Markov blanket-based approach for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers: An application to predict the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-39)

Multi-dimensional Bayesian network classifiers (MBCs) are probabilistic graphical models recently proposed to deal with multi-dimensional classification problems, where each instance in the data set has to be assigned to more than one class variable. In this paper, we propose a Markov blanket-based approach for learning MBCs from data. Basically, it consists of determining the Markov blanket around each class variable using the HITON algorithm, then specifying the directionality over the MBC subgraphs. Our approach is applied to the prediction problem of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in order to estimate the health-related quality of life of Parkinson’s patients. Fivefold cross-validation experiments were carried out on randomly generated synthetic data sets, Yeast data set, as well as on a real-world Parkinson’s disease data set containing 488 patients. The experimental study, including comparison with additional Bayesian network-based approaches, back propagation for multi-label learning, multi-label k-nearest neighbor, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations, shows encouraging results in terms of predictive accuracy as well as the identification of dependence relationships among class and feature variables.

Desarrollo experimental de un elemento constructivo de envolvente, no estructural, a partir de una matriz de plástico reciclado, reforzado con fibras naturales y/o sintéticas

Esta Tesis trata sobre el diseño y desarrollo de un material constructivo de fachada (tras ventilada), empleando plástico reciclado (granza de caucho, de neumáticos fuera de uso) para su elaboración. El uso de materiales reciclados para la elaboración de nuevos materiales constructivos, es a día de hoy, un valor agregado que contribuye tanto a la disminución de desechos tóxicos, como a la fabricación de productos de alta calidad. La investigación partió de la necesidad de comprender qué es un plástico, cómo son producidos, cuáles son los factores que permitían su reciclaje y qué propiedades podrían ser aprovechadas para desarrollar un nuevo material constructivo. En el estado del arte, fueron analizados los aspectos del plástico relacionados a su composición, propiedades, tipologías, producción, consumo, legislación europea y española, reciclaje y valorización energética. Para analizar más profundamente los materiales desarrollados a partir de plásticos reciclados, desde textiles hasta elementos constructivos. Con el conocimiento adquirido mediante este análisis previo, se diseñó una metodología de experimentación, utilizando caucho reciclado y derivados del yeso como agregados, en una matriz de resinas poliméricas reforzada con fibras naturales y sintéticas. Los resultados obtenidos en los ensayos físicos y térmicos, con los elementos producidos, demostraron que el material tiene una excelente resistencia a tensión así como una baja conductividad térmica. Esta investigación, servirá como precedente para el desarrollo de nuevos materiales y sistemas constructivos, utilizando agregados de plástico reciclado, en los procesos de fabricación. Ya que ha comprobado el enorme potencial que ofrecen, creando nuevos materiales, y contribuyendo a reducir la contaminación medio ambiental. "La mayor recompensa de nuestro trabajo no es lo que nos pagan por él, sino aquello en lo que nos convierte". John Ruskin Material compuesto (Composite) de caucho reciclado, fibras y resinas poliméricas. ABSTRACT This thesis deals with the design and development of a new facade construction material using recycled plastic (rubber pellets from used tires) for processing. The use of recycled materials for the development of new building materials, today is an added value which contributes both to the reduction of toxic waste, as well as the processing of products of good quality. The research derives from the need to understand what a plastic is, how they are produced, what the factors that allowed recycling are and what properties can be exploited to develop a new building material. In the prior art, were analyzed plastic aspects related to its composition, properties, typologies, production, consumption, European and Spanish legislation, recycling and energy recovery. To further analyze the materials developed from recycled plastics, from textiles to construction elements. With the knowledge gained from this previous analysis, we designed an experimental approach using recycled rubber and plaster derivatives as aggregates in a polymeric resin matrix reinforced with natural and synthetic fibers. The results obtained in physical and thermal testing, with the elements produced, showed that the material has excellent tensile strength and a low thermal conductivity. This research will serve as a precedent for the development of new materials and building systems, using recycled plastic aggregates in the manufacturing processes. Since it was found the enormous potential, creating new materials, and helping reduce environmental pollution. "The greatest reward of our work is not what we get paid for it, but what they make us."

Cálculo de las características de transmisión de una fibra de índice gradual mediante el empleo de su matriz ABCD

Se desarrolla, en el presente trabajo, un nuevo método para el cálculo de la dispersión temporal de la radiación óptica que se propaga a través de una fibra de Índice gradual mediante el empleo de la matriz ABCD de dicha fibra. Este método de una mayor simplicidad que los usados habitualmente, proporciona análogos resultados a los ya presentados en la literatura del tema con la ventaja de su mayor facilidad de cálculo.

Propiedades de nanocompuestos de matriz termoestable con nuevos organosilicatos laminares

En este trabajo se han preparado nanocompuestos de matriz polímero termoestable del tipo poliéster insaturado y epoxídica utilizando como refuerzo nanosilicatos laminares que se han modificado específicamente para mejorar la interacción con la matriz. En concreto se han modificado montmorillonitas con cationes orgánicos reactivos con la matriz de poliéster insaturado. Asimismo se han silanizado montmorillonitas comerciales orgánicamente modificadas con el objetivo de formar enlaces químicos con la matriz epoxídica. En ambos nanocompuestos se han estudiado las propiedades termo- mecánicas pudiendo comprobar la efectividad de los nuevos organosilicatos.

Cooperative off-policy prediction of markov decision processes in adaptive networks

We apply diffusion strategies to propose a cooperative reinforcement learning algorithm, in which agents in a network communicate with their neighbors to improve predictions about their environment. The algorithm is suitable to learn off-policy even in large state spaces. We provide a mean-square-error performance analysis under constant step-sizes. The gain of cooperation in the form of more stability and less bias and variance in the prediction error, is illustrated in the context of a classical model. We show that the improvement in performance is especially significant when the behavior policy of the agents is different from the target policy under evaluation.

On-road visual vehicle tracking using Markov chain Monte Carlo with metropolis sampling

In this study, a method for vehicle tracking through video analysis based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) particle filtering with metropolis sampling is proposed. The method handles multiple targets with low computational requirements and is, therefore, ideally suited for advanced-driver assistance systems that involve real-time operation. The method exploits the removed perspective domain given by inverse perspective mapping (IPM) to define a fast and efficient likelihood model. Additionally, the method encompasses an interaction model using Markov Random Fields (MRF) that allows treatment of dependencies between the motions of targets. The proposed method is tested in highway sequences and compared to state-of-the-art methods for vehicle tracking, i.e., independent target tracking with Kalman filtering (KF) and joint tracking with particle filtering. The results showed fewer tracking failures using the proposed method.

Una expresión simplificada de la matriz de rigidez de la barra prismática de directriz circular

En el cálculo de estructuras de barras, es frecuente la aparición de elementos estructurales de directriz curva. Se suelen simular estas situaciones, mediante la introducción de nudos intermedios "extra" y sustitución de los trozos de arco que resultan por barras rectas prismáticas. De este modo, mediante un único programa de cálculo matricial en desplazamientos de barras rectas y prismáticas, se pueden tratar estructuras de barras más generales (variación de la sección, directriz curva, etc.). Los inconvenientes que aparecen en este tratamiento estructural son obvios: Incremento del coste de cálculo al aumentar el número de nudos y aproximación en los resultados producida por la sustitución de la directriz curva de la barra por una poligonal inscrita. Este último aspecto implica, por una parte, la necesidad de introducir las cargas actuantes en las barras, de modo consistente a los nudos extra (en general isostáticamente) y por otra, la especial atención que debe tenerse en el proceso de interpretación de los resultados. Los anteriores inconvenientes pueden evitarse fácilmente, mediante la determinación de la matriz de rigidez y el vector solución inicial (empotramiento total en sus dos extremos) de la barra curva, ya que el método de cálculo matricial en desplazamientos, una vez conocidos estos dos conjuntos de datos, permite su tratamiento de un modo automático, sin distinción del tipo de geometría de la directriz. Es decir, un programa de cálculo-por computador de estructuras de barras, basado en el método del equilibrio de los despÍazamientos, permite, con un esfuerzo adicional de programación insignificante, la inclusión de cualquier tipo de barras curvas.

A stochastic approximation algorithm with Markov chain Monte-Carlo method for incomplete data estimation problems

We propose a general procedure for solving incomplete data estimation problems. The procedure can be used to find the maximum likelihood estimate or to solve estimating equations in difficult cases such as estimation with the censored or truncated regression model, the nonlinear structural measurement error model, and the random effects model. The procedure is based on the general principle of stochastic approximation and the Markov chain Monte-Carlo method. Applying the theory on adaptive algorithms, we derive conditions under which the proposed procedure converges. Simulation studies also indicate that the proposed procedure consistently converges to the maximum likelihood estimate for the structural measurement error logistic regression model.

Novos modelos contratuais para uma nova matriz energética : aspectos jurídico-econômicos para produção de biocombustíveis no Brasil / Nunziata Stefania Valenza Paiva. --

Inclui notas bibliográficas e bibliografia.

The cutoff phenomenon in finite Markov chains.

Natural mixing processes modeled by Markov chains often show a sharp cutoff in their convergence to long-time behavior. This paper presents problems where the cutoff can be proved (card shuffling, the Ehrenfests' urn). It shows that chains with polynomial growth (drunkard's walk) do not show cutoffs. The best general understanding of such cutoffs (high multiplicity of second eigenvalues due to symmetry) is explored. Examples are given where the symmetry is broken but the cutoff phenomenon persists.