Aplicació d'Ontologies per a aplicacions web del treball en grup

Aquest projecte estudia els conceptes de web semàntica, ontologia i llenguatges semàntics, i proposa un cas pràctic de disseny i desenvolupament d'una ontologia amb un prototipus de lloc web anotat semànticament.

The use of expert systems on the differential diagnosis of urinary incontinence

The differential diagnosis of urinary incontinence classes is sometimes difficult to establish. As a rule, only the results of urodynamic testing allow an accurate diagnosis. However, this exam is not always feasible, because it requires special equipment, and also trained personnel to lead and interpret the exam. Some expert systems have been developed to assist health professionals in this field. Therefore, the aims of this paper are to present the definition of Artificial Intelligence; to explain what Expert System and System for Decision Support are and its application in the field of health and to discuss some expert systems for differential diagnosis of urinary incontinence. It is concluded that expert systems may be useful not only for teaching purposes, but also as decision support in daily clinical practice. Despite this, for several reasons, health professionals usually hesitate to use the computer expert system to support their decision making process.

Web semántica y servicios web semanticos

Des d'aquest TFC volem estudiar l'evolució de la Web actual cap a la Web Semàntica.

Sistema de información geográfica para web con informaciones espaciales (geográficas) de output y input para expediciones

This project is a Web Geographic Information System built on an Open Source geographic structure like MapServer (Minnesota University) and PostgreSQL/PostGIS (object relational database management system). The study case is a web site for expeditions in a specific Brazilian region

A dynamic knowledge-based decision support system to handle solids separation problems in activated sludge systems: development and validation

El sistema de fangs activats és el tractament biològic més àmpliament utilitzat arreu del món per la depuració d'aigües residuals. El seu funcionament depèn de la correcta operació tant del reactor biològic com del decantador secundari. Quan la fase de sedimentació no es realitza correctament, la biomassa no decantada s'escapa amb l'efluent causant un impacte sobre el medi receptor. Els problemes de separació de sòlids, són actualment una de les principals causes d'ineficiència en l'operació dels sistemes de fangs activats arreu del món. Inclouen: bulking filamentós, bulking viscós, escumes biològiques, creixement dispers, flòcul pin-point i desnitrificació incontrolada. L'origen dels problemes de separació generalment es troba en un desequilibri entre les principals comunitats de microorganismes implicades en la sedimentació de la biomassa: els bacteris formadors de flòcul i els bacteris filamentosos. Degut a aquest origen microbiològic, la seva identificació i control no és una tasca fàcil pels caps de planta. Els Sistemes de Suport a la Presa de Decisions basats en el coneixement (KBDSS) són un grup d'eines informàtiques caracteritzades per la seva capacitat de representar coneixement heurístic i tractar grans quantitats de dades. L'objectiu de la present tesi és el desenvolupament i validació d'un KBDSS específicament dissenyat per donar suport als caps de planta en el control dels problemes de separació de sòlids d'orígen microbiològic en els sistemes de fangs activats. Per aconseguir aquest objectiu principal, el KBDSS ha de presentar les següents característiques: (1) la implementació del sistema ha de ser viable i realista per garantir el seu correcte funcionament; (2) el raonament del sistema ha de ser dinàmic i evolutiu per adaptar-se a les necessitats del domini al qual es vol aplicar i (3) el raonament del sistema ha de ser intel·ligent. En primer lloc, a fi de garantir la viabilitat del sistema, s'ha realitzat un estudi a petita escala (Catalunya) que ha permès determinar tant les variables més utilitzades per a la diagnosi i monitorització dels problemes i els mètodes de control més viables, com la detecció de les principals limitacions que el sistema hauria de resoldre. Els resultats d'anteriors aplicacions han demostrat que la principal limitació en el desenvolupament de KBDSSs és l'estructura de la base de coneixement (KB), on es representa tot el coneixement adquirit sobre el domini, juntament amb els processos de raonament a seguir. En el nostre cas, tenint en compte la dinàmica del domini, aquestes limitacions es podrien veure incrementades si aquest disseny no fos òptim. En aquest sentit, s'ha proposat el Domino Model com a eina per dissenyar conceptualment el sistema. Finalment, segons el darrer objectiu referent al seguiment d'un raonament intel·ligent, l'ús d'un Sistema Expert (basat en coneixement expert) i l'ús d'un Sistema de Raonament Basat en Casos (basat en l'experiència) han estat integrats com els principals sistemes intel·ligents encarregats de dur a terme el raonament del KBDSS. Als capítols 5 i 6 respectivament, es presenten el desenvolupament del Sistema Expert dinàmic (ES) i del Sistema de Raonament Basat en Casos temporal, anomenat Sistema de Raonament Basat en Episodis (EBRS). A continuació, al capítol 7, es presenten detalls de la implementació del sistema global (KBDSS) en l'entorn G2. Seguidament, al capítol 8, es mostren els resultats obtinguts durant els 11 mesos de validació del sistema, on aspectes com la precisió, capacitat i utilitat del sistema han estat validats tant experimentalment (prèviament a la implementació) com a partir de la seva implementació real a l'EDAR de Girona. Finalment, al capítol 9 s'enumeren les principals conclusions derivades de la present tesi.

Desenvolupament d'un sistema expert com a eina per a una millor gestió de la qualitat de les aigües fluvials

Avui en dia no es pot negar el fet que els humans són un component més de les conques fluvials i que la seva activitat afecta enormement la qualitat de les aigües. A nivell europeu, l'elevada densitat de població situada en les conques fluvials ha comportat un increment de la mala qualitat de les seves aigües fluvials. En les darreres dècades l'increment de les càrregues de nutrients en els sistemes aquàtics ha esdevingut un problema prioritari a solucionar per les administracions competents en matèria d'aigua. La gestió dels ecosistemes fluvials no és una tasca fàcil. Els gestors es troben amb què són sistemes molt complexos, donada l'estreta relació existent entre els ecosistemes fluvials i els ecosistemes terrestres que drenen. Addicionalment a la complexitat d'aquests sistemes es troba la dificultat associada de la gestió o control de les entrades de substàncies contaminants tant de fonts puntuals com difoses. Per totes aquestes raons la gestió de la qualitat de les aigües fluvials esdevé una tasca complexa que requereix un enfocament multidisciplinar. Per tal d'assolir aquest enfocament diverses eines han estat utilitzades, des de models matemàtics fins a sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. Però, la major part dels esforços han estat encarats cap a la resolució de problemes de reduïda complexitat, fent que molts dels problemes ambientals complexos, com ara la gestió dels ecosistemes fluvials, no hagin estat vertaderament tractats. Per tant, es requereix l'aplicació d'eines que siguin de gran ajuda en els processos de presa de decisions i que incorporin un ampli coneixement heurístic i empíric: sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. L'òptima gestió de la qualitat de l'aigua fluvial requereix una aproximació integrada i multidisciplinar, que pot ésser aconseguida amb una eina intel·ligent construïda sobre els conceptes i mètodes del raonament humà. La present tesi descriu la metodologia desenvolupada i aplicada per a la creació i construcció d'un Sistema Expert, així com el procés de desenvolupament d'aquest Sistema Expert, com el principal mòdul de raonament d'un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental. L'objectiu principal de la present tesi ha estat el desenvolupament d'una eina d'ajuda en el procés de presa de decisions dels gestors de l'aigua en la gestió de trams fluvials alterats antròpicament per tal de millorar la qualitat de la seva aigua fluvial. Alhora, es mostra el funcionament de l'eina desenvolupada a través de dos casos d'estudi. Els resultats derivats del Sistema Expert desenvolupat, implementat i presentat en la present tesi mostren que aquests sistemes poden ésser eines útils per a millorar la gestió dels ecosistemes fluvials.

Development, implementation and evaluation of an activated sludge supervisory system for the Granollers WWTP

La present tesi pretén recollir l'experiència viscuda en desenvolupar un sistema supervisor intel·ligent per a la millora de la gestió de plantes depuradores d'aigües residuals., implementar-lo en planta real (EDAR Granollers) i avaluar-ne el funcionament dia a dia amb situacions típiques de la planta. Aquest sistema supervisor combina i integra eines de control clàssic de les plantes depuradores (controlador automàtic del nivell d'oxigen dissolt al reactor biològic, ús de models descriptius del procés...) amb l'aplicació d'eines del camp de la intel·ligència artificial (sistemes basats en el coneixement, concretament sistemes experts i sistemes basats en casos, i xarxes neuronals). Aquest document s'estructura en 9 capítols diferents. Hi ha una primera part introductòria on es fa una revisió de l'estat actual del control de les EDARs i s'explica el perquè de la complexitat de la gestió d'aquests processos (capítol 1). Aquest capítol introductori juntament amb el capítol 2, on es pretén explicar els antecedents d'aquesta tesi, serveixen per establir els objectius d'aquest treball (capítol 3). A continuació, el capítol 4 descriu les peculiaritats i especificitats de la planta que s'ha escollit per implementar el sistema supervisor. Els capítols 5 i 6 del present document exposen el treball fet per a desenvolupar el sistema basat en regles o sistema expert (capítol 6) i el sistema basat en casos (capítol 7). El capítol 8 descriu la integració d'aquestes dues eines de raonament en una arquitectura multi nivell distribuïda. Finalment, hi ha una darrer capítol que correspon a la avaluació (verificació i validació), en primer lloc, de cadascuna de les eines per separat i, posteriorment, del sistema global en front de situacions reals que es donin a la depuradora

Design, implementation and testing of an intelligent knowledge-based system for the supervisory control of a hot rolling mill

This paper describes the design, implementation and testing of an intelligent knowledge-based supervisory control (IKBSC) system for a hot rolling mill process. A novel architecture is used to integrate an expert system with an existing supervisory control system and a new optimization methodology for scheduling the soaking pits in which the material is heated prior to rolling. The resulting IKBSC system was applied to an aluminium hot rolling mill process to improve the shape quality of low-gauge plate and to optimise the use of the soaking pits to reduce energy consumption. The results from the trials demonstrate the advantages to be gained from the IKBSC system that integrates knowledge contained within data, plant and human resources with existing model-based systems. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Development Of Water Pollution Early Warning System For Oyster Harvesting Areas

The objective of this study is to develop a Pollution Early Warning System (PEWS) for efficient management of water quality in oyster harvesting areas. To that end, this paper presents a web-enabled, user-friendly PEWS for managing water quality in oyster harvesting areas along Louisiana Gulf Coast, USA. The PEWS consists of (1) an Integrated Space-Ground Sensing System (ISGSS) gathering data for environmental factors influencing water quality, (2) an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the level of fecal coliform bacteria, and (3) a web-enabled, user-friendly Geographic Information System (GIS) platform for issuing water pollution advisories and managing oyster harvesting waters. The ISGSS (data acquisition system) collects near real-time environmental data from various sources, including NASA MODIS Terra and Aqua satellites and in-situ sensing stations managed by the USGS and the NOAA. The ANN model is developed using the ANN program in MATLAB Toolbox. The ANN model involves a total of 6 independent environmental variables, including rainfall, tide, wind, salinity, temperature, and weather type along with 8 different combinations of the independent variables. The ANN model is constructed and tested using environmental and bacteriological data collected monthly from 2001 – 2011 by Louisiana Molluscan Shellfish Program at seven oyster harvesting areas in Louisiana Coast, USA. The ANN model is capable of explaining about 76% of variation in fecal coliform levels for model training data and 44% for independent data. The web-based GIS platform is developed using ArcView GIS and ArcIMS. The web-based GIS system can be employed for mapping fecal coliform levels, predicted by the ANN model, and potential risks of norovirus outbreaks in oyster harvesting waters. The PEWS is able to inform decision-makers of potential risks of fecal pollution and virus outbreak on a daily basis, greatly reducing the risk of contaminated oysters to human health.

Wear Particle Classifier System Based on an Artificial Neural Network

This paper describes a method of identifying morphological attributes that classify wear particles in relation to the wear process from which they originate and permit the automatic identification without human expertise. The method is based on the use of Multi Layer Perceptron (MLP) for analysis of specific types of microscopic wear particles. The classification of the wear particles was performed according to their morphological attributes of size and aspect ratio, among others. (C) 2010 Journal of Mechanical Engineering. All rights reserved.

An extended query-the-user tool for expert systems

An extended version of HIER, a query-the-user facility for expert systems is presented. HIER was developed to run over Prolog programs, and has been incorporated to systems that support the design of large and complex applications. The framework of the extended version is described,; as well as the major features of the implementation. An example is included to illustrate the use of the tool, involving the design of a specific database application.

Web Scale Discovery Systems – How to assess the best solution

The University of São Paulo has been experiencing the increase in contents in electronic and digital formats, distributed by different suppliers and hosted remotely or in clouds, and is faced with the also increasing difficulties related to facilitating access to this digital collection by its users besides coexisting with the traditional world of physical collections. A possible solution was identified in the new generation of systems called Web Scale Discovery, which allow better management, data integration and agility of search. Aiming to identify if and how such a system would meet the USP demand and expectation and, in case it does, to identify what the analysis criteria of such a tool would be, an analytical study with an essentially documental base was structured, as from a revision of the literature and from data available in official websites and of libraries using this kind of resources. The conceptual base of the study was defined after the identification of software assessment methods already available, generating a standard with 40 analysis criteria, from details on the unique access interface to information contents, web 2.0 characteristics, intuitive interface, facet navigation, among others. The details of the studies conducted into four of the major systems currently available in this software category are presented, providing subsidies for the decision-making of other libraries interested in such systems.

A Multi-Agent System for the Solution of Fuzzy Incidents in Telecommunications

This article presents a multi-agent expert system (SMAF) , that allows the input of incidents which occur in different elements of the telecommunications area. SMAF interacts with experts and general users, and each agent with all the agents? community, recording the incidents and their solutions in a knowledge base, without the analysis of their causes. The incidents are expressed using keywords taken from natural language (originally Spanish) and their main concepts are recorded with their severities as the users express them. Then, there is a search of the best solution for each incident, being helped by a human operator using a distancenotions between them.

Cooperation between expert knowledge and data mining discovered knowledge: Lessons learned

Expert systems are built from knowledge traditionally elicited from the human expert. It is precisely knowledge elicitation from the expert that is the bottleneck in expert system construction. On the other hand, a data mining system, which automatically extracts knowledge, needs expert guidance on the successive decisions to be made in each of the system phases. In this context, expert knowledge and data mining discovered knowledge can cooperate, maximizing their individual capabilities: data mining discovered knowledge can be used as a complementary source of knowledge for the expert system, whereas expert knowledge can be used to guide the data mining process. This article summarizes different examples of systems where there is cooperation between expert knowledge and data mining discovered knowledge and reports our experience of such cooperation gathered from a medical diagnosis project called Intelligent Interpretation of Isokinetics Data, which we developed. From that experience, a series of lessons were learned throughout project development. Some of these lessons are generally applicable and others pertain exclusively to certain project types.

Expert systems for quality prediction in structural engineering

This work deals with quality level prediction in concrete structures through the helpful assistance of an expert system wich is able to apply reasoning to this field of structural engineering. Evidences, hypotheses and factors related to this human knowledge field have been codified into a Knowledge Base in terms of probabilities for the presence of either hypotheses or evidences,and conditional presence of both. Human experts in structural engineering and safety of structures gave their invaluable knowledge and assistance necessary when constructing the "computer knowledge body".