Congreso Nacional de Mecatrónica, Tecnologías de la información, Energías Renovables e Innovación Agrícola 2016, 2016
Resumen — Los datos temporales o series de tiempo son aquellos que son registrados en forma perió... more Resumen — Los datos temporales o series de tiempo son aquellos que son registrados en forma periódica derivados del estudio de algún fenómeno de interés, en diferentes dominios como pueden ser el médico, financiero, industrial, por mencionar algunos. El análisis de este tipo de datos es importante debido a que con base en dicho análisis se pueden tomar decisiones para prevenir o disminuir los efectos de la ocurrencia del fenómeno estudiado. Existen diferentes métodos de análisis de este tipo de datos pero la mayoría de ellos asume que los datos son estacionarios, lo cual en muchas ocasiones no es cierto, lo anterior deriva en hacer un mal análisis de los datos obteniendo información imprecisa para la toma de decisiones. Por lo anterior, en este trabajo se presenta un sistema, el cual permite determinar de manera automática si los datos son estacionarios o no, y aun más indicar durante que periodos lo son, para así analizarlos adecuadamente.
Abstract— Temporary data or time series are those who are registered regularly derived from the study of some phenomenon of interest, in different domains such as the, financial, industrial, medical to mention a few. The analysis of this data is important because based on this analysis decisions can be made to prevent or lessen the effects of the occurrence of the phenomenon being studied. There are different methods of analysis of this data but most of them assumes that the data are stationary, which often is not true, the above results in making a wrong analysis of the data getting inaccurate information for decision -making. Therefore, in this paper, a system which automatically determines whether the data is stationary or not, and even indicate during which periods are to properly analyze and presents.
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Papers by German Cuaya
Abstract— Temporary data or time series are those who are registered regularly derived from the study of some phenomenon of interest, in different domains such as the, financial, industrial, medical to mention a few. The analysis of this data is important because based on this analysis decisions can be made to prevent or lessen the effects of the occurrence of the phenomenon being studied. There are different methods of analysis of this data but most of them assumes that the data are stationary, which often is not true, the above results in making a wrong analysis of the data getting inaccurate information for decision -making. Therefore, in this paper, a system which automatically determines whether the data is stationary or not, and even indicate during which periods are to properly analyze and presents.
which represents a valuable
opportunity for developing compounds nanoscale materials, such as graphene
oxide, the effect of the
incorporation of nanomaterials disclosed in low doses for increased resistance
in the concrete, better
hydration and improve the microstructure and mechanical properties of the concrete
del cálculo del número de independencia de grafos
sencillos o bien cotas inferiores o superiores para
familias de grafos (tal es el caso de algunas familias de
grafos de Petersen Generalizado), así como formulas
para la obtención del polinomios de independencia
para familias de grafos sencillos. En este trabajo se
propone una nueva forma de obtener el número de
independencia de un grafo, mas aún, se obtiene el
polinomio de independencia de una familia de grafo el
cual, la familia se caracteriza mediante la operación de
sumas de Zykov (poligrafos) en donde, a partir de las
relaciones entre los vértices de cada grafo sumando
(monografo), se obtendrán matrices (matrices de
transferencia) cuyas entradas son polinomios y
utilizando operaciones básicas de matrices obtener una
función generatriz que permita obtener el polinomio de
independencia de cualquier elementos de la familia de
grafo.
Abstract— In the literature results of calculating the
number of independent or search Simple graphs below
or above graph Dimensions paragraph Families are
present ( as in the case of some families of graphs
Generalized Petersen) and formulas for obtaining
independence polynomials Families Singles para
graphs. This paper proposes a new way to get the
number one graph independence, moreover, the
independence polynomial graph of a family of which
it is obtained, the family was characterized by
operating sums of Zykov (polygraph) This is where,
after relations between the vertices of each graph by
adding (monograph), will be obtained matrices
(Matrices Transfer ) polynomials son whose inputs and
using basic matrix operations get a generating function
that allows to obtain the polynomial independently of
any family members graph.
techniques for solving problems related to the field of
industrial engineering, is exposed. Besides the need for
the use of these techniques for the support automation
machinery is highlighted, as well as the decisionmaking
in the use of such machinery for efficient
development of industrial process. Finally we give
summary real needs facing the industrial engineering
in Mexico, these needs are identified as points of
opportunity for applying artificial intelligence
techniques
arquitecturas de control diversas. Las arquitecturas de control que incorporan modelos de
creencia probabilista renuncian a prever todos los patrones de interacción entre un robot y
su ambiente En este trabajo se presenta un modelo para el control de un robot hexápodo
hexagonal, i.e. un robot hexápodo cuya base tiene la forma de un hexágono regular con
extremidades rodeando la base, usando un Proceso de Decisión de Markov (MDP por sus
siglas en inglés) de tipo jerárquico, el cual es un modelo probabilista. Se utiliza un enfoque
descentralizado, un MDP formado a su vez por 2 MDPs que controlan acciones básicas del
robot, como levantar o apoyar una pata, y un tercer MDP que coordina a los anteriores,
para atacar un problema complejo. Se obtuvieron resultados satisfactorios al aplicar este
modelo para controlar un robot hexápodo simulado en el ambiente Webots©. Dicho control
permite que el robot se mantenga y se desplace de manera estable dentro de diversos
ambientes. Además, el control obtenido le permite al robot desplazarse en un ambiente
distinto al ambiente en el que fue entrenado.
Processes for the locomotion of a hexagonal hexapod robot. Uncertainty is
naturally taken into account in probabilistic models, resulting in flexible control
models that enable a robot to react to both, expected and unexpected
situations. The model was tested using a simulated robot under various experimental
conditions.
Abstract— Temporary data or time series are those who are registered regularly derived from the study of some phenomenon of interest, in different domains such as the, financial, industrial, medical to mention a few. The analysis of this data is important because based on this analysis decisions can be made to prevent or lessen the effects of the occurrence of the phenomenon being studied. There are different methods of analysis of this data but most of them assumes that the data are stationary, which often is not true, the above results in making a wrong analysis of the data getting inaccurate information for decision -making. Therefore, in this paper, a system which automatically determines whether the data is stationary or not, and even indicate during which periods are to properly analyze and presents.
which represents a valuable
opportunity for developing compounds nanoscale materials, such as graphene
oxide, the effect of the
incorporation of nanomaterials disclosed in low doses for increased resistance
in the concrete, better
hydration and improve the microstructure and mechanical properties of the concrete
del cálculo del número de independencia de grafos
sencillos o bien cotas inferiores o superiores para
familias de grafos (tal es el caso de algunas familias de
grafos de Petersen Generalizado), así como formulas
para la obtención del polinomios de independencia
para familias de grafos sencillos. En este trabajo se
propone una nueva forma de obtener el número de
independencia de un grafo, mas aún, se obtiene el
polinomio de independencia de una familia de grafo el
cual, la familia se caracteriza mediante la operación de
sumas de Zykov (poligrafos) en donde, a partir de las
relaciones entre los vértices de cada grafo sumando
(monografo), se obtendrán matrices (matrices de
transferencia) cuyas entradas son polinomios y
utilizando operaciones básicas de matrices obtener una
función generatriz que permita obtener el polinomio de
independencia de cualquier elementos de la familia de
grafo.
Abstract— In the literature results of calculating the
number of independent or search Simple graphs below
or above graph Dimensions paragraph Families are
present ( as in the case of some families of graphs
Generalized Petersen) and formulas for obtaining
independence polynomials Families Singles para
graphs. This paper proposes a new way to get the
number one graph independence, moreover, the
independence polynomial graph of a family of which
it is obtained, the family was characterized by
operating sums of Zykov (polygraph) This is where,
after relations between the vertices of each graph by
adding (monograph), will be obtained matrices
(Matrices Transfer ) polynomials son whose inputs and
using basic matrix operations get a generating function
that allows to obtain the polynomial independently of
any family members graph.
techniques for solving problems related to the field of
industrial engineering, is exposed. Besides the need for
the use of these techniques for the support automation
machinery is highlighted, as well as the decisionmaking
in the use of such machinery for efficient
development of industrial process. Finally we give
summary real needs facing the industrial engineering
in Mexico, these needs are identified as points of
opportunity for applying artificial intelligence
techniques
arquitecturas de control diversas. Las arquitecturas de control que incorporan modelos de
creencia probabilista renuncian a prever todos los patrones de interacción entre un robot y
su ambiente En este trabajo se presenta un modelo para el control de un robot hexápodo
hexagonal, i.e. un robot hexápodo cuya base tiene la forma de un hexágono regular con
extremidades rodeando la base, usando un Proceso de Decisión de Markov (MDP por sus
siglas en inglés) de tipo jerárquico, el cual es un modelo probabilista. Se utiliza un enfoque
descentralizado, un MDP formado a su vez por 2 MDPs que controlan acciones básicas del
robot, como levantar o apoyar una pata, y un tercer MDP que coordina a los anteriores,
para atacar un problema complejo. Se obtuvieron resultados satisfactorios al aplicar este
modelo para controlar un robot hexápodo simulado en el ambiente Webots©. Dicho control
permite que el robot se mantenga y se desplace de manera estable dentro de diversos
ambientes. Además, el control obtenido le permite al robot desplazarse en un ambiente
distinto al ambiente en el que fue entrenado.
Processes for the locomotion of a hexagonal hexapod robot. Uncertainty is
naturally taken into account in probabilistic models, resulting in flexible control
models that enable a robot to react to both, expected and unexpected
situations. The model was tested using a simulated robot under various experimental
conditions.
locomoción de robots caminantes o polípedos. El
diseño de modelos de locomoción para este este tipo de
robots es un problema abierto en robótica móvil, debido
a la complejidad para controlar robots móviles con al
menos una decena de drados de libertad. Se busca
diseñar un modelo descriptivo para el control de un
robot hexápodo usando un Proceso de Decisión de
Markov Jerárquico (HMDP, por sus siglas en inglés).
Se usará el enfoque distribuido para atacar un problema
complejo. Se busca obtener un control eficiente para
dicho robot hexápodo, el cual debe permitirle
mantenerse y desplazarse de manera estable dentro de
un ambiente semi estructurado. Se presentan resultados
de la aplicación de dicho control en un robot simulado
en el ambiente de simulación Webots®.