Data/information fusion is an integral component of many existing and emerging applications; e.g., remote sensing, smart cars, Internet of Things (IoT), and Big Data, to name a few. While fusion aims to achieve better results than what any one individual input can provide, often the challenge is to determine the underlying mathematics for aggregation suitable for an application. In this dissertation, I focus on the following three aspects of aggregation: (i) efficient data-driven learning and optimization, (ii) extensions and new aggregation methods, and (iii) feature and decision level fusion for machine learning with applications to signal and image processing. The Choquet integral (ChI), a powerful nonlinear aggregation operator, is a parametric way (with respect to the fuzzy measure (FM)) to generate a wealth of aggregation operators. The FM has 2N variables and N(2N − 1) constraints for N inputs. As a result, learning the ChI parameters from data quickly becomes impractical for most applications. Herein, I propose a scalable learning procedure (which is linear with respect to training sample size) for the ChI that identifies and optimizes only data-supported variables. As such, the computational complexity of the learning algorithm is proportional to the complexity of the solver used. This method also includes an imputation framework to obtain scalar values for data-unsupported (aka missing) variables and a compression algorithm (lossy or losselss) of the learned variables. I also propose a genetic algorithm (GA) to optimize the ChI for non-convex, multi-modal, and/or analytical objective functions. This algorithm introduces two operators that automatically preserve the constraints; therefore there is no need to explicitly enforce the constraints as is required by traditional GA algorithms. In addition, this algorithm provides an efficient representation of the search space with the minimal set of vertices. Furthermore, I study different strategies for extending the fuzzy integral for missing data and I propose a GOAL programming framework to aggregate inputs from heterogeneous sources for the ChI learning. Last, my work in remote sensing involves visual clustering based band group selection and Lp-norm multiple kernel learning based feature level fusion in hyperspectral image processing to enhance pixel level classification.

El objetivo del trabajo es analizar las relaciones entre la Responsabilidad Social Corporativa, RSC y la performance financiera de empresas europeas, buscando una posible relación causal entre ambas dimensiones. Hasta la fecha, se han alcanzado resultados dispares al analizar dichas relaciones, debido a causas diversas, que han sido abordadas en el presente trabajo, aplicando modelos estadísticos para seleccionar las variables que representan ambas performances, introduciendo un desfase temporal de tres años al medir la relación entre la RSC y los resultados financieros de las empresas (diversos autores afirman que el impacto de la RSC en el rendimiento de es a medio plazo) y separando el análisis entre empresas de sectores cuyo comportamiento (desde un punto de vista RSC) es homogéneo o heterogéneo (numerosos autores indican que el sector es una variable moderadora muy importante). Para comenzar a analizar las relaciones entre ambas dimensiones, en el presente trabajo se aplica un modelo de programación por metas, generando medidas únicas del comportamiento social y los resultados financieros. Estos valores de RSC se comparan con diversas variables económico-financieras, que representan los rendimientos y la dimensión de las empresas analizadas. A continuación, se lleva a cabo un análisis de correlaciones entre las variables que miden ambos comportamientos. Al final, se concluye que la RSC y la performance financiera no están correlacionadas entre sí, pero si se comparan las variables económico-financieras con la variable que representa a los Grupo de Interés (la dimensión que, en el análisis factorial exploratorio, explica el mayor porcentaje de variabilidad de la varianza del comportamiento social de las empresas y que, además, es una de la variables que mayor peso le otorga el modelo de Programación por Metas), se verifica que esta variable sí está correlacionada con varias variables económico-financieras. Ante estos datos, el análisis se centra en esta dimensión (Grupos de Interés), para determinar si existe o no relación causal entre la dimensión Grupos de Interés y los resultados financieros de las empresas analizadas, siguiendo las indicaciones de diversos autores que planteaban que, la dimensión de RSC Grupos de Interés, es la que más influye en el desempeño de las empresas. Para hacerlo, se plantea un Sistema de Ecuaciones Estructurales. Se determina así si los factores de la dimensión Grupos de Interés, mantienen una relación causal con la performance financiera de empresas de los sectores homogéneos y heterogéneos, manteniendo el desfase temporal de 3 años. En el presente caso, solamente uno de los factores (Empleados) causa, con un nivel de significación del 95%, al factor Rendimientos de las empresas procedentes de los sectores Homogéneos analizados, teniendo en cuenta el desfase temporal de 3 años. Cuando se analizaban los sectores Heterogéneos, el modelo no muestra relación causal con un nivel de significación del 95%, por lo que se valida una causa de la disparidad de resultados al valorar el impacto de la RSC sobre la performance financiera: la mezcla de empresas de múltiples sectores. En el presente trabajo abre una línea sobre cómo poder maximizar el impacto de la RSC en la performance financiera, aportando indicios basados en los modelos de ecuaciones estructurales, sobre cómo gestionar (dar más peso a unos factores frente a otros) las distintas dimensiones de la RSC para tal fin. / Poyatos León, JÁ. (2015). Análisis de la relación causal de la responsabilidad social corporativa y la performance financiera de las empresas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/48517

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2520.pdf: 1207796 bytes, checksum: d7395bbee81744b10cc9081ce73234c4 (MD5) Previous issue date: 2009-06-22 / This work aim at developing models using linear programming, goal programming and robust optimization to support decision making in the frozen concentrated orange juice planning process. The proposed model includes orange harvesting plan, which takes into account oranges maturation curves. This fact leads to a model that incorporates a large portion of the supply chain involved in the frozen concentrated orange juice sector. Another point to highlight is the inclusion of the blending process of different types of juices to match ratio specification of the product. This study uses orange acidity to calculate ratio specification of the product. This study also explores the importance of data uncertainty incorporation to the aggregate production planning for this business and evaluate results from different approaches of robust optimization to this problem. This author is not aware of previous work in the literature with such approach to the orange juice industry. The problem modeling uses blending problem concepts and production planning with multiple products, stages and periods concepts as well. To solve the linear programming, goal programming and robust optimization models, an algebraic modeling language and a state of art optimization solver of mathematical programming problems is used. A case study was developed in an orange juice company located in the São Paulo State. This company has many facilities and a worldwide distribution system, similar to other companies in this sector. The results show that the proposed approach can be used in real situations. / O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de programação linear, programação por metas e otimização robusta para apoiar decisões no processo de planejamento agregado da produção de suco concentrado congelado de laranja. A modelagem proposta incorpora o planejamento de colheita da laranja, levando-se em consideração as curvas de maturação das laranjas. Esse fato conduz a um modelo que incorpora grande parte da cadeia de suprimento envolvida no setor de produção de suco concentrado congelado de laranja. Outro ponto a destacar é a consideração do processo de mistura de diferentes tipos de sucos para a obtenção da especificação de ratio do produto acabado. No caso desse estudo, utiliza-se a acidez da laranja como base de cálculo para a especificação de ratio do produto acabado. Este estudo também explora a importância da incorporação de incerteza a determinados parâmetros envolvidos no processo de planejamento de produção nesse setor e analisa os resultados das diferentes abordagens de otimização robusta para o problema. Sendo que, este autor desconhece trabalhos anteriores na literatura com esta abordagem para a indústria de suco de laranja. A modelagem do problema utiliza conceitos de problemas de mistura e planejamento de produção com múltiplos produtos, estágios e períodos. Para resolver os modelos de programação linear, programação por metas e otimização robusta, utilizou-se uma linguagem de modelagem algébrica e um aplicativo de última geração de solução de problemas de programação matemática. Um estudo de caso foi realizado em uma empresa de suco de laranja localizada no Estado de São Paulo, envolvendo várias plantas e com uma rede de distribuição internacional com características típicas de outras empresas do setor. Os resultados indicam que a abordagem aqui proposta pode ser aplicada em situações reais.

Tesis por compendio / [ES] La importancia de la biotecnología ha sido reconocida y demostrada en la práctica a lo largo de los años. Específicamente las aplicaciones en la biotecnología de la salud resaltan por su impacto en la vida humana en particular. Pero ese tratamiento que llega a manos del necesitado tuvo que transcurrir un largo período de ensayos, fracasos y mejoras; que implicó el desembolso de grandes sumas de capital, la consecución de actividades específicas desarrolladas por diferentes actores en disímiles partes del mundo, así como la toma de decisiones en condiciones sumamente inciertas. Por tales motivos, un momento crucial cuando se trata de decidir si se prosigue con la investigación de un candidato a fármaco, es su valoración. El método más empleado hasta la actualidad para valorar proyectos de biotecnología de la salud es el árbol binomial de opciones reales, basado en historiales estadísticos de proyectos similares. Pero coexisten e influyen otros factores, cualitativos y cuantitativos, en el valor que añade un candidato a fármaco, más allá de los flujos de caja que este promete. Adicionalmente, los esfuerzos en obtener los fondos financieros que este tipo de innovaciones requiere no son insignificantes, sobre todo en países con economías menos desarrolladas como Cuba. Por tanto, el método de valoración que se emplee debe ofrecer una visión holística y de largo plazo de los efectos del proyecto. En este contexto se plantea la siguiente interrogante de investigación: ¿qué componentes debe tener un modelo de valoración de proyectos biotecnológicos para convertirse en una herramienta flexible y estratégica en la toma de decisiones de las empresas? En esta tesis se considera que la respuesta a esta incógnita se encuentra en un modelo que capte los atributos intrínsecos del proyecto en cuestión, las características propias de la empresa y el mercado, el largo plazo como período preferente para la previsión, las interdependencias entre todos los negocios vinculados durante la transformación de un candidato a fármaco en un producto establecido, la incertidumbre en factores o parámetros, los efectos secundarios provocados por el proyecto o empresa, así como las condiciones del macro entorno. En tal sentido, el objetivo principal de esta investigación es proponer e implementar un modelo matemático para estimar el valor agregado por todas las actividades y empresas interconectadas a lo largo de la cadena de valor de cualquier proyecto de biotecnología de la salud. La propuesta de modelo consiste en el cálculo de un indicador único que incluye los componentes económico, financiero y de sostenibilidad. Esta investigación doctoral arroja el primer estudio bibliométrico que analiza las publicaciones en biotecnología de la salud desde la perspectiva de la cadena de valor, propone un Sistema Nacional de Innovación para Cuba, emplea la técnica ANP tomando como base el enfoque de cadena de valor, y aplica la IGP a las decisiones de financiación. Todo ello se presenta a través de 7 capítulos, 4 de los cuales son artículos publicados/en proceso de publicación. / [CA] La importància de la biotecnologia ha estat reconeguda i demostrada a la pràctica al llarg dels anys. Específicament les aplicacions a la biotecnologia de la salut ressalten pel seu impacte en la vida humana en particular. Però este tractament que arriba a les mans del necessitat va transcórrer un llarg període d'assajos, fracassos i millores que va implicar el desemborsament de grans sumes de capital, la consecució d'activitats específiques desenvolupades per diferents actors en dissímils parts del món, així com la presa de decisions en condicions summament incertes. Per aquests motius, un moment crucial quan es tracta de decidir si es prossegueix amb la investigació d'un candidat a fàrmac, n'és la valoració. El mètode més usat fins ara per valorar projectes de biotecnologia de la salut és l'arbre binomial d'opcions reals, basat en historials estadístics de projectes similars. Però coexisteixen i influeixen altres factors, qualitatius i quantitatius, en el valor que afegeix un candidat a fàrmac, més enllà dels fluxos de caixa que este promet. Addicionalment, els esforços a obtenir els fons financers que requereix aquest tipus d'innovacions no són insignificants, sobretot en països amb economies menys desenvolupades com Cuba. Per tant, el mètode de valoració que es faci servir, ha d'oferir una visió holística i de llarg termini dels efectes del projecte. En este context es planteja la interrogant de recerca següent: quins components ha de tenir un model de valoració de projectes biotecnològics per convertir-se en una eina flexible i estratègica en la presa de decisions de les empreses? En esta tesi es considera que la resposta a esta incògnita es troba en un model que capti els atributs intrínsecs del projecte en qüestió, les característiques pròpies de l'empresa i el mercat, el llarg termini com a període preferent per a la previsió, les interdependències entre tots els negocis vinculats durant la transformació d'un candidat a fàrmac en un producte establert, la incertesa en factors o paràmetres, els efectes secundaris provocats pel projecte o l'empresa, així com les condicions del macro entorn. En este sentit, l'objectiu principal d'esta investigació és proposar i implementar un model matemàtic per estimar el valor agregat per a totes les activitats i les empreses interconnectades al llarg de la cadena de valor de qualsevol projecte de biotecnologia de la salut. La proposta de model consisteix en el càlcul d"un indicador únic que inclou els components econòmic, financer i de sostenibilitat. Aquesta investigació doctoral presenta el primer estudi bibliomètric que analitza les publicacions en biotecnologia de la salut des de la perspectiva de la cadena de valor, proposa un Sistema Nacional d'Innovació per a Cuba, utilitza la tècnica ANP prenent com a base l'enfocament de cadena de valor, i aplica la IGP a les decisions de finançament. Tot això es presenta a través de 7 capítols, 4 dels quals són articles publicats en procés de publicació. / [EN] The importance of biotechnology has been recognized and demonstrated in practice over the years. Specifically, applications in health biotechnology stand out for their impact on human life. But this treatment that reaches the hands of the needy had to undergo a long period of trials, failures, and improvements, which involved the disbursement of large sums of capital, the achievement of specific activities developed by different actors across the world, as well as the decision-making under extremely uncertain conditions. For these reasons, a crucial moment when deciding whether to continue researching a drug candidate is its assessment. The most used method to value health biotechnology projects is the binomial real options tree, based on statistics of similar projects. However, other qualitative and quantitative factors coexist and influence the value a drug candidate adds, beyond the cash flows it promises. Additionally, the efforts to obtain the financial funds that this type of innovation requires are not insignificant, especially in countries with less developed economies such as Cuba. Therefore, the valuation method must offer a holistic and long-term view of the project's effects. The following research question is raised in this context: What components should a biotechnology project valuation model have to become a flexible and strategic tool in companies' decision-making? In this thesis, it is considered that the answer to this unknown is found in a model that captures the intrinsic attributes of the project under study, the characteristics of the company and the market, the long term as the preferred period for forecasting, the interdependencies between all the businesses linked while transforming a drug candidate into an established product, the uncertainty in factors or parameters, the project or company's side effects, as well as the conditions of the macro environment. In this sense, the main aim of this research is to propose and implement a mathematical model to estimate the added value by all interconnected activities and companies along the value chain of a health biotechnology project. The model proposal consists of the computation of a single indicator that includes the economic, financial, and sustainability components. This doctoral research provides the first bibliometric study that analyzes health biotechnology publications from the value chain perspective, proposes a National Innovation System for Cuba, uses the ANP technique based on the value chain approach, and applies the IGP to financing decisions. All of this is presented through 7 chapters, 4 of which are published papers/in the publication process. / Oramas Santos, O. (2024). La gestión de la cadena de valor en las ciencias de la vida: propuesta de modelo para estimar el valor añadido de los proyectos de biotecnología de la salud [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/207126 / Compendio