Towards a Comprehensive Approach to Quantifying and Mapping Ecosystem Services Flows

25 p.

ANÁLISIS DEL EFECTO DEL CAMBIO DE LA DISTRIBUCIÓN DE CLASES MEDIANTE MÉTODOS DE REMUESTREO INTELIGENTE EN ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN SIMPLES Y CONSOLIDADOS

En los trabajos expuestos en esta memoria de tesis, hemos analizado elefecto que tienen sobre la capacidad de aprendizaje de diferentes algoritmosde clasificación los cambios en la distribución de clases, teniendo encuenta para ello, diferentes métodos de remuestreo de datos.En concreto se ha analizado este efecto en el conocido algoritmo deconstrucción de árboles de clasificación propuesto por Quinlan, el algoritmoC4.5, y en el algoritmo de construcción de árboles consolidados, elalgoritmo CTC, propuesto por el grupo de investigación ALDAPA de laUniversidad del País Vasco que, basado en el mismo C4.5, obtiene un árbol declasificación pero basado en un conjunto de muestras.Así mismo, planteamos cómo encontrar la distribución de clases más adecuadapara un algoritmo de clasificación y método de remuestreo concretos.

Instances of combinatorial optimization problems: complexity and generation

138 p.

Contributions on distance-based algorithms, multi-classifier construction and pairwise classification

179 p.

Contributions to the efficient use of general purpose coprocessors: kernel density estimation as case study

142 p.

Combination of web usage, content and structure information for diverse web mining applications in the tourism context and the context of users with disabilities

188 p.

Frame-level features conveying phonetic information for language and speaker recognition

150 p.

Contributions to learning Bayesian network models from weakly supervised data: Application to Assisted Reproductive Technologies and Software Defect Classification

162 p.

Sim-Colmeia: ambiente de simulação da dinâmica de uma colmeia para o ensino de Biologia

As ferramentas computacionais estão apoiando, de maneira crescente, o processo de ensino e aprendizagem em diversas áreas. Elas aumentam as possibilidades do docente para ministrar um conteúdo e interagir com seus alunos. Neste grupo de ferramentas estão as simulações baseadas em sistemas multiagentes. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo apresentar um ambiente de simulação do crescimento populacional de uma colmeia para o ensino de Biologia. As variáveis do sistema podem ser alteradas visando analisar os diferentes resultados obtidos. Aspectos como duração e tempo da florada das plantações, conhecidos como campos de flores, podem ser manipulados pelo aluno. A abordagem multiagentes em Inteligência Artificial Distribuída foi a solução escolhida, para que o controle das atividades do aplicativo fosse feito de maneira automatizada. A Realidade Virtual foi utilizada para acrescentar aspectos importantes do processo que não podem ser visualizados pela simulação matemática. Uma síntese da utilização de tecnologias na educação, em especial da Informática, é discutida no trabalho. Aspectos da aplicação no ensino de Biologia são apresentados, assim como resultados iniciais de sua utilização.

Contributions to time series data mining departing from the problem of road travel time modeling

194 p.