Listar por autor "Sanz Delgado, José Antonio"
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Algoritmo evolutivo para la optimización y generación de rutas de recogida selectiva de basura. Ahorro en costes y emisiones de Co2
La recogida selectiva de basura y residuos urbanos, presta un servicio muy importante para la sociedad. Cada día son muchas las rutas realizadas por los vehículos que se encargan de la recogida de basura. Sin embargo ... -
Análisis automático de imágenes de frotis de sangre periférica para diagnóstico de leucemia
Este proyecto trata sobre cómo conseguir detectar la leucemia de una forma rápida y poco costosa para que pueda ser accesible por todo el mundo. Para ello, solamente necesitaríamos una muestra de sangre del paciente con ... -
Comparación de dos métodos de obtención de reglas difusas a partir de conjuntos de datos
En este proyecto se aplicarán las técnicas de minería de datos para la extracción de información de un conjunto de datos (pacientes en el primer caso y píxeles de la imagen en el segundo caso), se recibirán una serie de ... -
Creación de ensembles utilizando técnicas de Bagging para mejorar el rendimiento de sistemas de clasificación basados en reglas difusas
En la denominada sociedad de la información y del conocimiento en la que vivimos, existen gran cantidad de datos que deben ser tratados y almacenados adecuadamente. Actualmente éstos se almacenan principalmente en Bases ... -
Detección automática de líneas eléctricas de alta tensión en datos LIDAR mediante minería de datos
The correct classification of power lines has been one of the most important topics of mapping. The aim of this research is the detection and automatic extraction of high-voltage transmission ... -
Detección de aprovechamientos forestales mediante imágenes multitemporales del satélite Sentinel-1
Con la finalidad de obtener información sobre los aprovechamientos forestales que se realizan en Navarra, en el presente documento se evaluará la capacidad del satélite radar Sentinel-1 para la detección de estos cambios. ... -
Estudio comparativo de modelos genéticos en la tercera fase de un clasificador FARC-HD
En el presente proyecto se han explorado, implementado y comparado diferentes modelos de algoritmos genéticos además de sus correspondientes operadores genéticos y parámetros asociados como alternativas al algoritmo CHC ... -
Estudio de CDBH, técnica híbrida de muestreo de datos para problemas de clasificación no balanceados
El objetivo de este trabajo consiste en implementar, analizar y comparar el rendimiento de CDBH (Clustering and Density-Based Hybrid Method) frente a otros métodos de muestreo de datos ampliamente reconocidos para abordar ... -
A framework for general fusion processes under uncertainty modeling control, with an application in interval-valued fuzzy rule-based classification systems
La fusión de información es el proceso de combinar varios valores numéricos en uno solo que los represente. En problemas con algún tipo de modelado difuso, este proceso generalmente se realiza mediante funciones de fusión ... -
Generación de prototipos para clasificación en entornos Big Data
El objetivo del proyecto es utilizar las nuevas tecnologías del campo del Big Data para crear un algoritmo que consiga reducir un dataset de clasificación compuesto por muchísimos ejemplos a unos pocos prototipos que los ... -
Generation of invernal-valued fuzzy partitions in order to optimise IVFARC algorithm
IVFARC is a classifier based on interval-valued fuzzy association rules. This classifier provides its knowledge to correctly predict the class of a given example from a model based on fuzzy association rules. They are ... -
Herramienta para la adquisición de imágenes y detección del movimiento
Sanz Delgado, José Antonio (2006) Proyecto Fin de Carrera / Ikasketen Amaierako Proiektua -
Implementación y estudio del rendimiento del clasificador DERS-Boost, para problemas con conjuntos de datos no balanceados
El objetivo de este trabajo es implementar, estudiar y comparar frente a otros métodos de aprendizaje automático ya conocidos, el rendimiento de DERS-Boost (Differential Evolutionary Resampling Boosting). DERS-Boost es ... -
Interval-valued aggregation functions based on moderate deviations applied to motor-imagery-based brain computer interface
Fumanal Idocin, Javier ; Takáč, Zdenko; Fernández Fernández, Francisco Javier ; Sanz Delgado, José Antonio; Goyena Baroja, Harkaitz; Lin, Chin-Teng; Wang, Yu-Kai; Bustince Sola, Humberto (IEEE, 2021) Artículo / ArtikuluaIn this work we develop moderate deviation functions to measure similarity and dissimilarity among a set of given interval-valued data to construct interval-valued aggregation functions, and we apply these functions in two ... -
Mejorando el clasificador difuso FARC-HD para problemas multi-clase: Estrategia de descomposición OVO utilizando información de todas las clases
Es sabido que, hoy en día, el campo del Machine Learning o Aprendizaje Automático está siendo uno de los más explotados por diferentes científicos de datos en el mundo. Entre los diferentes algoritmos de clasificación ... -
Predicción de la evolución a largo plazo de pacientes con psicosis
Iriarte Iturgaiz, Nahia (2022) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaEste proyecto trata de caracterizar y predecir la evolución a largo plazo de la psicosis. Para ello se utilizarán datos del primer ingreso y otras variables relacionadas con la socio-demografía, variables funcionales y ... -
Predicción de variables dasométricas del Inventario Forestal Nacional mediante datos LIDAR con técnicas de minera de datos
The management of forest resources is essential for the development of our society. This requires a forest management planning based on innovative studies, according to new ... -
Sistema de predicción de resultados de partidos de fútbol
Se creará un sistema de predicción de resultados de partidos de fútbol mediante aprendizaje automático para apostar (casas de apuestas, La Quiniela), publicar apuestas, etc… Para ello, los datos serán obtenidos de manera ... -
Study of different KNN aldorithm versions
K-Nearest Neighbor algorithm has been proven to be a simple and effective method for classification problems in machine learning. This Final Degree Project is based on the investigation of the KNN (K-Nearest Neighbors) ...