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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorGuzmán Pardo, María Alejandra
dc.contributor.authorManrique Naranjo, Soleyda
dc.date.accessioned2019-07-02T11:18:27Z
dc.date.available2019-07-02T11:18:27Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/55375
dc.description.abstractMediante la combinación de conceptos de computación evolutiva y regresión no lineal haciendo uso de métodos de kernel, se logra proponer un algoritmo híbrido de regresión simbólica, útil en la construcción de modelos de inferencia. El presente trabajo describe el camino de investigación recorrido hasta llegar al planteamiento de un algoritmo que, inspirado en el funcionamiento del algoritmo de regresión simbólica original, genera modelos matemáticos que se adaptan a datos experimentales de forma satisfactoria. Con el fin de mostrar la utilidad de esta técnica de modelado, se introduce el concepto de sensórica inferencial y se evalúa el desempeño de la proposición en este contexto. Los modelos matemáticos generados por el algoritmo propuesto muestran una reducción significativa en el valor del error de estimación respecto a modelos obtenidos mediante la ejecución del algoritmo de regresión simbólica original.
dc.description.abstractAbstract. By combining concepts from evolutionary computing and nonlinear regression using kernel methods, it was possible to propose a hybrid symbolic regression algorithm, useful in the construction of inference models. This document describes the whole procedure followed in order to propose, from the original symbolic regression algorithm operation, an algorithm that generates mathematical models which satisfactorily fit experimental data. The concept of inferential measurements is introduced to corroborate the utility of this modeling technique, and the performance of the proposed algorithm is evaluated in this context. Mathematical models generated by the proposed algorithm show a significant reduction in the estimation error, when compared to those obtained by running the original symbolic regression algorithm.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematics
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titlePlanteamiento de una metodología de medición inferencial mejorada a partir del formalismo de regresión simbólica, un método heurístico de búsqueda
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/50778/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesManrique Naranjo, Soleyda (2015) Planteamiento de una metodología de medición inferencial mejorada a partir del formalismo de regresión simbólica, un método heurístico de búsqueda. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia- Bogotá.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalInferencia
dc.subject.proposalProgramación genética
dc.subject.proposalRegresión simbólica
dc.subject.proposalRegresión lineal
dc.subject.proposalNo lineal
dc.subject.proposalMétodos de kernel
dc.subject.proposalInference
dc.subject.proposalGenetic programing
dc.subject.proposalSymbolic regression
dc.subject.proposalLinear and nonlinear regression
dc.subject.proposalKernel methods
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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