188 research outputs found
Caracterización de señales ECG con fibrilación ventricular mediante técnicas de dinámicas no lineales
Get PDFSe presenta el desarrollo de un sistema de extracción de características discriminantes para señales electrocardiográficas basado en técnicas de dinámica no lineal, orientado a la clasificación de los grupos: 1) normal, 2) con patología fibrilación ventricular y 3) con otras arritmias ventriculares como son la taquicardia y el aleteo ventricular. Para la selección de características, se plantean criterios de mínima independencia estadística y máxima información; este análisis estadístico incluye el análisis de correlación por rangos y componentes principales. Con el objetivo de evaluar el desempeño discriminante de las características calculadas, se utilizó como técnica de clasificación: máquinas de soporte vectorial. Se obtuvo que cinco características basadas en técnicas de dinámica no lineal representan suficiente separabilidad entre las clases. / Abstract: This document presents the development of a discriminant-feature-extraction system for ECG signals based on non linear dynamics techniques, aimed to the classification of the following sets: 1) normal, 2) ventricular fibrillation pathology and 3) other ventricular arrhythmias like ventricular tachycardia vent. feature extraction criteria were established based on statistical independence and maximum information viewpoint. This statistical study also includes range correlation analysis and principal components analysis. with the objective of assessing the discriminant capability of the calculated feature a support vector machine was employed as a classifier. It was found that five feature based on nonlinear dynamic technique are sufficient to assure the separability of the classes.Maestrí
Measurement and feature extraction/selection in the automatic detection of ischemia and valvular pathologies on cardiac signals
No full textLa detección automática de patologías cardíacas depende fuertemente de la calidad de representación de los fenómenos fisiológicos subyacentes, y esto ha motivado la realización de estudios para encontrar la representación efectiva de los datos. La representación de la dinámica del corazón está relacionada con las propiedades temporales, morfológicas, espectrales y de complejidad de las señales cardíacas. Como el comportamiento cardíaco posee alta variabilidad intra-clase entonces la tarea de encontrar un espacio de representación efectivo es muy compleja, y desafortunadamente, muchas de las características estimadas son irrelevantes al concepto de clasificación. En este estudio, se presenta un nuevo método de entrenamiento para obtener la representación efectiva de datos involucrados en la dinámica cardíaca, con el fin de desarrollar un sistema de detección automática de isquemia y deficiencias valvulares sobre registros de la actividad cardíaca. Se expone una comparación de diferentes modelos de representación basados en medidas de diagnóstico y coeficientes de representación abstracta. Se presenta un método de reducción de dimensiones basado en un esquema nuevo compuesto por tres niveles de aplicación (proyección, interpretación y visualización), el cual ayuda a encontrar la interpretación del espacio inicial de entrenamiento, indicando cuales características son las que realmente aportan a la detección y también conecta esas características con la representación fisiológica de las señales cardíacas (electrocardiograma – ECG y fonocardiograma – FCG). Varias bases de datos fueron usadas para evaluar los modelos propuestos de representación, encontrando que el análisis de complejidad permitió la conformación del espacio de representación más discriminante. También fueron evaluadas diferentes esquemas metodológicos de reducción de dimensiones, obteniendo resultados del 99.5% en la detección de eventos isquémicos y del 97.8% para la detección de soplos cardíacos (clasificador 5-NN – validación cruzada 15 × 2). Para incrementar la capacidad de generalización en la etapa de clasificación fue usado el modelo de complejidad de Rademacher y comparado con técnicas convencionales de entrenamiento, resultando que la penalización de Rademacher suma capacidad de generalización al clasificador, lo cual es una restricción necesaria debida a la alta variabilidad intra-clase de las señales cardíacas. Esta componente de incertidumbre incluida en la reducción de dimensiones permite hallar una representación efectiva de los datos. / Abstract: The automatic detection of cardiac pathologies strongly depends on the representation quality of subjacent physiological phenomena, and this has been the motivation behind several studies to seek effective data representation. Representation of heart dynamics is mostly related to timing, morphology, spectral and complexity properties of cardiac signals. It is important to note that because cardiac behavior has high within-class variability then the task of finding an effective representation space is very complex, and unfortunately, many of the candidate features are irrelevant to the target concept. In this study, a new training method for obtaining the effective data representation involved in cardiac dynamics is presented, with the aim of achieving an automatic detection system of ischemia and valvular pathologies on cardiac signals. A comparison of different representation models based on clinical measures and abstract coefficients was carried out. A dimensionality reduction method based on a new scheme founded in three applicability layers (projection, interpretation and visualization) is presented, which helps to find interpretation of the initial space, locating the features that increase the detection capability of cardiac pathologies and also connecting these features with the physiologic representation of the cardiac signals (electrocardiogram – ECG and phonocardiogram – PCG). Several databases were used for evaluating the proposed representation models, finding that complexity analysis made the representation space more discriminant. Also, different dimensionality reduction methodologies were evaluated obtaining results over 99.5% of classification accuracy for detecting ischemia events and 97.8% for episodes with cardiac murmurs, using a 5-NN classifier and 15 × 2 cross-validation. For increasing the generalization capability in the classification stage, the Rademacher complexity model was used and compared with conventional training techniques, as a result that the Rademacher penalty added generalization capability to the classifier, which is a necessary constraint due to the high within-class variability of cardiac signals. This uncertainty included in the dimensionality reduction procedure allowed effective data representation.Doctorad
Sintonización optima de un controlador para una turbina eólica con generador síncrono de magnetización permanente.
No full textEste artículo presenta el diseño de un controlador lineal, el sistema de control es entrenado para hallar la ganancia del regulador minimizando la energía de entrada y el error de seguimiento. El problema de sintonización es resuelto con la optimización pot cúmulo de partículas; en la turbina de viento se controla la velocidad del generador síncrono de magnetización permanente conectado a un convertidor chopper representado por una carga resistiva variable; la turbina emplea el modelo de eje rígido. Para el desarrollo y prueba del sistema de control se usa el modelo en el sistema de coordenadas del rotor
Multilevel Hybrid Classifier Based on Rough Fuzzy C-Means for Enhancing the Robustness of an Intrusion Detection System
No full textLas redes computacionales se han convertido en una parte esencial para las organizaciones, donde el tráfico electrónico se convierte en un soporte vital de las empresas y la inversión en esta área incrementa el potencial de la capacidad de negociación. En este contexto, la ciberseguridad es un desafío dado el panorama de amenazas en constante evolución y toma gran relevancia no sólo en la comunidad científica,sino a nivel empresarial y gubernamental. Una gran variedad de Sistemas de Detección de Intrusos (IDS) basados en Aprendizaje de Máquinas, han jugado un papel importante en la detección de anomalías estructurados en la clasificación .Sinembargo ,estas técnicas siguen siendo débiles en el manejo y modelado de los ataques y amenazas, dada la complejidad de las redes computacionales y el comportamiento no lineal de los ataques, lo cual provoca que sean impredecibles a lo largo del tiempo, generando incertidumbres que constituyen un ensamble interactuante y multivariado. En este contexto se estudiarán los diferentes métodos de detección de intrusos como son: Detección basada en Conocimiento, Detección basada en Métodos Estadíısticos y Detección basada en Aprendizaje de Máquinas, donde se discuten. las técnicas de análisis supervisado, no supervisado y semi supervisado. Por consiguiente se presenta un esquema de clasificación híbrido multinivel, que incluye rutinas Rough Fuzzy c-Means, con el objetivo de lograr robustez en un IDS para cuatro tipos de ataques: Denial of Service (DoS), Probing Attack (PA), Remote to Local (R2L) y User to Root (U2R). Se realizó un proceso de selección de características con los algoritmos Fuzzy Rough Sets (FRS) y Relief F, encontrando que Relief F mejora significativamente la capacidad discriminante del clasificador multinivel. El IDS fue implementado usando la base de datos KDD Cup 99 a través de tres niveles y seis clasificadores. En el nivel uno, el primer clasificador identifica dos clases y una agrupación: DoS, PA y la agrupación compuesta por las clases R2L, U2R y Normal denominada (RUN). El segundo nivelestácompuestoportresclasificadores:losdosprimerosidentificanlasformasdeataque correspondientes a DoS y PA, respectivamente, mientras el tercer clasificador identifica las clases R2L, U2R y Normal. Asimismo, el nivel tres queda compuesto por dos clasificadores que identifican las formas de ataque para R2L y U2R, respectivamente. Se evaluaron tres tipos de clasificadores: Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), k- Vecinos más Cercanos (k-NN)yFuzzy c-Means Semi-Supervisado(SSFCM).Se encuentra que SVM ofrece el mejor desempeño en el nivel uno y los dos primeros clasificadores del nivel dos, k-NN en el último clasificador del nivel dos y SSFC M en los clasificadores del nivel tres. Finalmente,se lograron errores inferiores al 1% en los niveles uno y dos, mientras en el nivel tres (clasificación entre las diferentes formas de ataque para R2L y U2R), se obtuvieron errores de alrededor del 7%. De esta manera, con una precisión global del clasificador en los niveles uno y dos de un 99.69%, y para el nivel 3, un resultado del 93% de ataques clasificados como ataques, donde se tomó como función objetivo la robustez del sistema de detección de intrusosComputer networks have be come an an essential part of organizations, where electronic trafficis a fundamental support for companies, and investment in this area increases the negotiation capacity. In this context, cybersecurity is a challenge not only for the scientific community but also businesses and government, as threats are in constant evolution. A variety of Intrusion Detection Systems (IDS) based on Machine Learning have played an important role in the detection of structured anomalies in the classification. However, these techniques are still weak in handling and modeling attacks and threats given the complexity of computer networks and the non-line ar behavior of attacks, which causes them to be un predictable over time, generating uncertainties that constitute an interacting and multivariate assembly. In this context, the different methods of intrusion detection will be studied ,suchas: Knowledge based detection, Detection based on Statistics and Detection based on Machine Learning, wheretheyarediscussed.Supervised,un supervised and semi-supervised analysis techniques. Therefore,amulti-level hybrid classification scheme that includes RoughFuzzy c-Meansroutines is presented, with the aim of achieving robustness in an IDS for four types of attacks: Denial of Service (DoS), Probing Attack (PA) , Remote to Local (R2L) and textit User to Root (U2R). A process of feature selection was performed with the Fuzzy Rough Sets (FRS) and Relief F algorithms, finding that Relief F significantly improves the discriminant capacity of the multilevel classifier. The IDS was implemented using the KDD Cup 99 database through three levels and six classifiers. In level one, the first classifier identifies two classes and one grouping: DoS, PA and the grouping composed of classes R2L, U2R and Normal. The second level is composed of three classifiers, the first two identify the attack formscorrespondingtoDoSandPA,respectively,whilethethirdclassifieridentifiestheclasses R2L, U2R and Normal. Likewise, level three is composed of two classifiers that identify the attack forms for R2l and U2R, respectively. Three types of classifiers were evaluated: VectortialSupportMachines(SVM), k-NearestNeighbors(k-NN)andFuzzy c-Means Semi Supervised(SSFCM); finding that SVM offers the best performance in leve lone and the first 2 classifiers of level two, k-NN in the last classifier of level two and SSFCM in classifiers of level three. Finally, errors lower than 1% were obtained in levels 1 and 2, while in level 3 (classification between the different attack forms for R2L and U2R), errors of around 7% could be obtained. In this way, the hybrid multilevel classification scheme was validated, with an overall accuracy of the classifier at level one and two of 99.69% for level 3 with 93% of attacks classified as attacks, taking as objective the robustness of the intrusion detection syste
Adaptation of a project managemet maturity modelo for the vice presidency of Mines of the Company Acerías Paz Del Rio S.A
Get PDFEl presente trabajo de investigación desarrollado bajo un enfoque mixto y ejecutado bajo un diseño por triangulación concurrente de acuerdo con Creswell (2009), pretende realizar la adaptación de un modelo de madurez en gerencia de proyectos (PMMM) para el departamento de minería de la empresa Acerías Paz del Río S.A, localizada en Colombia. Pasando por una rigurosa revisión bibliográfica del tema, el estado del arte disponible y los conceptos y recomendaciones de los autores e investigadores que son referentes en el contexto internacional. Una vez identificados los diferentes modelos de madurez disponibles, se procede a seleccionar el modelo de Prado-MMGP como elemento guía para el diagnóstico del nivel de madurez del departamento y el diseño de un plan de mejora que guie el proceso de cambio y permita alcanzar el estado deseado por la organización, de acuerdo con sus capacidades y requerimientos. Al final de documento, se realizan conclusiones relacionadas con el estado actual del departamento, los procesos que deberá ejecutar para mejorar sus capacidades, así como, el tiempo, costo y rentabilidad que se tendrían al embarcarse en un proceso de mejora, soportado por el modelo de madurez en gerencia de proyectos Prado-MMGP, como marco guía.Acerías Paz del Río S.AMagíster en Gerencia Organizacional de ProyectosMaestriaThis research work developed under a mixed approach and executed under a concurrent triangulation design according to Creswell (2009), aims to adapt a project management maturity model (PMMM) for the mining department of the company Acerías Paz del Río S.A., located in Colombia. Going through a rigorous bibliographic review of the subject, the state of the art available and the concepts and recommendations of authors and researchers who are referents in the international context. Once the different maturity models available were identified, the Prado-MMGP model was selected as the guiding element for the diagnosis of the maturity level of the department and the design of an improvement plan that guides the change process and allows reaching the desired state of the organization, according to its capabilities and requirements. At the end of the document, conclusions are drawn regarding the current state of the department, the processes to be implemented to improve its capabilities, as well as the time, cost and profitability of embarking on an improvement process, supported by the Prado-MMGP project management maturity model as a guiding framework
Editorial
Get PDFNinguna otra generación en la historia de la humanidad había sido tan bombardeada por el multipropósito tecnológico de alta gama como el que usualmente se ve hoy de forma natural y normal. Las fronteras del conocimiento son cada vez más abstractas, donde la ciencia y la tecnología están embebidas en un laberinto que provoca la pérdida de visión de muchos investigadores hacia lo simple y cotidiano, lo cual en principio, debería ser lo primero a resolver, y lamentablemente, aún existe una gama muy amplia de problemas que siguen abiertos esperando que la comunidad científica los considere lo suficientemente complejos para ingresarlos al selecto grupo de problemas de investigación.Ninguna otra generación en la historia de la humanidad había sido tan bombardeada por el multipropósito tecnológico de alta gama como el que usualmente se ve hoy de forma natural y normal. Las fronteras del conocimiento son cada vez más abstractas, donde la ciencia y la tecnología están embebidas en un laberinto que provoca la pérdida de visión de muchos investigadores hacia lo simple y cotidiano, lo cual en principio, debería ser lo primero a resolver, y lamentablemente, aún existe una gama muy amplia de problemas que siguen abiertos esperando que la comunidad científica los considere lo suficientemente complejos para ingresarlos al selecto grupo de problemas de investigación
Analisis tiempo-frecuencia de señales de electromiografia para el diagnostico de lesiones de plexo branquial
Get PDFEn la presente investigación se propone una metodología basada en el análisis tiempo-frecuencia para el diagnóstico de lesiones de plexo braquial. La cual tendrá el potencial para servir como soporte al diagnóstico de lesiones como Esclerosis Lateral Amiotrófica (ALS) y Miopatía (MIO) a fin de que se pueda definir un tratamiento con mayor efectividad. En esta tesis se utilizó una base de datos suministrada por la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Copenhague, conformada por 395 registros en total, los cuales fueron separados en 3 clases así: 270 de control, 82 de pacientes con MIO y 43 de pacientes con ALS. La descomposición de la señal de electromiografía se realizó por medio de la Transformada Wavelet Discreta utilizando la familia Daubechies 8 con seis niveles de descomposición y, posteriormente, se estimaron características de energía e información estadística para cada nivel de descomposición. Adicionalmente, se realizó un análisis para determinar las características más relevantes, mediante Análisis de Relevancia estocástico y entropía difusa. Finalmente se validó la metodología mediante un procedimiento de validación cruzada con 10-folds. Para la clasificación se utilizó un clasificador de K vecinos más cercanos (K-nn), obteniendo una máxima tasa de acierto del 93.91 ± 0.99%. Los resultados muestran que este método constituye una alternativa para el diagnóstico de lesiones de plexo braquial.Magister en Automatización y Contro
Algoritmos de Enjambre para la Optimización de HMM en la Detección de Soplos Cardíacos en Señales Fonocardiográficas Usando Representaciones Derivadas del Análisis de Vibraciones
Get PDFEste trabajo presenta una metodología para desarrollar un sistema automático de apoyo en la clasificación de señales fonocardiográficos (PCG). En primer lugar, las señales PCG fueron pre-procesadas. Luego descompuestas por medio de la técnica descomposición modo empírico (EMD) con algunas de sus variantes y el análisis de vibración por descomposición de Hilbert (HVD) de forma independiente, donde se comparó el costó computacional y el error en la reconstrucción de la señal original generando constructos a partir de las IMFs. A continuación, se extrajeron las características con los momentos estadísticos de los datos generados por la transformada de Hilbert-Huang (HHT), además de los coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel (MFCC) y cuatro de sus variantes. Por último, un subconjunto de características fue seleccionado usando conjuntos de aproximación difusos (FRS), análisis de componentes principales (PCA) y selección secuencial flotante hacia adelante (SFFS) de manera simultánea para ser utilizadas como entradas del modelo oculto de Markov (HMM) ergódico ajustado con optimización por enjambre de partículas (PSO), con el fin de proporcionar un mecanismo objetivo y preciso para mejorar la fiabilidad en la detección de soplos en el corazón, obteniendo resultados en la clasificación de alrededor del 96% con valores de sensibilidad superiores a 0.8 y de especificidad mayores a 0.9, utilizando validación cruzada (70/30 con 30 fold)This study presents a methodology for developing an automated support system in the classification of phonographic signals (PCG). First, the PCG signals were preprocessed. You then decomposed by the decomposition technique empirically (EMD) with some of its variants and vibration analysis by decomposition of Hilbert (HVD) independently, where the computational cost and the error was compared in the reconstruction of the original signal generating constructs from IMFs. Then the characteristics of the statistical moments data generated by the Hilbert-Huang Transform (HHT), plus cepstral coeffcients at frequencies of Mel (MFCC) and four of its variants were extracted. Finally, a subset of features was selected using sets of fuzzy approximation (FRS), principal component analysis (PCA) and floating sequential forward selection (SFFS) simultaneously to be used as inputs to the hidden Markov model (HMM) ergodic adjusted particle swarm optimization (PSO), in order to provide an objective and accurate to improve reliability in detecting heart murmurs mechanism, obtaining results in the classification of about 96% with sensitivity values higher 0.8 and higher specificity to 0.9, using cross-validation (70/30 split with 30 fold)Magister en Automatización y Contro
Methodology for the capture and analysis of artificial seismic waves from acoustic holograms for the detection of objects associated to landmines
Get PDFEn la presente tesis se plantea una metodología para la captura y análisis del comportamiento de las señales sismo-acústicas generadas artificialmente sobre un terreno, en el cual se encuentran objetos enterrados. Para esto, se construyó un prototipo de laboratorio que permite generar señales de estimulación de tipo Chirp y analizar la respuesta obtenida a través de diferentes herramientas de procesamiento de señales que proporcionan imágenes, mostrando las inclusiones del terreno. El principal objetivo de esta metodología es la búsqueda de un sistema de prospección superficial con micrófonos como sensores de presión no acoplados al suelo, conservando una mínima distancia entre el suelo y el sensor.Magister en Automatización y Contro
- …
