Metaheurísticas aplicadas a procesamiento de señales y minería de datos
Lanzarini, Laura Cristina
Metaheurísticas aplicadas a procesamiento de señales y minería de datos - 1 archivo (205,9 kB)
Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en metaheurísticas aplicadas al Procesamiento de Señales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de gestos dinámicos y patrones biométricos combinando distintas arquitecturas de redes neuronales con estrategias adaptativas inteligentes. Como resultado de estas tareas se han obtenido reconocedores eficientes. En el área de la Minería de Datos se ha trabajado sobre dos líneas de investigación: Minerías de Datos Educativa y Minería de Textos. En el primer caso, se han analizado distintos métodos de selección de atributos y diferentes técnicas no supervisadas con el objetivo de identificar las características más importantes de la deserción universitaria en la UNRN. En el segundo caso se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de un documento que opera en forma independiente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.
DIF-M7591
PROCESAMIENTO DE SEÑALES
MINERÍA DE DATOS
REDES NEURONALES
minería de textos
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Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en metaheurísticas aplicadas al Procesamiento de Señales y a la Minería de Datos. Con respecto al Procesamiento de Señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de gestos dinámicos y patrones biométricos combinando distintas arquitecturas de redes neuronales con estrategias adaptativas inteligentes. Como resultado de estas tareas se han obtenido reconocedores eficientes. En el área de la Minería de Datos se ha trabajado sobre dos líneas de investigación: Minerías de Datos Educativa y Minería de Textos. En el primer caso, se han analizado distintos métodos de selección de atributos y diferentes técnicas no supervisadas con el objetivo de identificar las características más importantes de la deserción universitaria en la UNRN. En el segundo caso se ha logrado desarrollar un nuevo método capaz de extraer las palabras clave de un documento que opera en forma independiente del lenguaje. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para categorizar documentos.
DIF-M7591
PROCESAMIENTO DE SEÑALES
MINERÍA DE DATOS
REDES NEURONALES
minería de textos