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Modelo de Fusión de Score Utilizando Teoría de la Información para Integración de Sistemas de Similitud de Documentos

Guerrero Quichiz, Gerardo Manuel January 2011 (has links)
El presente proyecto de tesis se enmarca dentro del proyecto FONDEF DO8I-1015 llamado DOcument COpy DEtector (DOCODE), cuyo objetivo es desarrollar un sistema de detección de copia escrita. Hoy ya existe una versión 1.0 de DOCODE que incluye búsqueda web a partir de un texto ingresado1 , sin embargo se está desarrollando la versión 2.0 en la cual se incluirán parseadores, sistemas de similitud de documento, y demás herramientas avanzadas; y es en esta nueva versión que se incluirá el Modelo de Fusión de Datos que aquí se describe. Antes de explicar el desarrollo de esta tesis recordemos la etapa de cambio que vivimos en la actualidad, la llamada revolución informática, que en pocas palabras es la masificación y facilidad de acceso a la información mediante equipos electrónicos. Esta etapa de cambio se ve fortalecida con el Internet, medio que permite a las personas consultar e intercambiar información con terceros con bastante facilidad. Esta comodidad de acceso a la información también trae consigo un inconveniente: el problema del plagio, un mal que en esta época de adelantos puede traer atrasos, porque un estudiante en formación en lugar de investigar se puede dedicar a copiar y pegar información que encuentra fácilmente en Internet. Este problema no es menor y repercute en muchos ámbitos, no sólo académico, porque además de ser un problema ético, a gran escala se puede convertir en un problema serio con índoles legales. Para evitar ello, los investigadores del tema han desarrollado diversos métodos y sistemas de detección de plagio. Los cuales se basan en metodologías o algoritmos numérico–matemáticos que ayudan a identificar el grado de similitud entre un par de documentos A y B, también denominado dupla de Documento Sospechoso vs. Documento Fuente. Estos desarrollos poseen un variado desempeño, y es dependiente de la base de prueba. Es decir, algunos métodos funcionan bien y dan un resultado confiable para cierta base de experimentación, pero otros no, y estos mismos métodos pueden entregar malos resultados para otra base, mientras que los otros dan buenos resultados. Eliminar la “incertidumbre” en los resultados es la motivación principal de esta tesis, por ello se propone desarrollar un modelo para detección de plagio que pueda incluir N métodos de detección individuales (Donde: N ∈ Z +) y que sea capaz de tomar sus mejores resultados para mostrarlos como un único resultado final. Con lo descrito, se plantea el objetivo de este proyecto: “Desarrollar un Modelo de Fusión de Datos eficiente que pueda integrar diversos resultados de Sistemas de detección de similitud entre documentos” Para conseguir dicho objetivo se Diseñó y Desarrolló un Modelo de Fusión de Datos para la detección de plagio entre documentos que posee tres partes importantes: (1) La modificación de la Ecuación del Valor de la Información propuesta por Yu Suzuki et. al. [67]. (2) Un Sistema de Combinación Geométrico y (3) Una formulación que incluye un Factor de credibilidad. Que es un indicador ingresado por el usuario (juicio experto) y que muestra el nivel de confianza que se le tiene a un Método de Detección de Plagio. Posteriormente, el Modelo propuesto se validó con una base de pruebas supervisada otorgada por la PAN20102 [55] y se le comparó con otros Modelos de Fusión de Datos Clásicos [49, 63]. En esta comparación el Modelo de Fusión de Datos Propuesto en la tesis alcanzó el mejor desempeño con un F-MEASURE promedio de 94.3 % y una desviación estándar de 8.2 %, logrando así ser el más eficiente entre los modelos. Además, con ayuda del grupo de Social Network Analysis (SNA) de la Universidad de Chile3 , se realizó un análisis para detectar grupos sociales de copia para un conjunto de tareas digitales presentadas por alumnos del ramo de Tecnologías de la Información4 donde se logró detectar relación de similitud entre tareas de algunos alumnos. Esto después se contrastó con el auxiliar del ramo y se verificó la existencia de copia para los documentos reconocidos por el sistema. En esta etapa se utilizaron grafos dirigidos, para la representación visual de los resultados. Finalmente, se concluyó que el sistema desarrollado es eficiente con un ACCURACY, PRECISION y RECALL de 99.8 %, 96.1 % y 78.1 % respectivamente. Consiguiendo, de ese modo, cumplir con el objetivo propuesto.
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Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial

Navarro García, Danilo Alfonzo 22 October 2009 (has links)
Los primeros robots operaban en entornos especialmente preparados para ellos. Cada componente de su espacio de trabajo se encontraba situado en una posición y orientación predefinidas, de modo que el robot conocía a priori y con exactitud el escenario donde se encontraba. En la actualidad muchas de las aplicaciones requieren que los robots tengan rasgos de autonomía como son la capacidad para identificar mediante sus sensores las características que tiene el entorno, la capacidad para autolocalizarse dentro del mismo, y la capacidad para navegar por su espacio de trabajo respondiendo a las variaciones temporales que vayan surgiendo. A pesar de que los resultados obtenidos en el campo de la construcción de mapas y auto-localización de robot móviles son abundantes y muy significativos, aun existen problemas por resolver sobre todo los vinculados al uso de sensores imprecisos y de bajo costo, ya que la información obtenida con estos sensores resulta poco fiable al momento de integrarla a las distintas aplicaciones en este tipo de sistemas. Este trabajo se centra en el estudio y modelado de sensores de bajo costo de uso típico en robótica móvil (codificadores rotativos, sensores de ultrasonidos e infrarrojos, compás magnético), y de cómo pueden ser utilizados en labores de auto-localización y representación del entorno. Mediante la fusión de datos provenientes de sensores de bajo coste se logra que un robot móvil se auto localice adecuadamente de forma que pueda navegar confiablemente en entornos estructurados. Para probar y evaluar off-line los distintos mecanismos de fusión y filtrado propuestos, a lo largo de esta tesis se desarrollan modelos sensoriales así como un pseudo código para la simulación de la operación de estos sensores en un robot real. Igualmente, en esta tesis se formulan los procedimientos y se elabora el software que se insertará en un robot real para que éste ejecute las acciones de control de navegación, de adquisición y filtrado de datos sensoriales, y de fusión pertinente a la localización y el mapeado en su entorno de operación. / Navarro García, DA. (2009). Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6285
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Localización de robots móviles de recursos limitados basada en fusión sensorial por eventos

Marin Paniagua, Leonardo Jose 18 July 2014 (has links)
Uno de los aspectos esenciales en la robótica móvil es la obtención y procesamiento de la información relativa a la localización del robot en el espacio de movimiento, con el fin utilizarla para generar los movimientos deseados del robot. Para esto se busca utilizar la mayor cantidad posible de fuentes de información con el fin de corregir los errores de posición asociados a la presencia de ruido en las mediciones del robot. La fusión de esta información es tema central de la tesis en la cual se exponen distintos algoritmos de fusión, desarrollados específicamente para robots móviles con recursos de computación limitados. Utilizando modelos dinámicos en conjunto con técnicas de fusión basadas en filtro de Kalman se realiza una estimación local de la posición utilizando sensores inerciales. Esta estimación se fusiona mediante un filtro de Kalman con información de un sensor global y una corrección basada en eventos. Esta combinación de filtros en cascada con corrección basada en eventos es el principal aporte de la presente tesis. Esta solución al problema de localización permite una precisión similar pero un coste computacional menor a esquemas más complejos de fusión, lo que permite su implementación en robots de recursos limitados. El esquema propuesto se extiende para permitir la localización cooperativa de grupos de robots, modificando la actualización por eventos para incorporar la fusión de la posición de distintos robots cercanos entre si. Para esto se determina la posición entre los robots y se utiliza un sistema de comunicación y gestión basada en agentes. Este método permite realizar una fusión sensorial inteligente, tomando en cuenta únicamente la información de posición más fiable para actualizar al grupo de robots, lo que nuevamente reduce el costo computacional de la solución sin repercusiones considerables en la precisión de la localización. Los algoritmos propuestos son probados extensivamente mediante simulación y en distintas plataformas, principalmente en el LEGO NXT. Se presentan además ejecuciones de tiempo extendido que comprueban la estabilidad y robustez del método en largas distancias. / Marin Paniagua, LJ. (2014). Localización de robots móviles de recursos limitados basada en fusión sensorial por eventos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/38902

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