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Finding the underlying structure or similarity to others complex systems

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Ver/
finding_underlying.pdf (287.4Kb)
Fecha
2009
Autor
Castañeda Marín, Hernando
Rodríguez Graterol, Wladimir
Parra O., Carlos A.
Palabras Clave
Reconocimiento de patrones dinámicos, Sistemas dinámicos, Inteligencia artificial
Dynamic pattern recognition, Dynamics system
Artificial intelligent
Metadatos
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Resumen
La motivación principal en este documento es desarrollar algunos métodos o técnicas que nos permita estudiar sistemas complejos (en el sentido de encontrar su estructura fundamental o su similaridad con otros). Si nosotros poseemos estas técnicas, seremos capaces de abordar una serie de problemas de la vida real que hasta ahora no tienen una solución satisfacible. Ejemplos de tales problemas son el reconocimiento de objetos en 3D, reconocimiento de palabras manuscritas, interpretación de las señales biomédicas y reconocimiento de voz. También presentamos una técnica para analizar los sistemas dinámicos basada en su comportamiento, donde este puede ser determinado a partir de las trayectorias de salida, se utiliza reconocimiento de patrones dinámicos para el análisis de los sistemas. Lo anterior nos permite buscar estructura de datos y su clasificación en categorías de tal forma que la similaridad entre estructuras de la misma categoría sea alta y las de diferente categoría con valores de similaridad baja.
URI
http://www.saber.ula.ve/handle/123456789/32210
Colecciones
  • Artículos, Pre-prints (Facultad de Ingeniería)
Información Adicional
Correo Electrónicohcastaneda@ula.ve, hcastaneda@unipamplona.edu.co
wladimir@ula.ve
carapa@unipamplona.edu.co, cparra@unipamplona.edu.co
EditorRevista Colombiana de Computación. Volumen 10, número 2. Págs. 60 - 73
Resumen en otro IdiomaThe main motivation of this paper is to develop some methods or techniques that will allow us to study complex systems (in the sense of finding their underlying structure or their similarity to others). If we have these techniques, we will be able to tackle a series of real life problem that until now has had no reliable solution. Examples of such problems are 3D-object recognition, handwritten word recognition, interpretation of bio-medical signal and speech recognition. In this paper, we will present one techniques to analyze dynamical system based on their behavior, where that behavior can be determined from the system output trajectories. We will use dynamic pattern recognition concepts for dynamic system analysis. It allows us to search for structures in data and classify these structures into categories, such that similarity between structures of the same category is high and the similarity between structures of different categories is low.

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