{"id":94059,"date":"2018-03-11T10:13:37","date_gmt":"2018-03-11T10:13:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/tecnicas-de-extraccion-del-conocimiento-basadas-en-data-mining-visual-para-la-supervision-de-procesos-industriales-analisis-de-la-dinamica-basado-en-mapas-auto-organizados\/"},"modified":"2018-03-11T10:13:37","modified_gmt":"2018-03-11T10:13:37","slug":"tecnicas-de-extraccion-del-conocimiento-basadas-en-data-mining-visual-para-la-supervision-de-procesos-industriales-analisis-de-la-dinamica-basado-en-mapas-auto-organizados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/leon\/tecnicas-de-extraccion-del-conocimiento-basadas-en-data-mining-visual-para-la-supervision-de-procesos-industriales-analisis-de-la-dinamica-basado-en-mapas-auto-organizados\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas de extracci\u00f3n del conocimiento basadas en data mining visual para la supervisi\u00f3n de procesos industriales. an\u00e1lisis de la din\u00e1mica basado en mapas auto-organizados."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Miguel \u00e1ngel Prada Medrano <\/strong><\/h2>\n<p>La extracci\u00f3n de conocimiento a partir de grandes vol\u00famenes de datos se presenta como una opci\u00f3n eficaz en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis y supervisi\u00f3n de los procesos industriales. El mapa auto-organizado (som) es un m\u00e9todo \u00fatil para este prop\u00f3sito, pues permite proyectar, de un modo no supervisado, la informaci\u00f3n m\u00e1s significativa que se encuentra disponible en un conjunto de datos sobre un espacio de baja dimensi\u00f3n ordenado. Su capacidad para resumir los datos de entrada y preservar su estructura es \u00fatil para la creaci\u00f3n de modelos locales o la definici\u00f3n de mapas interpretables de un modo consistente. Sus aplicaciones en el \u00e1rea de los procesos industriales se han centrado, hasta el momento, fundamentalmente en caracter\u00edsticas est\u00e1ticas. No obstante, en el an\u00e1lisis y supervisi\u00f3n de procesos, el conocimiento del comportamiento din\u00e1mico resulta clave.  puesto que el mapa auto-organizado es \u00fatil como infraestructura para el modelado din\u00e1mico mediante agrupaci\u00f3n de modelos locales, en esta tesis se comparan diversas modificaciones del som, originalmente propuestas para mejorar su procesamiento temporal, con el objetivo de evaluar su potencial para este prop\u00f3sito. Se utilizan cinco algoritmos representativos de las diferentes estrategias para introducir contexto temporal en el aprendizaje de la red. Estos algoritmos son el som con aprendizaje din\u00e1mico, el som recurrente, sardnet, merge som y somtad. Tambi\u00e9n se compara el ajuste de los modelos por medio de los vectores prototipo del som con el ajuste por medio de los vectores de entrada asociados a cada regi\u00f3n local, de acuerdo al espacio de salida de la red. La capacidad de reconstrucci\u00f3n de la din\u00e1mica se compara por medio del error de predicci\u00f3n n pasos adelante y de la preservaci\u00f3n de los invariantes din\u00e1micos.  la evaluaci\u00f3n de estos algoritmos permite reconocer pautas para la correcta selecci\u00f3n de los m\u00e9todos a utilizar e indicios sobre los aspectos clave a considerar para definir nuevos algoritmos. Las modificaciones que incorporan difusi\u00f3n de la actividad, recursividad o regulaci\u00f3n del aprendizaje en funci\u00f3n del error de predicci\u00f3n proporcionan, en general, mejores resultados que el algoritmo cl\u00e1sico. Por otra parte, el ajuste por medio de los vectores de las regiones de voronoi proporciona una mejor reconstrucci\u00f3n de la din\u00e1mica.  con el objetivo, de nuevo, de extraer conocimiento acerca de la din\u00e1mica de procesos industriales, tambi\u00e9n se propone aprovechar la naturaleza eminentemente visual de la red som para definir mapas de visualizaci\u00f3n que permitan representar, en todo el rango de operaci\u00f3n, caracter\u00edsticas din\u00e1micas relacionadas con dos tareas com\u00fanmente realizadas por los ingenieros de control: el an\u00e1lisis de la respuesta temporal de sistemas monovariable y el an\u00e1lisis del acoplamiento entre lazos y las dificultades de control en sistemas multivariable. Por ello, en el primer caso, se definen mapas que permitan relacionar comportamientos din\u00e1micos espec\u00edficos expresados en t\u00e9rminos habituales (ganancia, tiempo de establecimiento, coeficiente de amortiguamiento, etc.) Con regiones o conjuntos de puntos de funcionamiento, de un modo global e intuitivo. En el segundo caso, mediante mapas de ganancias relativas, valores y vectores singulares, n\u00famero de condici\u00f3n y ceros multivariable, se busca reconocer las dificultades en el control y el acoplamiento entre variables en este tipo de sistemas.  los mapas permiten descubrir, ampliar o confirmar conocimientos acerca del sistema, abarcando todo el rango de operaci\u00f3n. Debido a su consistencia, tanto entre s\u00ed como con respecto a otros mapas previamente definidos, resultan una herramienta \u00fatil para comparar visualmente el comportamiento de caracter\u00edsticas din\u00e1micas o relacionarlas visualmente con las variables de su punto de funcionamiento.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>T\u00e9cnicas de extracci\u00f3n del conocimiento basadas en data mining visual para la supervisi\u00f3n de procesos industriales. an\u00e1lisis de la din\u00e1mica basado en mapas auto-organizados.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 T\u00e9cnicas de extracci\u00f3n del conocimiento basadas en data mining visual para la supervisi\u00f3n de procesos industriales. an\u00e1lisis de la din\u00e1mica basado en mapas auto-organizados. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Miguel \u00e1ngel Prada Medrano <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Le\u00f3n<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 16\/06\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Manuel Dominguez Gonzalez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: sebasti\u00e1n Dormido bencomo <\/li>\n<li>ignacio Diaz blanco (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Ruiz arahal (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Guzm\u00e1n s\u00e1nchez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Miguel \u00e1ngel Prada Medrano La extracci\u00f3n de conocimiento a partir de grandes vol\u00famenes de datos se presenta 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