Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Mecánica de rocas : fundamentos e ingeniería de taludes

Este libro ha nacido de las clases de Mecánica de Rocas que impartimos en la Universidad Politécnica de Madrid y en la de Vigo, y en el Máster Internacional “Aprovechamiento Sostenible de los Recursos Minerales”. Ha sido escrito pensando en los universitarios y en los profesionales de la geotecnia. A ambos colectivos les dedicamos con todo cariño esta obra en la que hemos invertido muchas horas durante los últimos años. El impulso para ponernos a escribir surgió cuando recibimos el encargo de la Cátedra Madariaga de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Minas de la UPM de organizar unos cursos sobre estabilidad de taludes, que fueron financiados por la Comisión Nacional de Seguridad Minera, y el apoyo prestado por el Máster contribuyó a que se terminara el libro. Hay en esta obra dos partes claramente diferenciadas. La primera es de Fundamentos de Mecánica de Rocas y aquellos que posean ya un conocimiento general sobre esta materia podrían saltársela y comenzar a leer el libro en la segunda parte, que está dedicada a la Ingeniería de Taludes. No obstante, recordar las bases nunca está de más por lo que, sin duda alguna, la lectura ordenada del libro, de principio a fin, puede resultar muy provechosa. Evidentemente la obra es incompleta pues tanto la Mecánica de Rocas como la Ingeniería de Taludes han adquirido una extensión tal que resulta imposible resumirlas en un sólo libro, aunque sea tan extenso como éste. Los fundamentos variarán poco en los próximos años, pero ciertos aspectos prácticos y métodos de cálculo posiblemente serán superados en breve plazo. Esperamos, sin embargo, que el libro resulte útil durante un tiempo al menos tan largo como el que nos ha llevado escribirlo. El nivel de conocimientos que se requiere para leer el libro está al alcance de los alumnos de nuestras universidades; a propósito se ha partido de unas bases accesibles. No obstante, los problemas que se presentan en la ingeniería de taludes son, en general, únicos y se requiere experiencia para resolverlos correctamente. Varios profesores han contribuido con capítulos a esta obra: D. Ricardo Laín Huerta (Capítulo 9), D. Celestino González Nicieza y Dª Inmaculada Álvarez Fernández (Capítulo 15), Dª. Inmaculada Álvarez Fernández y Miguel Ángel Rodríguez Díaz (Capítulo 16), D. Fernando García Bastante (Capítulo 17), Dª. María Belarmina Díaz Aguado y D. Fernando Ariznavarreta Fernández (Capítulo 18). A todos ellos les agradecemos su colaboración.

Metalurgia general: curso de 1870 a 1871

Cribas en cascada para el tratamiento de zanjas finas en un aparato de conos.

Posibilidades de la ingeniería artificial en el análisis de auscultación de presas

El comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven bien las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia [1]. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa. En la actualidad, estos datos suelen tratarse con métodos estadísticos para extraer información acerca de la relación entre variables, detectar anomalías y establecer umbrales de emergencia. El modelo general más común es el denominado HST (Hydrostatic-Season-Time), que calcula la predicción de una variable determinada de una presa a partir de una serie de funciones que tienen en cuenta los factores que teóricamente más influyen en la respuesta: la carga del embalse, el efecto térmico (en función de la época del año) y un término irreversible. Puntualmente se han aplicado modelos más complejos, en algunos casos introduciendo un número mayor de variables, como la precipitación [2], y en otros con otras expresiones como la función impulso-respuesta [3]. En otros campos de la ciencia, como la medicina o las telecomunicaciones el volumen de datos es mucho mayor, lo que ha motivado el desarrollo de numerosas herramientas para su tratamiento y para el desarrollo de modelos de predicción. Algunas de ellas, como las redes neuronales, ya han sido aplicadas al caso de la auscultación de presas [4], [5] con resultados prometedores. El trabajo que se presenta es una revisión de las herramientas disponibles en los campos de la minería de datos, inteligencia artificial y estadística avanzada, potencialmente útiles para el análisis de datos de auscultación. Se describen someramente, indicando sus ventajas e inconvenientes. Se presenta además el resultado de aplicar un modelo basado en bosques aleatorios [6] para la predicción del caudal de filtración en un caso piloto. Los bosques aleatorios están basados en los árboles de decisión [7], que son modelos que dividen el conjunto de datos observados en grupos de observaciones “similares”. Posteriormente, se ajusta un modelo sencillo (típicamente lineal, o incluso un valor constante) que se aplica a los nuevos casos pertenecientes a cada grupo.

Desarrollo de competencias en las enseñanzas de ingeniería mediante la participación en programas con organizaciones sociales. El caso de la Unidad de Emprendimiento Social, Ética y Valores en la Ingeniería

El principal objetivo de este trabajo es establecer un marco teórico en el estudio de las competencias transversales en las enseñanzas de ingeniería, derivadas principalmente de la participación en programas con organizaciones sociales. Haciendo siempre especial hincapié en la situación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la primera intención es identificar los diferentes escenarios que presentan las universidades para desarrollar este tipo de competencias. El segundo cometido consiste en detallar el trabajo que se realiza desde la Unidad de Emprendimiento Social, Ética y Valores en la Ingeniería (UESEVI), una iniciativa innovadora que surge en el seno de la E.T.S.I. de Minas y Energía en el año 2006, con el fin de promover el análisis y el debate sobre la ética y los valores en las enseñanzas técnicas. En tercer lugar, se plantea la estrategia diseñada por la UESEVI para potenciar el aprendizaje social a través de la herramienta del Aprendizaje Servicio; mediante casos exploratorios, se transmiten la motivación y el compromiso social a través de la colaboración directa con entidades cualificadas como la Fundación Tomillo o Las Religiosas de María Inmaculada. Por último, se presenta un formulario de proyecto con el objetivo de aplicar la propuesta de la UESEVI en todas las Escuelas de la UPM, como una alternativa de futuro para dar solución a los retos que plantea el Espacio Europeo de Educación Superior.

Minas y metalurgia del azogue "El Porvenir" (Mieres-Asturias)

La Sociedad Española Minera "El Porvenir" dedicada al beneficio del azogue fue fundada en 1842 y reorganizada en 1859.Tiene su domicilio social en Madrid y en la actualidad explota las minas de cinabrio de "La Peña" y "La Esperanza".

Análisis fundamental aplicado a la industria minera : un estudio multivariante

Este trabajo tiene por objeto aplicar los principios del Value Investing a veinticuatro empresas del sector minero y definir las claves para extrapolar, en base a un análisis fundamental, una calificación para cada una de las empresas. Con este fin, se ha realizado un estudio estadístico multivariante para comparar las correlaciones existentes entre cada ratio fundamental y su evolución en bolsa a uno, tres y cinco años vista. Para procesar los datos se han utilizado los programas MATLAB y EXCEL. Sobre ellos se ha planteado una Matriz de Correlaciones de Pearson y un estudio de dispersión por cruce de pares. El análisis demostró que es posible aplicar la metodología del Value Investing a empresas del sector minero con resultados positivos aunque, el ajuste de las correlaciones, sugiere utilizar series temporales más largas y un mayor número de empresas para ganar fiabilidad en el contraste de estas hipótesis. De los estudios realizados, se deduce que unos buenos fundamentales influyen, de manera notable, a la revalorización bursátil a 3 y 5 años destacando, además, que el ajuste es mejor cuanto mayor sea este tiempo. Abstract This study aims to apply the principles of Value Investing to twenty four mining companies and, based on this fundamental study, develop a rating to classify those companies. For this purpose, we have performed a multivariate statistical study to compare the correlations between each fundamental ratio and its stock revalorization for one, three and five years. MATLAB and EXCEL have been used to process data. The statistical methods used are Pearson Matrix of Correlations and a Cross Pairs Scattering Study. The analysis showed that it is possible to apply the methodology of Value Investing to mining companies, although, the adjustment of correlations suggests using longer time series and a larger amount of companies to test these hypothesis. From the studies performed, it follows that good fundamentals significantly influence the stock market value at 3 and 5 years, noting that, the larger the period under study, the better the fit.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Requisitos de acreditación para un laboratorio de caracterización de residuos de metalurgia no férrea (Al, Cu, Zn, Pb)

El objetivo principal del presente proyecto es implantar un sistema de calidad en un laboratorio de caracterización de residuos, con el fin de obtener la acreditación otorgada por la Entidad Nacional de Acreditación (ENAC) como laboratorio de caracterización de residuos metalúrgicos no férreos. El sistema de calidad a implantar se basa en la Norma UNE-EN ISO/IEC 17025:2005 (requisitos generales para la competencia de los laboratorios de ensayo y calibración). Se trata por tanto de determinar los principales residuos de proceso y operación, de la metalurgia del Al, Cu, Zn y Pb, para posteriormente y mediante las normas UNEEN-CEN identificar los ensayos normalizados de caracterización de dichos residuos. y adecuar dichos ensayos a la norma. Finalmente se describe el proceso de implantación del sistema de calidad basado en la citada norma, y se hace un estudio económico que incluye tanto los gastos de inversión en equipos como los gastos de operación y mantenimiento (CAPEX y OPEX). Todo ello para poder ser acreditados por un organismo como ENAC.

Ingeniería Geológica en Terrenos Volcánicos. Métodos, Técnicas y Experiencias en las Islas Canarias

La presente obra es un compendio de conceptos, metodologías y técnicas útiles para acometer proyectos y obras en terrenos volcánicos desde el punto de vista de la ingeniería geológica y la geotecnia. El libro se presenta en tres partes diferenciadas. La primera es conceptual y metodológica, con capítulos que tratan sobre la clasificación de las rocas volcánicas con fines geotécnicos, la caracterización geomecánica, los problemas geotécnicos y constructivos asociados a los distintos materiales, y una guía metodológica para la redacción de informes geotécnicos para la edificación. La segunda parte aborda las aplicaciones a obras de ingeniería, incluyendo deslizamientos, obras subterráneas,infraestructuras marítimas y obras públicas. La tercera parte recoge capítulos dedicados a describir distintos casos prácticos de obras y proyectos en los que la problemática geotécnica en terrenos volcánicos ha tenido un papel relevante. Los capítulos han sido elaborados por técnicos y científicos de reconocido prestigio en el campo de la ingeniería geológica en terrenos volcánicos, que han plasmado en ellos sus conocimientos y experiencias en la materia.Los editores y autores de parte de los capítulos del libro, los Doctores Luis E. Hernández Gutiérrez (Geólogo) y Juan Carlos Santamarta Cerezal (Ingeniero de Montes, Civil y Minas), son los responsables del grupo de investigación INGENIA (Ingeniería Geológica, Innovación y Aguas). Su actividad investigadora comprende más de 200 publicaciones en el área de la ingeniería geológica, la geotecnia, medio ambiente y el aprovechamiento del agua en islas y terrenos volcánicos. En relación a la docencia han impartido y dirigido más de 90 seminarios y cursos de especialización a nivel nacional e internacional, incluyendo la organización de 4 congresos internacionales. Fueron premiados por la Universidad de La Laguna en los años 2012, 2013 y 2014 por su calidad docente e innovación universitaria, y son pioneros en los laboratorios virtuales para la enseñanza de la ingeniería. Participan activamente como profesores colaboradores e investigadores en varias universidades e instituciones españolas e internacionales. Todas sus publicaciones están disponibles en internet, con libre acceso. Ingeniería geológica en terrenos volcánicos, es una obra de gran interés para, consultores, técnicos de administraciones públicas, proyectistas y demás profesionales implicados en obras y proyectos de infraestructuras en terrenos volcánicos; también es útil para académicos y estudiantes de ingeniería o ciencias geológicas que quieran investigar o iniciarse en las singularidades que presentan los materiales volcánicos en la edificación o en la ingeniería civil y minera.

Hacia la consideración de aspectos de calidad de datos en procesos de minería: el caso de las técnicas de clasificación

El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.

Estimación del estado de flujo de tráfico mediante técnicas de preprocesamiento y minería de datos : aplicación a Dataset de posiciones GPS de taxis en Porto

[ES]Uno de los elementos de más importancia en la movilidad de las ciudades desarrolladas es la gestión del tráfico rodado. La movilidad tiene una influencia determinante en la calidad de vida de los ciudadanos por diversas razones, entre la que destacan la seguridad, la eficiencia y el impacto medioambiental. Por ello es preciso dotar a los gestores de esa movilidad de herramientas que les permitan disponer de una idea precisa de la situación actual y si es posible, estimaciones del estado futuro. Esas herramientas les facilitan la toma de decisiones y el planeamiento de la movilidad. En este punto concreto se enmarca este Trabajo Fin de Grado...

Diseño de una máquina extrusora automática para la fabricación de retacados de arcilla empleados en la industria de la minería

Tesis (Ingeniero(a) en Automatización).--Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería en Automatización, 2015

Minería de textos

Presentación para la docencia de la asignatura "Ingeniería del conocimiento biomédico y del producto, I+D en investigación traslacional del Master Universitario Investigación Traslacional y Medicina Personalizda (Transmed)de la Universidad de Granada.

Minería de opiniones basada en patrones semánticos en Twitter

La minería de opinión o análisis de sentimiento es un tipo de análisis de texto que pretende ayudar a la toma de decisiones a través de la extracción y el análisis de opiniones, identificando las opiniones positivas, negativas y neutras; y midiendo su repercusión en la percepción de un tópico. En este trabajo se propone un modelo de análisis de sentimiento basado en diccionarios, que a través de la semántica y de los patrones semánticos que conforman el texto a clasificar, permite obtener la polaridad del mismo, en la red social Twitter. Para el conjunto de datos de entrada al sistema se han considerado datos públicos obtenidos de la red social Twitter, de compañías del sector de las telecomunicaciones que operan en el mercado Español.