowering E. rhopalostele individuals were collected for phylogenetic analysis of mycorrhizae, one per phorophyte. Spatial point pattern analysis based on Ripley`s K function and nearest neighbor function was used for trees, phorophytes and orchid population. We observed that spatial distribution of trees and phorophytes is not random, as it adjusts to a Poisson cluster process. This suggests a limitation for seed dispersal in the study fragment that is affecting orchid establishment. Furthermore, the small-scale spatial pattern of E. rhopalostele evidences a clustering that suggests a microsite preference for orchid establishment with a dispersal kernel of 0.4 m. Microsite features such as types of trees (dead trees or Clusia alata), shade tolerance trees, rough bark, distribution in the first meters suggest a tendency to prefer the understory for their establishment. Regarding plant-plant interaction a spatial segregation between adults and juveniles was present suggesting competition for limited resources conditioned for a microsite preference. Analysis of genetic structure of E. rhopalostele population through Structure and PCoA shows two genetic groups coexisting in this fragment and in the same phorophyte, possibly as a result of hybridization between sympatric species of Epidendrum. Our results of spatial autocorrelation analysis develop in GenAlex confirm a small-scale spatial-genetic structure within the genetic groups that is compatible with a short-distance dispersal mechanism caused by gravity or water run-off, instead of the long-distance seed dispersal promoted by wind generally attributed to orchids. For mycobionts identification ITS1-5.8S-ITS2 rDNA region was amplified. Phylogenetic analysis was performed with neighborjoining, Bayesian likelihood and maximum-likelihood for 47 sequences yielded two Tulasnella clades. This orchid establishes mycorrhizal associations with at least two different Tulasnella species. In some cases both fungi clades were present in same root, suggesting no limitation in fungal distribution. Concerning the implications for in situ conservation resulting from this work, the preservation of all forest fragment and their interactions (pollinators, mycorrhiza) is recommended to conserve the genetic diversity of this species. If a reintroduction were necessary, distances between individuals in each phorophyte within a range of 0.4 m, are recommended. To promote recruitment and regeneration of E. rhopalostele it is recommended that phorophytes correspond to dead or fallen trees or species, such as Clusia alata. Trees that have rough bark and are shade tolerant are also recommended. Furthermore, regarding vertical distribution, it is also convenient that orchids are located in the first meter (in understory, area with less light). In conclusion, limitation on seed dispersal, microsite characteristics, plant-plant interactions or interaction with cogeneric sympatric species and mycorrhizal preferences conditioned the presence of this epiphytic orchid in this fragment forest.

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Tít. de la cub.: "Obras escojidas de Sta. Teresa de Jesús"

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Neste trabalho propomos o uso de um método Bayesiano para estimar o parâmetro de memória de um processo estocástico com memória longa quando sua função de verossimilhança é intratável ou não está disponível. Esta abordagem fornece uma aproximação para a distribuição a posteriori sobre a memória e outros parâmetros e é baseada numa aplicação simples do método conhecido como computação Bayesiana aproximada (ABC). Alguns estimadores populares para o parâmetro de memória serão revisados e comparados com esta abordagem. O emprego de nossa proposta viabiliza a solução de problemas complexos sob o ponto de vista Bayesiano e, embora aproximativa, possui um desempenho muito satisfatório quando comparada com métodos clássicos.

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Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016

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Este trabalho tem com objetivo abordar o problema de alocação de ativos (análise de portfólio) sob uma ótica Bayesiana. Para isto foi necessário revisar toda a análise teórica do modelo clássico de média-variância e na sequencia identificar suas deficiências que comprometem sua eficácia em casos reais. Curiosamente, sua maior deficiência não esta relacionado com o próprio modelo e sim pelos seus dados de entrada em especial ao retorno esperado calculado com dados históricos. Para superar esta deficiência a abordagem Bayesiana (modelo de Black-Litterman) trata o retorno esperado como uma variável aleatória e na sequência constrói uma distribuição a priori (baseado no modelo de CAPM) e uma distribuição de verossimilhança (baseado na visão de mercado sob a ótica do investidor) para finalmente aplicar o teorema de Bayes tendo como resultado a distribuição a posteriori. O novo valor esperado do retorno, que emerge da distribuição a posteriori, é que substituirá a estimativa anterior do retorno esperado calculado com dados históricos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo Bayesiano apresenta resultados conservadores e intuitivos em relação ao modelo clássico de média-variância.

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Escudo xilográfico en la portada y al fin de los preliminares.

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Mode of access: Internet.