Habilidades interpersonales en el ciclo medio de la EGB : evaluación, entrenamiento y validación diferencial de dos programas.

Se pretende la elaboración y depuración de los instrumentos de evaluación de habilidades interpersonales, así como la elaboración de programas de entrenamiento en dichas habilidades para los niños de ciclo medio de EGB. Primera parte: 330 alumnos de ciclo medio de EGB. El 58 por ciento niños y el 42 por ciento niñas. Fase experimental: 90 alumnos (58 niños y 32 niñas). Primera parte: se realizó una validación cruzada de la batería de habilidades sociales-2 (Pelechano, 1984) con los niños de nuestra muestra y luego compararlos con los resultados obtenidos en el estudio con niños valencianos (Pelechano, 1984). Parte experimental: se pone a prueba la eficacia diferencial de dos programas para promocionar las habilidades interpersonales (programa de fases y programa de dimensiones). Se emplearon como variables dependientes los cinco factores de la batería de habilidades interpersonales, los factores de los cuestionarios de personalidad y la inteligencia. Como variables criteriales: las escalas de calificación del profesor. El rendimiento académico y el status sociométrico. Se utilizaron dos grupos experimentales y un grupo control. La mitad de cada grupo experimental eran niños mal socializados y la otra mitad bien socializados, según criterio del profesor. Tercera parte: donde se trató de ubicar en el continuo consolidación-situacionalidad las dimensiones de habilidades interpersonales, de personalidad y de inteligencia en un intento por delinear un perfil de funcionamiento psicológico de los niños de estas edades. Primera parte: los resultados de validación muestran coincidencias con el estudio de la muestra valenciana, sin embargo otros resultados son discrepantes entre ambos estudios. Segunda parte: Se obtuvo una eficacia parecida en ambos programas para elevar las puntuaciones de los factores. Los efectos inmediatos de los programas sobre los factores de personalidad no son muy acusados. Los programas no ejercen ningún efecto sobre la inteligencia. Los programas se muestran ineficaces para mantener y consolidar las ganancias obtenidas. En la fase de seguimiento el programa de fases sigue siendo superior al de dimensiones al mantener los efectos. Tercera parte: es problemático hablar de un perfil general de psiquismo de los niños en estas edades. El grado de socialización mediatiza la consolidación de algunas dimensiones de personalidad, de motivación y ansiedad, de locus de control, y por el grado de socialización. La batería de habilidades interpersonales reúne los requisitos de bondad para evaluar los factores de esas habilidades. Tanto el programa de fases como el de dimensiones, son eficaces para promocionar la mayor parte de las habilidades interpersonales. En cuanto a la estructura de la personalidad del niño del ciclo medio de EGB, la inteligencia tiene una alto grado de consolidación, el locus de control externo un nivel intermedio y el resto de los factores o tienen un carácter situacional o están mediatizadas por el grado de socialización de los niños.

Datos de validación del cuestionario reducido de locus de control para adolescentes (LUCAD-R3).

Contiene tablas y dos anexos, uno con las puntuaciones del cuestionario y otro con las claves de corrección. Resumen tomado de la revista

Análisis del credit scoring

El problema de la morosidad está cobrándose una gran importancia en los países desarrollados. En este trabajo realizamos un análisis de la capacidad predictiva de dos modelos paramétricos y uno no paramétrico abordando, en este último, el problema del sobreaprendizaje mediante la validación cruzada que, muy habitualmente, se obvia en este tipo de estudios. Además proponemos la distinción de tres tipos de solicitudes dependiendo de su probabilidad cumplimiento: conceder, no conceder (de forma automática), y dudoso y, por consiguiente, proceder a su estudio manual por parte del personal bancario.

Flow resistance equations for mountain rivers

Three models of flow resistance (a Keulegan-type logarithmic law and two models developed for large-scale roughness conditions: the full logarithmic law and a model based on an inflectional velocity profile) were calibrated, validated and compared using an extensive database (N = 1,533) from rivers and flumes, representative of a wide hydraulic and geomorphologic range in the field of gravel-bed and mountain channels. It is preferable to apply the model based on an inflectional velocity profile in the relative submergence (y/d90) interval between 0.5 and 15, while the full logarithmic law is preferable for values below 0.5. For high relative submergence, above 15, either the logarithmic law or the full logarithmic law can be applied. The models fitted to the coarser percentiles are preferable to those fitted to the median diameter, owing to the higher explanatory power achieved by setting a model, the smaller difference in the goodness-of-fit between the different models and the lower influence of the origin of the data (river or flume).

Adaptação transcultural Portugal-Brasil do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes

OBJETIVO: Realizar a adaptação transcultural da versão em português do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes e investigar sua confiabilidade, validade e invariância transcultural. MÉTODOS: A validação de face envolveu participação de equipe multidisciplinar. Foi realizada validação de conteúdo. A versão em português foi preenchida em 2009, pela internet, por 958 estudantes universitários brasileiros e 556 portugueses da zona urbana. Realizou-se análise fatorial confirmatória utilizando-se como índices de ajustamento o χ²/df, o comparative fit index (CFI), goodness of fit index (GFI) e o root mean square error of approximation (RMSEA). Para verificação da estabilidade da solução fatorial conforme a versão original em inglês, realizou-se validação cruzada em 2/3 da amostra total e replicada no 1/3 restante. A validade convergente foi estimada pela variância extraída média e confiabilidade composta. Avaliou-se a validade discriminante e a consistência interna foi estimada pelo coeficiente alfa de Cronbach. A validade concorrente foi estimada por análise correlacional da versão em português e dos escores médios do Inventário de Burnout de Copenhague; a divergente foi comparada à Escala de Depressão de Beck. Foi avaliada a invariância do modelo entre a amostra brasileira e a portuguesa. RESULTADOS: O modelo trifatorial de Exaustão, Descrença e Eficácia apresentou ajustamento adequado (χ²/df = 8,498; CFI = 0,916; GFI = 0,902; RMSEA = 0,086). A estrutura fatorial foi estável (λ: χ²dif = 11,383, p = 0,50; Cov: χ²dif = 6,479, p = 0,372; Resíduos: χ²dif = 21,514, p = 0,121). Observou-se adequada validade convergente (VEM = 0,45;0,64, CC = 0,82;0,88), discriminante (ρ² = 0,06;0,33) e consistência interna (α = 0,83;0,88). A validade concorrente da versão em português com o Inventário de Copenhague foi adequada (r = 0,21;0,74). A avaliação da validade divergente do instrumento foi prejudicada pela aproximação do conceito teórico das dimensões Exaustão e Descrença da versão em português com a Escala de Beck. Não se observou invariância do instrumento entre as amostras brasileiras e portuguesas (λ:χ²dif = 84,768, p < 0,001; Cov: χ²dif = 129,206, p < 0,001; Resíduos: χ²dif = 518,760, p < 0,001). CONCLUSÕES: A versão em português do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes apresentou adequada confiabilidade e validade, mas sua estrutura fatorial não foi invariante entre os países, apontando ausência de estabilidade transcultural.

Modelización y generación de mapas del comportamiento espacial de Sporisorium reilianum ((Kühn) Langdon y Fullerton) en Estado de México, México

El presente estudio se realizó con la finalidad de modelizar la distribución espacial del carbón de la espiga del maíz causada por Sporisorium reilianum durante 2006 en el Estado de México y su visualización a través de la generación mapas de densidad. El muestreo se realizó en 100 parcelas georreferenciadas por cada localidad analizada. La incidencia de la enfermedad (porcentaje de plantas enfermas) se determinó al establecer cinco puntos parcela, en cada punto se contabilizaron 100 plantas. Se realizó el análisis geoestadístico para estimar el semivariograma experimental, una vez obtenido, se ajustó a un modelo teórico (esférico, exponencial o gaussiano) a través de los programas Variowin 2.2., su ajuste se validó a través de la validación cruzada. Posteriormente, se elaboraron mapas de agregación de la enfermedad con el método de interpolación geoestadística o krigeado. Los resultados indicaron que la enfermedad se presentó en 20 localidades de 19 municipios del Estado de México; todas las localidades presentaron un comportamiento espacial agregado de la enfermedad, 16 localidades se ajustaron al modelo esférico, dos al modelo exponencial y dos localidades se ajustaron al modelo gaussiano. En todos los modelos se lograron establecer mapas de agregación que permitirá adecuar las acciones de manejo en términos de puntos o sitios específicos.

Modelización de la distribución espacial de Bactericera cockerelli Sulc. (Hemiptera: Triozidae) en Solanum tuberosum L. (Solanales: Solanaceae)

La producción de Solanum tuberosum L., Lycopersicum esculentum Mill. y Physalis ixocarpa Brot. (Solanales: Solanaceae) ha sufrido fuertes pérdidas económicas por la presencia de Bactericera cockerelli Sulc. (Hemiptera: Triozidae) al asociarse con las enfermedades punta morada o “zebra chip", además de ser el transmisor de Candidatus Liberibacter solanacearum. Las alternativas de control utilizadas han carecido de eficacia por desconocer la distribución espacial del insecto dentro de la parcela. Conocer dicho comportamiento permitiría focalizar las alternativas de control, haciéndolas más eficaces. Este trabajo tuvo por objetivo modelizar la distribución espacial de los estadíos de huevo, ninfa y adulto de B. cockerelli obtenidos en muestreos por transectos en un cultivo de papa, utilizando herramientas geoestadísticas. Los resultados indican que la distribución espacial de las poblaciones de huevos, ninfas y adultos de B. cockerelli fue de tipo agregada en cada fecha de muestreo. La validación cruzada de los semivariogramas obtenidos corrobora la distribución agregada en las poblaciones de B. cockerelli. Por su parte, los mapas elaborados permiten observar la estructura agregada de las poblaciones del insecto, permitiendo identificar áreas infestadas y áreas libres. Se encontró estabilidad espacio temporal para los tres estadios del insecto.

Energy/power consumption model for an embedded processor board

This dissertation, whose research has been conducted at the Group of Electronic and Microelectronic Design (GDEM) within the framework of the project Power Consumption Control in Multimedia Terminals (PCCMUTE), focuses on the development of an energy estimation model for the battery-powered embedded processor board. The main objectives and contributions of the work are summarized as follows: A model is proposed to obtain the accurate energy estimation results based on the linear correlation between the performance monitoring counters (PMCs) and energy consumption. the uniqueness of the appropriate PMCs for each different system, the modeling methodology is improved to obtain stable accuracies with slight variations among multiple scenarios and to be repeatable in other systems. It includes two steps: the former, the PMC-filter, to identify the most proper set among the available PMCs of a system and the latter, the k-fold cross validation method, to avoid the bias during the model training stage. The methodology is implemented on a commercial embedded board running the 2.6.34 Linux kernel and the PAPI, a cross-platform interface to configure and access PMCs. The results show that the methodology is able to keep a good stability in different scenarios and provide robust estimation results with the average relative error being less than 5%. Este trabajo fin de máster, cuya investigación se ha desarrollado en el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) en el marco del proyecto PccMuTe, se centra en el desarrollo de un modelo de estimación de energía para un sistema empotrado alimentado por batería. Los objetivos principales y las contribuciones de esta tesis se resumen como sigue: Se propone un modelo para obtener estimaciones precisas del consumo de energía de un sistema empotrado. El modelo se basa en la correlación lineal entre los valores de los contadores de prestaciones y el consumo de energía. Considerando la particularidad de los contadores de prestaciones en cada sistema, la metodología de modelado se ha mejorado para obtener precisiones estables, con ligeras variaciones entre escenarios múltiples y para replicar los resultados en diferentes sistemas. La metodología incluye dos etapas: la primera, filtrado-PMC, que consiste en identificar el conjunto más apropiado de contadores de prestaciones de entre los disponibles en un sistema y la segunda, el método de validación cruzada de K iteraciones, cuyo fin es evitar los sesgos durante la fase de entrenamiento. La metodología se implementa en un sistema empotrado que ejecuta el kernel 2.6.34 de Linux y PAPI, un interfaz multiplataforma para configurar y acceder a los contadores. Los resultados muestran que esta metodología consigue una buena estabilidad en diferentes escenarios y proporciona unos resultados robustos de estimación con un error medio relativo inferior al 5%.

Experimental studies on transitional separated boundary layers

Separated transitional boundary layers appear on key aeronautical processes such as the flow around wings or turbomachinery blades. The aim of this thesis is the study of these flows in representative scenarios of technological applications, gaining knowledge about phenomenology and physical processes that occur there and, developing a simple model for scaling them. To achieve this goal, experimental measurements have been carried out in a low speed facility, ensuring the flow homogeneity and a low disturbances level such that unwanted transitional mechanisms are avoided. The studied boundary layers have been developed on a flat plate, by imposing a pressure gradient by means of contoured walls. They generate an initial acceleration region followed by a deceleration zone. The initial region is designed to obtain at the beginning of the deceleration the Blasius profile, characterized by its momentum thickness, and an edge boundary layer velocity, defining the problem characteristic velocity. The deceleration region is designed to obtain a linear evolution of the edge velocity, thereby defining the characteristic length of the problem. Several experimental techniques, both intrusive (hot wire anemometry, total pressure probes) as nonintrusive (PIV and LDV anemometry, high-speed filming), have been used in order to take advantage of each of them and allow cross-validation of the results. Once the boundary layer at the deceleration beginning has been characterized, ensuring the desired integral parameters and level of disturbance, the evolution of the laminar boundary layer up to the point of separation is studied. It has been compared with integral methods, and numerical simulations. In view of the results a new model for this evolution is proposed. Downstream from the separation, the flow near to the wall is configured as a shear layer that encloses low momentum recirculating fluid. The region where the shear layer remains laminar tends to be positioned to compensate the adverse pressure gradient associated with the imposed deceleration. Under these conditions, the momentum thickness remains almost constant. This laminar shear layer region extends up to where transitional phenomena appear, extension that scales with the momentum thickness at separation. These transitional phenomena are of inviscid type, similar to those found in free shear layers. The transitional region analysis begins with a study of the disturbances evolution in the linear growth region and the comparison of experimental results with a numerical model based on Linear Stability Theory for parallel flows and with data from other authors. The results’ coalescence for both the disturbances growth and the excited frequencies is stated. For the transition final stages the vorticity concentration into vortex blobs is found, analogously to what happens in free shear layers. Unlike these, the presence of the wall and the pressure gradient make the large scale structures to move towards the wall and quickly disappear under certain circumstances. In these cases, the recirculating flow is confined into a closed region saying the bubble is closed or the boundary layer reattaches. From the reattachment point, the fluid shows a configuration in the vicinity of the wall traditionally considered as turbulent. It has been observed that existing integral methods for turbulent boundary layers do not fit well to the experimental results, due to these methods being valid only for fully developed turbulent flow. Nevertheless, it has been found that downstream from the reattachment point the velocity profiles are self-similar, and a model has been proposed for the evolution of the integral parameters of the boundary layer in this region. Finally, the phenomenon known as bubble burst is analyzed. It has been checked the validity of existing models in literature and a new one is proposed. This phenomenon is blamed to the inability of the large scale structures formed after the transition to overcome with the adverse pressure gradient, move towards the wall and close the bubble. El estudio de capas límites transicionales con separación es de gran relevancia en distintas aplicaciones tecnológicas. Particularmente, en tecnología aeronáutica, aparecen en procesos claves, tales como el flujo alrededor de alas o álabes de turbomaquinaria. El objetivo de esta tesis es el estudio de estos flujos en situaciones representativas de las aplicaciones tecnológicas, ganando por un lado conocimiento sobre la fenomenología y los procesos físicos que aparecen y, por otra parte, desarrollando un modelo sencillo para el escalado de los mismos. Para conseguir este objetivo se han realizado ensayos en una instalación experimental de baja velocidad específicamente diseñada para asegurar un flujo homogéneo y con bajo nivel de perturbaciones, de modo que se evita el disparo de mecanismos transicionales no deseados. La capa límite bajo estudio se ha desarrollado sobre una placa plana, imponiendo un gradiente de presión a la misma por medio de paredes de geometría especificada. éstas generan una región inicial de aceleración seguida de una zona de deceleración. La región inicial se diseña para tener en al inicio de la deceleración un perfil de capa límite de Blasius, caracterizado por su espesor de cantidad de movimiento, y una cierta velocidad externa a la capa límite que se considera la velocidad característica del problema. La región de deceleración está concebida para que la variación de la velocidad externa a la capa límite sea lineal, definiendo de esta forma una longitud característica del problema. Los ensayos se han realizado explotando varias técnicas experimentales, tanto intrusivas (anemometría de hilo caliente, sondas de presión total) como no intrusivas (anemometrías láser y PIV, filmación de alta velocidad), de cara a aprovechar las ventajas de cada una de ellas y permitir validación cruzada de resultados entre las mismas. Caracterizada la capa límite al comienzo de la deceleración, y garantizados los parámetros integrales y niveles de perturbación deseados se procede al estudio de la zona de deceleración. Se presenta en la tesis un análisis de la evolución de la capa límite laminar desde el inicio de la misma hasta el punto de separación, comparando con métodos integrales, simulaciones numéricas, y proponiendo un nuevo modelo para esta evolución. Aguas abajo de la separación, el flujo en las proximidades de la pared se configura como una capa de cortadura que encierra una región de fluido recirculatorio de baja cantidad de movimiento. Se ha caracterizado la región en que dicha capa de cortadura permanece laminar, encontrando que se posiciona de modo que compensa el gradiente adverso de presión asociado a la deceleración de la corriente. En estas condiciones, el espesor de cantidad de movimiento permanece prácticamente constante y esta capa de cortadura laminar se extiende hasta que los fenómenos transicionales aparecen. Estos fenómenos son de tipo no viscoso, similares a los que aparecen en una capa de cortadura libre. El análisis de la región transicional comienza con un estudio de la evolución de las vii viii RESUMEN perturbaciones en la zona de crecimiento lineal de las mismas y la comparación de los resultados experimentales con un modelo numérico y con datos de otros autores. La coalescencia de los resultados tanto para el crecimiento de las perturbaciones como para las frecuencias excitadas queda demostrada. Para los estadios finales de la transición se observa la concentración de la vorticidad en torbellinos, de modo análogo a lo que ocurre en capas de cortadura libres. A diferencia de estas, la presencia de la pared y del gradiente de presión hace que, bajo ciertas condiciones, la gran escala se desplace hacia la pared y desaparezca rápidamente. En este caso el flujo recirculatorio queda confinado en una región cerrada y se habla de cierre de la burbuja o readherencia de la capa límite. A partir del punto de readherencia se tiene una configuración fluida en las proximidades de la pared que tradicionalmente se ha considerado turbulenta. Se ha observado que los métodos integrales existentes para capas límites turbulentas no ajustan bien a las medidas experimentales realizadas, hecho imputable a que no se obtiene en dicha región un flujo turbulento plenamente desarrollado. Se ha encontrado, sin embargo, que pasado el punto de readherencia los perfiles de velocidad próximos a la pared son autosemejantes entre sí y se ha propuesto un modelo para la evolución de los parámetros integrales de la capa límite en esta región. Finalmente, el fenómeno conocido como “estallido” de la burbuja se ha analizado. Se ha comprobado la validez de los modelos existentes en la literatura y se propone uno nuevo. Este fenómeno se achaca a la incapacidad de la gran estructura formada tras la transición para vencer el gradiente adverso de presión, desplazarse hacia la pared y cerrar la burbuja.

Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura

Se presenta un algoritmo semiautomático de segmentación de aneurismas aórticos abdominales (AAA) basado en modelos activos de forma (ASM) y modelos de textura. La información de textura viene dada por un conjunto de cuatro imágenes 3D de resonancia magnética (RM) compuestas por cortes axiales de la zona abdominal. En estas imágenes son visibles la luz aórtica, la pared aórtica y el trombo intraluminal (ILT). Dado el tamaño limitado del conjunto de imágenes de RM, se han implementado un ASM que capture las características específicas del conjunto de entrenamiento compuesto por 35 imágenes de tomografía axial computarizada (CTA), de modo que la variación de forma pueda ser adecuadamente caracterizada. La textura se caracteriza a partir de las imágenes de RM. Para la evaluación del algoritmo se ha llevado a cabo una validación cruzada dejando uno fuera sobre el conjunto de imágenes de RM.

Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

La predicción de energía eólica ha desempeñado en la última década un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integración, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado eléctrico. Los altos niveles de penetración eólica alcanzados recientemente por algunos países han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variación importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una única causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorológicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Además, el propio proceso de conversión del viento en energía eléctrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relación no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineación de la máquina con respecto al viento y la interacción aerodinámica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicación de modelos estadísticos a la predicción de rampas a muy corto plazo. Además, se investiga la relación de este tipo de eventos con procesos atmosféricos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocástico de una serie temporal de potencia generada por un parque eólico. Los horizontes de predicción considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodología para caracterizar rampas en series temporales. La denominada función-rampa está basada en la transformada wavelet y proporciona un índice en cada paso temporal. Este índice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeño: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimización del error cuadrático medio y la configuración de cada uno de ellos se ha determinado mediante validación cruzada. De cara a analizar la contribución del estado macroescalar de la atmósfera en la predicción de rampas, se ha propuesto una metodología que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorológicos, información relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodología se basa en el análisis de componentes principales (PCA) para la síntesis de la datos de la atmósfera y en el uso de la información mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos señales. Esta metodología se ha aplicado a datos de reanálisis generados con un modelo de circulación general (GCM) de cara a generar variables exógenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eólicos ubicados en España. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitió una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al añadir información de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados también indican distintos grados de conexión entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.

Inteligencia artificial para la predicción y control del acabado superficial en procesos de fresado a alta velocidad

El objetivo principal de esta tesis doctoral es profundizar en el análisis y diseño de un sistema inteligente para la predicción y control del acabado superficial en un proceso de fresado a alta velocidad, basado fundamentalmente en clasificadores Bayesianos, con el prop´osito de desarrollar una metodolog´ıa que facilite el diseño de este tipo de sistemas. El sistema, cuyo propósito es posibilitar la predicción y control de la rugosidad superficial, se compone de un modelo aprendido a partir de datos experimentales con redes Bayesianas, que ayudar´a a comprender los procesos dinámicos involucrados en el mecanizado y las interacciones entre las variables relevantes. Dado que las redes neuronales artificiales son modelos ampliamente utilizados en procesos de corte de materiales, también se incluye un modelo para fresado usándolas, donde se introdujo la geometría y la dureza del material como variables novedosas hasta ahora no estudiadas en este contexto. Por lo tanto, una importante contribución en esta tesis son estos dos modelos para la predicción de la rugosidad superficial, que se comparan con respecto a diferentes aspectos: la influencia de las nuevas variables, los indicadores de evaluación del desempeño, interpretabilidad. Uno de los principales problemas en la modelización con clasificadores Bayesianos es la comprensión de las enormes tablas de probabilidad a posteriori producidas. Introducimos un m´etodo de explicación que genera un conjunto de reglas obtenidas de árboles de decisión. Estos árboles son inducidos a partir de un conjunto de datos simulados generados de las probabilidades a posteriori de la variable clase, calculadas con la red Bayesiana aprendida a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Por último, contribuimos en el campo multiobjetivo en el caso de que algunos de los objetivos no se puedan cuantificar en números reales, sino como funciones en intervalo de valores. Esto ocurre a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente las basadas en clasificación supervisada. En concreto, se extienden las ideas de dominancia y frontera de Pareto a esta situación. Su aplicación a los estudios de predicción de la rugosidad superficial en el caso de maximizar al mismo tiempo la sensibilidad y la especificidad del clasificador inducido de la red Bayesiana, y no solo maximizar la tasa de clasificación correcta. Los intervalos de estos dos objetivos provienen de un m´etodo de estimación honesta de ambos objetivos, como e.g. validación cruzada en k rodajas o bootstrap.---ABSTRACT---The main objective of this PhD Thesis is to go more deeply into the analysis and design of an intelligent system for surface roughness prediction and control in the end-milling machining process, based fundamentally on Bayesian network classifiers, with the aim of developing a methodology that makes easier the design of this type of systems. The system, whose purpose is to make possible the surface roughness prediction and control, consists of a model learnt from experimental data with the aid of Bayesian networks, that will help to understand the dynamic processes involved in the machining and the interactions among the relevant variables. Since artificial neural networks are models widely used in material cutting proceses, we include also an end-milling model using them, where the geometry and hardness of the piecework are introduced as novel variables not studied so far within this context. Thus, an important contribution in this thesis is these two models for surface roughness prediction, that are then compared with respecto to different aspects: influence of the new variables, performance evaluation metrics, interpretability. One of the main problems with Bayesian classifier-based modelling is the understanding of the enormous posterior probabilitiy tables produced. We introduce an explanation method that generates a set of rules obtained from decision trees. Such trees are induced from a simulated data set generated from the posterior probabilities of the class variable, calculated with the Bayesian network learned from a training data set. Finally, we contribute in the multi-objective field in the case that some of the objectives cannot be quantified as real numbers but as interval-valued functions. This often occurs in machine learning applications, especially those based on supervised classification. Specifically, the dominance and Pareto front ideas are extended to this setting. Its application to the surface roughness prediction studies the case of maximizing simultaneously the sensitivity and specificity of the induced Bayesian network classifier, rather than only maximizing the correct classification rate. Intervals in these two objectives come from a honest estimation method of both objectives, like e.g. k-fold cross-validation or bootstrap.

Ammonia and methane gas emissions from pig slurry: variability induced through feeding strategies

Esta Tesis doctoral fue desarrollada para estudiar las emisiones de amoniaco (NH3) y metano (CH4) en purines de cerdos, y los efectos ocasionados por cambios en la formulación de la dieta. Con este propósito, fueron llevados a cabo tres estudios. El experimento 1 fue realizado con el objetivo de analizar los factores de variación de la composición de purines y establecer ecuaciones de predicción para emisiones potenciales de NH3 y CH4. Fueron recogidas setenta y nueve muestras de piensos y purines durante dos estaciones del año (verano y invierno) de granjas comerciales situadas en dos regiones de España (Centro y Mediterráneo). Se muestrearon granjas de gestación, maternidad, lactación y cebo. Se determinó la composición de piensos y purines, y la emisión potencial de NH3 y CH4. El contenido de nutrientes de los piensos fue usado como covariable en el análisis. La espectroscopia de reflectancia del infrarrojo cercano (NIRS) se evaluó como herramienta de predicción de la composición y potencial emisión de gases del purín. Se encontró una amplia variabilidad en la composición de piensos y purines. Las granjas del Mediterráneo tenían mayor pH (P<0,001) y concentración de cenizas (P =0,02) en el purín que las del Centro. El tipo de granja también afectó al contenido de extracto etéreo (EE) del purín (P =0,02), observando los valores más elevados en las instalaciones de animales jóvenes. Los resultados sugieren un efecto tampón de la fibra de la dieta en el pH del purín y una relación directa (P<0,05) con el contenido de fibra fecal. El contenido de proteína del pienso no afectó al contenido de nitrógeno del purín, pero disminuyó (P=0,003) la concentración de sólidos totales (ST) y de sólidos volátiles (SV). Se obtuvieron modelos de predicción de la emisión potencial de NH3 (R2=0,89) y CH4 (R2=0,61) partir de la composición del purín. Los espectros NIRS mostraron una buena precisión para la estimación de la mayor parte de los constituyentes, con coeficientes de determinación de validación cruzada (R2cv) superiores a 0,90, así como para la predicción del potencial de emisiones de NH3 y CH4 (R2cv=0,84 y 0,68, respectivamente). El experimento 2 fue realizado para investigar los efectos del nivel de inclusión de dos fuentes de sub-productos fibrosos: pulpa de naranja (PN) y pulpa de algarroba (PA), en dietas iso-fibrosas de cerdos de cebo, sobre la composición del purín y las emisiones potenciales de NH3 y CH4. Treinta cerdos (85,4±12,3 kg) fueron alimentados con cinco dietas iso-nutritivas: control comercial trigo/cebada (C) y cuatro dietas experimentales incluyendo las dos fuentes de sub-productos a dos niveles (75 y 150 g/kg) en una estructura 2 × 2 factorial. Después de 14 días de periodo de adaptación, heces y orina fueron recogidas separadamente durante 7 días para medir la digestibilidad de los nutrientes y el nitrógeno (N) excretado (6 réplicas por dieta) en cerdos alojados individualmente en jaulas metabólicas. Las emisiones de NH3 y CH4 fueron medidas después de la recogida de los purínes durante 11 y 100 días respectivamente. La fuente y el nivel de subproductos fibrosos afectó a la eficiencia digestiva de diferentes formas, ya que los coeficientes de digestibilidad total aparente (CDTA) para la materia seca (MS), materia orgánica (MO), fracciones fibrosas y energía bruta (EB) aumentaron con la PN pero disminuyeron con la inclusión de PA (P<0,05). El CDTA de proteína bruta (PB) disminuyó con la inclusión de las dos fuentes de fibra, siendo más bajo al mayor nivel de inclusión. La concentración fecal de fracciones fibrosas aumentó (P<0,05) con el nivel de inclusión de PA pero disminuyó con el de PN (P<0,01). El nivel más alto de las dos fuentes de fibra en el pienso aumentó (P<0,02) el contenido de PB fecal pero disminuyó el contenido de N de la orina (de 205 para 168 g/kg MS, P<0,05) en todas las dietas suplementadas comparadas con la dieta C. Adicionalmente, las proporciones de nitrógeno indigerido, nitrógeno soluble en agua, nitrógeno bacteriano y endógeno excretado en heces no fueron afectados por los tratamientos. Las características iniciales del purín no difirieron entre las diferentes fuentes y niveles de fibra, excepto para el pH que disminuyó con la inclusión de altos niveles de sub-productos. La emisión de NH3 por kg de purín fue más baja en todas las dietas suplementadas con fibras que en la dieta C (2,44 vs.1,81g de promedio, P<0,05). Además, purines de dietas suplementadas con alto nivel de sub-productos tendieron (P<0,06) a emitir menos NH3 por kg de nitrógeno total y mostraron un potencial más bajo para emitir CH4, independientemente de la fuente de fibra. El experimento 3 investigó los efectos de la fuente de proteína en dietas prácticas. Tres piensos experimentales fueron diseñados para sustituir una mescla de harina y cascarilla de soja (SOJ) por harina de girasol (GIR) o por DDGS del trigo (DDGST). La proporción de otros ingredientes fue modificada para mantener los contenidos de nutrientes similares a través de las dietas. El cambio en la fuente de proteína dio lugar a diferencias en el contenido de fibra neutro detergente ligada a proteína bruta (FNDPB), fibra soluble (FS) y lignina ácido detergente (LAD) en la dieta. Veinticuatro cerdos (ocho por dieta), con 52,3 o 60,8 kg en la primera y segunda tanda respectivamente, fueron alojados individualmente en jaulas metabólicas. Durante un periodo de 7 días fue determinado el balance de MS, el CDTA de los nutrientes y la composición de heces y orina. Se realizó el mismo procedimiento del experimento 2 para medir las emisiones de NH3 y CH4 de los purines de cada animal. Ni la ingestión de MS ni el CDTA de la MS o de la energía fueron diferentes entre las dietas experimentales, pero el tipo de pienso afectó (P<0.001) la digestibilidad de la PB, que fue mayor para GIR (0,846) que para SOJ (0,775), mientras que la dieta DDGST mostró un valor intermedio (0,794). La concentración fecal de PB fue por tanto influenciada (P<0,001) por el tratamiento, observándose la menor concentración de PB en la dieta GIR y la mayor en la dieta SOJ. La proporción de N excretado en orina o heces disminuyó de 1,63 en la dieta GIR hasta 0,650 en la dieta SOJ, como consecuencia de perdidas más bajas en orina y más altas en heces, con todas las fracciones de nitrógeno fecales creciendo en paralelo a la excreción total. Este resultado fue paralelo a una disminución de la emisión potencial de NH3 (g/kg purín) en la dieta SOJ con respecto a la dieta GIR (desde 1,82 a 1,12, P<0,05), dando valores intermedios (1,58) para los purines de la dieta DDGST. Por otro lado, el CDTA de la FS y de la fibra neutro detergente (FND) fueron afectados (P<0,001 y 0,002, respectivamente) por el tipo de dieta, siendo más bajas en la dieta GIR que en la dieta SOJ; además, se observó un contenido más alto de FND (491 vs. 361g/kg) en la MS fecal para la dieta GIR que en la dieta SOJ, presentando la dieta DDGST valores intermedios. El grado de lignificación de la FND (FAD/FND x 100) de las heces disminuyó en el orden GIR>DDGST>SOJ (desde 0,171 hasta 0,109 y 0,086, respectivamente) en paralelo a la disminución del potencial de emisión de CH4 por g de SV del purín (desde 301 a 269 y 256 mL, respectivamente). Todos los purines obtenidos en estos tres experimentos y Antezana et al. (2015) fueron usados para desarrollar nuevas calibraciones con la tecnología NIRS, para predecir la composición del purín y el potencial de las emisiones de gases. Se observó una buena precisión (R2cv superior a 0,92) de las calibraciones cuando muestras de los ensayos controlados (2, 3 y Antezana et al., 2015) fueron añadidas, aumentando el rango de variación. Una menor exactitud fue observada para TAN y emisiones de NH3 y CH4, lo que podría explicarse por una menor homogeneidad en la distribución de las muestras cuando se amplía el rango de variación del estudio. ABSTRACT This PhD thesis was developed to study the emissions of ammonia (NH3) and methane (CH4) from pig slurry and the effects caused by changes on diet formulation. For these proposes three studies were conducted. Experiment 1 aimed to analyse several factors of variation of slurry composition and to establish prediction equations for potential CH4 and NH3 emissions. Seventy-nine feed and slurry samples were collected at two seasons (summer and winter) from commercial pig farms sited at two Spanish regions (Centre and Mediterranean). Nursery, growing-fattening, gestating and lactating facilities were sampled. Feed and slurry composition were determined, and potential CH4 and NH3 emissions measured. Feed nutrient contents were used as covariates in the analysis. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was evaluated as a predicting tool for slurry composition and potential gaseous emissions. A wide variability was found both in feed and slurry composition. Mediterranean farms had a higher pH (P<0.001) and ash (P=0.02) concentration than those located at the centre of Spain. Also, type of farm affected ether extract (EE) content of the slurry (P=0.02), with highest values obtained for the youngest animal facilities. Results suggested a buffer effect of dietary fibre on slurry pH and a direct relationship (P<0.05) with fibre constituents of manure. Dietary protein content did not affect slurry nitrogen content (N) but decreased (P=0.003) in total solid (TS) and volatile solids (VS) concentration. Prediction models of potential NH3 emissions (R2=0.89) and biochemical CH4 potential (B0) (R2=0.61) were obtained from slurry composition. Predictions from NIRS showed a high accuracy for most slurry constituents with coefficient of determination of cross validation (R2cv) above 0.90 and a similar accuracy of prediction of potential NH3 and CH4 emissions (R2cv=0.84 and 0.68, respectively) thus models based on slurry composition from commercial farms. Experiment 2 was conducted to investigate the effects of increasing the level of two sources of fibrous by-products, orange pulp (OP) and carob meal (CM), in iso-fibrous diets for growing-finishing pig, slurry composition and potential NH3 and CH4 emissions. Thirty pigs (85.4±12.3 kg) were fed five iso-nutritive diets: a commercial control wheat/barley (C) and four experimental diets including two sources of fibrous by-products OP and CM and two dietary levels (75 and 150 g/kg) in a 2 × 2 factorial arrangement. After a 14-day adaptation period, faeces and urine were collected separately for 7 days to measure nutrient digestibility and the excretory patterns of N from pigs (6 replicates per diet) housed individually in metabolic pens. For each animal, the derived NH3 and CH4 emissions were measured in samples of slurry over an 11 and 100-day storage periods, respectively. Source and level of the fibrous by-products affected digestion efficiency in a different way as the coefficients of total tract apparent digestibility (CTTAD) for dry matter (DM), organic matter (OM), fibre fractions and gross energy (GE) increased with OP but decreased with CM (P<0.05). Crude protein CTTAD decreased with the inclusion of both sources of fibre, being lower at the highest dietary level. Faecal concentration of fibre fractions increased (P<0.05) with the level of inclusion of CM but decreased with that of OP (P<0.01). High dietary level for both sources of fibre increased (P<0.02) CP faecal content but urine N content decreased (from 205 to 168 g/kg DM, P<0.05) in all the fibre-supplemented compared to C diet. Additionally, the proportions of undigested dietary, water soluble, and bacterial and endogenous debris of faecal N excretion were not affected by treatments. The initial slurry characteristics did not differ among different fibre sources and dietary levels, except pH, which decreased at the highest by-product inclusion levels. Ammonia emission per kg of slurry was lower in all the fibre-supplemented diets than in C diet (2.44 vs. 1.81g as average, P<0.05). Additionally, slurries from the highest dietary level of by-products tended (P<0.06) to emit less NH3 per kg of initial total Kjeldahl nitrogen (TKN) and showed a lower biochemical CH4 potential , independently of the fibre source. Experiment 3 investigated the effects of protein source in practical diets. Three experimental feeds were designed to substitute a mixture of soybean meal and soybean hulls (SB diet) with sunflower meal (SFM) or wheat DDGS (WDDGS). The proportion of other ingredients was also modified in order to maintain similar nutrient contents across diets. Changes in protein source led to differences in dietary content of neutral detergent insoluble crude protein (NDICP), soluble fibre (SF) and acid detergent lignin (ADL). Twenty-four pigs (eight per diet), weighing 52.3 or 60.8 kg at the first and second batch respectively, were housed individually in metabolic pens to determine during a 7-day period DM balance, CTTAD of nutrients, and faecal and urine composition. Representative slurry samples from each animal were used to measure NH3 and CH4 emissions over an 11 and or 100-day storage period, respectively. Neither DM intake, nor DM or energy CTTAD differed among experimental diets, but type of feed affected (P<0.001) CP digestibility, which was highest for SFM (0.846) than for SB (0.775) diet, with WDDGS-based diet giving an intermediate value (0.794). Faecal DM composition was influenced (P<0.001) accordingly, with the lowest CP concentration found for diet SFM and the highest for SB. The ratio of N excreted in urine or faeces decreased from SFM (1.63) to SB diet (0.650), as a consequence of both lower urine and higher faecal losses, with all the faecal N fractions increasing in parallel to total excretion. This result was parallel to a decrease of potential NH3 emission (g/kg slurry) in diet SB with respect to diet SFM (from 1.82 to 1.12, P<0.05), giving slurry from WDDGS-based diet an intermediate value (1.58). Otherwise, SF and insoluble neutral detergent fibre (NDF) CTTAD were affected (P<0.001 and P=0.002, respectively) by type of diet, being lower for SFM than in SB-diet; besides, a higher content of NDF (491 vs. 361 g/kg) in faecal DM was observed for SFM with respect to SB based diet, with WDDGS diet being intermediate. Degree of lignification of NDF (ADL/NDF x 100) of faeces decreased in the order SFM>WDDGS>SB (from 0.171 to 0.109 and 0.086, respectively) in parallel to a decrease of biochemical CH4 potential per g of VS of slurry (from 301 to 269 and 256 ml, respectively). All slurry samples obtained from these three experiments and Antezana et al. (2015) were used to develop new calibrations with NIRS technology, to predict the slurry composition and potential gaseous emissions of samples with greater variability in comparison to experiment 1. Better accuracy (R2cv above 0.92) was observed for calibrations when samples from controlled trials experiments (2, 3 and Antezana et al., 2015) were included, increasing the range of variation. A lower accuracy was observed for TAN, NH3 and CH4 gaseous emissions, which might be explained by the less homogeneous distribution with a wider range of data.

Técnicas de machine learning para la detección de la negación en textos clínicos en español

En los últimos años han surgido nuevos campos de las tecnologías de la información que exploran el tratamiento de la gran cantidad de datos digitales existentes y cómo transformarlos en conocimiento explícito. Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son capaces de extraer información de los textos digitales presentados en forma narrativa. Además, las técnicas de machine learning clasifican instancias o ejemplos en función de sus atributos, en distintas categorías, aprendiendo de otros previamente clasificados. Los textos clínicos son una gran fuente de información no estructurada; en consecuencia, información no explotada en su totalidad. Algunos términos usados en textos clínicos se encuentran en una situación de afirmación, negación, hipótesis o histórica. La detección de esta situación es necesaria para la estructuración de información, pero a su vez tiene una gran complejidad. Extrayendo características lingüísticas de los elementos, o tokens, de los textos mediante NLP; transformando estos tokens en instancias y las características en atributos, podemos mediante técnicas de machine learning clasificarlos con el objetivo de detectar si se encuentran afirmados, negados, hipotéticos o históricos. La selección de los atributos que cada token debe tener para su clasificación, así como la selección del algoritmo de machine learning utilizado son elementos cruciales para la clasificación. Son, de hecho, los elementos que componen el modelo de clasificación. Consecuentemente, este trabajo aborda el proceso de extracción de características, selección de atributos y selección del algoritmo de machine learning para la detección de la negación en textos clínicos en español. Se expone un modelo para la clasificación que, mediante el algoritmo J48 y 35 atributos obtenidos de características lingüísticas (morfológicas y sintácticas) y disparadores de negación, detecta si un token está negado en 465 frases provenientes de textos clínicos con un F-Score del 73%, una exhaustividad del 66% y una precisión del 81% con una validación cruzada de 10 iteraciones. ---ABSTRACT--- New information technologies have emerged in the recent years which explore the processing of the huge amount of existing digital data and its transformation into knowledge. Natural Language Processing (NLP) techniques are able to extract certain features from digital texts. Additionally, through machine learning techniques it is feasible to classify instances according to different categories, learning from others previously classified. Clinical texts contain great amount of unstructured data, therefore information not fully exploited. Some terms (tokens) in clinical texts appear in different situations such as affirmed, negated, hypothetic or historic. Detecting this situation is necessary for the structuring of this data, however not simple. It is possible to detect whether if a token is negated, affirmed, hypothetic or historic by extracting its linguistic features by NLP; transforming these tokens into instances, the features into attributes, and classifying these instances through machine learning techniques. Selecting the attributes each instance must have, and choosing the machine learning algorithm are crucial issues for the classification. In fact, these elements set the classification model. Consequently, this work approaches the features retrieval as well as the attributes and algorithm selection process used by machine learning techniques for the detection of negation in clinical texts in Spanish. We present a classification model which, through J48 algorithm and 35 attributes from linguistic features (morphologic and syntactic) and negation triggers, detects whether if a token is negated in 465 sentences from historical records, with a result of 73% FScore, 66% recall and 81% precision using a 10-fold cross-validation.

Psychometric properties of the Spanish adaptation of the School Attitude Assessment Survey-Revised

Background: The assessment of attitudes toward school with the objective of identifying adolescents who may be at risk of underachievement has become an important area of research in educational psychology, although few specific tools for their evaluation have been designed to date. One of the instruments available is the School Attitude Assessment Survey-Revised (SAAS-R). Method: The objective of the current research is to test the construct validity and to analyze the psychometric properties of the Spanish version of the SAAS-R. Data were collected from 1,398 students attending different high schools. Students completed the SAAS-R along with measures of the g factor, and academic achievement was obtained from school records. Results: Confirmatory factor analysis, multivariate analysis of variance and analysis of variance tests supported the validity evidence. Conclusions: The results indicate that the Spanish version of the SAAS-R is a useful measure that contributes to identification of underachieving students. Lastly, the results obtained and their implications for education are discussed.