Examinando por Autor "Cabrera Hernández, Leidys"

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    Combinación de medidas de diversidad en sistemas multiclasificadores utilizando Lógica Borrosa
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2015-06-26) Artiles Morales, Joaquin; Cabrera Hernández, Leidys; Denoda Pérez, Lisset
    Las técnicas de clasificación hoy en día se están utilizando en la solución de diferentes problemas de la sociedad. Existen varios modelos de clasificación reportados en la literatura como las redes neuronales, árboles de clasificación, análisis discriminante, entre otros. En investigaciones recientes muchos autores introducen el término multiclasificador como un “clasificador” que combina las salidas de un conjunto de clasificadores individuales, utilizando algún criterio (ej.; promedio, voto mayoritario, mínimo, etc.). Cuando se combinan clasificadores es importante garantizar la diversidad entre ellos ya que no tendría sentido combinar clasificadores cuya clasificación es la misma. Existen varios modelos para construir un multiclasificador y todos garantizan esta diversidad de diferentes formas. En el caso de aquellos que usan distintos clasificadores bases, existen algunas medidas estadísticas que pueden ser usadas para estimar cuán diversos son, las cuales son llamadas medidas de diversidad. La selección de los distintos clasificadores bases para un sistema multiclasificador es una tarea compleja, precisamente por las grandes cantidades de clasificadores individuales y las múltiples combinaciones que ellos pueden generar, ante este problema combinatorio se propone el uso de las meta heurísticas, con las medidas de diversidad para obtener una combinación de clasificadores diversos y una exactitud en la combinación superior a la mejor individual. El curso pasado se desarrolló la investigación (Hernández, 2014), en la que se usaron específicamente los Algoritmos Genéticos para lograr lo explicado anteriormente, como resultado de la misma se obtuvo la primera versión de un sistema llamado: Splicing v1.2. En dicho software se propuso la combinación de las medidas de diversidad mediantes varios operadores, uno de ellos es un operador borroso (Fuzzy), donde solo se utilizó una función de pertenencia. En este trabajo se realizan las modificaciones necesarias sobre ese sistema para obtener una versión más completa donde se incorporan varias funciones de pertenencia para seleccionar cuál de ellas ofrece los mejores resultados. Además se proponen nuevos criterios de comparación para la combinación de las salidas de estas funciones, se diseñaron experimentos aplicando varias pruebas estadísticas para proponer la mejor función de pertenencia y el mejor criterio. Se realiza una comparación con todos los operadores donde los mejores resultados se obtienen con el operador borroso. Finalmente, se muestra una aplicación en el campo de la Bioinformática.
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    Construcción de sistemas multiclasificadores usando Algoritmos Genéticos y medidas de diversidad
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2014-06-07) Morales Hernández, Alejandro; Cabrera Hernández, Leidys; Casas Cardoso, Gladys María
    Las técnicas de clasificación están siendo muy utilizadas en la solución de diferentes problemas de la sociedad. Existen varios modelos de clasificación reportados en la literatura como las redes neuronales, árboles de clasificación y análisis discriminante. En investigaciones recientes muchos autores introducen el término multiclasificador como un “clasificador” que combina las salidas de un conjunto de clasificadores individuales, utilizando algún criterio (ej.; promedio, voto mayoritario, mínimo, etc.). Cuando se combinan clasificadores es importante garantizar la diversidad entre ellos ya que no tendría sentido combinar clasificadores cuya clasificación es la misma. Existen varios modelos para construir un multiclasificador y todos garantizan esta diversidad de diferentes formas. En el caso de aquellos que usan distintos clasificadores bases, existen algunas medidas estadísticas que pueden ser usadas para estimar cuán diversos son. Además de los modelos tradicionales de construcción de multiclasificadores recientemente se están utilizando varias meta heurísticas con este propósito, dentro de las que se destacan los Algoritmos Genéticos. Están basados en el proceso genético que ocurre en los organismos vivos y en los principios de la evolución natural de las poblaciones. En este trabajo se presentan algunas medidas de diversidad y se implementa una variante de Algoritmo Genético con el objetivo de obtener una combinación de clasificadores diversos y una exactitud del sistema multiclasificador superior a la mejor exactitud individual. Además se realizan algunos experimentos para estudiar el comportamiento de la diversidad y las combinaciones de medidas que se proponen. Finalmente, se muestra una aplicación en el campo de la Bioinformática.
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    Construcción de sistemas multiclasificadores usando optimización de Colonias de Hormigas
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2015-07-04) Santos Martínez, Lester René; Cabrera Hernández, Leidys; Casas Cardoso, Gladys María
    Las técnicas de clasificación están siendo muy utilizadas en la solución de diferentes problemas de la sociedad. Existen varios modelos de clasificación reportados en la literatura como las redes neuronales, árboles de clasificación, análisis discriminante, entre otros. En investigaciones recientes muchos autores introducen el término multiclasificador como un “clasificador” que combina las salidas de un conjunto de clasificadores individuales, utilizando algún criterio (ej.: promedio, voto mayoritario, mínimo, etc.). Cuando se combinan clasificadores es importante garantizar la diversidad entre ellos ya que no tendría sentido combinar clasificadores cuya clasificación es la misma. Existen varios modelos para construir un multiclasificador y todos garantizan esta diversidad de diferentes formas. En el caso de aquellos que usan distintos clasificadores bases, existen algunas medidas estadísticas que pueden ser usadas para estimar cuán diversos son, ellas se denominan medidas de diversidad. La selección de los distintos clasificadores bases para un sistema multiclasificador es una tarea compleja, precisamente por las grandes cantidades de clasificadores individuales y las múltiples combinaciones que ellos pueden generar, ante este problema combinatorio se propone el uso de las meta heurísticas con las medidas de diversidad para obtener una combinación de clasificadores diversos y una exactitud en la combinación superior a la mejor individual. El curso pasado se desarrolló la investigación (Hernández, 2014), en la que se usaron específicamente los Algoritmos Genéticos para lograr lo explicado anteriormente, como resultado de la misma se obtuvo la primera versión de un sistema llamado: Splicing v1.2. En este trabajo se realizan las modificaciones necesarias sobre ese sistema para obtener una versión más completa donde se implementa una nueva meta heurística, en este caso, la meta heurística ACO1, con distintas variantes y varias heurísticas, para resolver exactamente el problema anterior. Se demuestra que los resultados obtenidos son tan buenos como los de Algoritmos Genéticos en cuanto a la exactitud en la clasificación del multiclasificador implementado, las soluciones obtenidas en esta investigación contienen menor cantidad de clasificadores, por tanto son sistemas menos complejos. Las variantes de ACO muestran resultados muy similares entre ellas aunque la mejor fue MMAS2, específicamente con la heurística de la diversidad. Finalmente, se muestra una aplicación en el campo de la medicina.
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    Estudios de medidas de diversidad en sistemas multiclasificadores
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Computación, 2013-05-20) Cabrera Hernández, Leidys; Casas Cardoso, Gladys
    En la actualidad las técnicas de clasificación existentes ayudan a resolver muchos problemas en el campo del aprendizaje automatizado y la búsqueda de patrones. Dentro de estas técnicas se encuentran los clasificadores individuales y los sistemas multiclasificadores, estos últimos combinan la salida de varios clasificadores con el objetivo de mejorar el resultado de la clasificación. Resulta intuitivo pensar que el resultado de combinar un grupo de clasificadores idénticos no va a ser mejor que el resultado de uno solo de sus miembros. Al contrario, resultaría más conveniente si se combinara un grupo de clasificadores diferentes entre sí, dado que al menos uno de ellos debe dar la respuesta correcta cuando el resto falle. Dicha diferencia es conocida principalmente como diversidad. Comprender y cuantificar la diversidad que existe en un ensamblado de clasificadores es un aspecto importante. En el presente trabajo se pretende analizar los resultados de medidas de diversidad usadas para tal propósito. Para esto se diseñan y ejecutan experimentos en los que se calculan los valores de las medidas para varias combinaciones de clasificadores, los cuales son entrenados con rasgos diferentes. El multiclasificador utilizado fue el “Vote_S_R” y para la combinación de las salidas de los clasificadores se utilizan dos funciones matemáticas: promedio de probabilidades y voto mayoritario. Luego se aplican técnicas estadísticas como análisis descriptivos, análisis de correlación, entre otras, que demuestran la variabilidad de los resultados de las medidas de diversidad. Para el cálculo de estas medidas se utilizó el software “Diversidad”, al cual se le incorporó la implementación de la mayoría de las medidas. Además con su ayuda se obtienen resultados para aplicaciones reales.
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    Herramienta Computacional DASDE® para aplicaciones quimio-bioinformática usando Optimización de Colonias de Hormigas en la construcción de multiclasificadores
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2016-06-26) Pino Acosta, Geidy; Meneses Gómez, Maricel; Cabrera Hernández, Leidys
    La búsqueda de medicamentos contra enfermedades que azotan a la salud humana sigue siendo una de las prioridades a nivel mundial. Una de las pocas técnicas que tienen potencial para mejorar significativamente el descubrimiento y posterior desarrollo de fármacos son los métodos in silico. Gracias al avance de las ciencias computacionales, en los últimos años han surgido un conjunto de técnicas como los multiclasificadores y algoritmos de búsqueda heurística, que permiten identificar compuestos químicos activos frente a enfermedades prioritarias a nivel mundial. El software DASDE® 1.0 (Diversity Analysis, Selection and Discovery of best Ensemble from bases models), desarrollado en el 2013, permite elegir los clasificadores que se van a combinar en un multiclasificador mediante una búsqueda exhaustiva, la cual provoca grandes demoras en el tiempo de ejecución. La selección en este software de dichos clasificadores bases es una tarea compleja por las grandes cantidades de clasificadores individuales en aplicaciones de quimio-bioinformáticas y las múltiples combinaciones que ellos pueden generar, ante este problema combinatorio se propone en este trabajo el uso de la meta heurística ACO para obtener combinaciones de clasificadores diversos a través de medidas de diversidad y además obtener combinaciones de clasificadores con una exactitud superior a la mejor individual. Se aplica la nueva versión del software a dos bases de datos reales de quimio-bioinformática obteniéndose buenos resultados. También se hace una comparación con la versión anterior del software, destacándose que las soluciones se pueden encontrar en menor tiempo de ejecución sin perder calidad en las mismas.
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    Herramienta computacional DASDE® para aplicaciones quimio-bioinformáticas usando algoritmos genéticos en la construcción de multiclasificadores
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2016-06-20) Peña Díaz, Claudia; Meneses Gómez, Maricel; Cabrera Hernández, Leidys
    El descubrimiento de un nuevo medicamento y desarrollo posterior del mismo, son dos fases que comprenden alrededor de 12 años de investigación en países desarrollados, con un costo promedio de 231 millones de dólares por cada nuevo medicamento que sale al mercado. El desarrollo de la ciencia computacional, ha permitido la búsqueda racional de nuevas alternativas terapéuticas, siendo los métodos in silico una de las técnicas que mejoran potencialmente el descubrimiento y posterior desarrollo de fármacos. La utilización de multiclasificadores junto con algoritmos de búsqueda heurística son estrategias, que ayudan en el pronóstico del análisis y a disminuir su tiempo para obtener buenos resultados en la búsqueda y posterior desarrollo de compuestos activos frente a enfermedades prioritarias a nivel mundial. El software DASDE v1.0 desarrollado en el año 2013 para investigadores de perfil químico de nuestra universidad tiene varias funcionalidades, dentro de ellas permite la selección de modelos diversos para obtener posteriormente, combinaciones de los mismos donde se mejoren los resultados alcanzados individualmente, estas funcionalidades se realizan de manera exhaustiva lo que conlleva a grandes demoras en las ejecuciones puesto que las aplicaciones en el campo de la quimio-bioinformática siempre cuentan con un gran número de clasificadores y por lo tanto la cantidad de combinaciones que se pueden generar es considerablemente grande. En este trabajo se propone la incorporación al software de la meta heurística Algoritmos Genéticos para resolver el problema combinatorio que se presenta y minimizar el tiempo de búsqueda de las soluciones, garantizándole al usuario obtener combinaciones que sean igualmente buenas en calidad. Finalmente se presenta el análisis con dos bases de datos reales en el campo de la quimio-bioinformática.
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    Mejoras de la clasificación en interacciones de proteínas de la Arabidopsis Thaliana utilizando técnicas para conjuntos de datos desbalanceados
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2016) Castillo Sánchez, Ana Caridad; Chávez Cárdenas, María del Carmen; García Lorenzo, María Matilde; Cabrera Hernández, Leidys
    En la actualidad, constituye un reto lograr la correcta clasificación de grandes conjuntos de datos usando aprendizaje automatizado. En problemas de Bioinformática es muy común tener grandes bases de casos, las cuales en algunas ocasiones son desbalanceadas, siendo la clase minoritaria casi siempre la de principal interés de investigación. Este trabajo se enmarca en la predicción de interacciones de proteínas, donde el conjunto de datos pertenece a la interacción de proteínas en la Arabidopsis Thaliana y precisamente la clase minoritaria es aquella que representa a las proteínas que interactúan. Como resultado de este trabajo se presenta la aplicación de diferentes técnicas para tratar el desbalance existente en los datos, tanto dirigidas a los atributos como a las instancias, además de los resultados que se alcanzan al aplicar diversos métodos de clasificación. La experimentación se realiza utilizando dos herramientas: WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) y KEEL (Knowledge Extraction based on Evolutionary Learning). Para hacer la selección del mejor clasificador se aplican las medidas más conocidas basadas en la matriz de confusión: razón de Verdaderos Positivos (VP), área bajo la Curva de Operación del Receptor (ROC), la Exactitud (Accuracy, en inglés), la medida-F (F-Measure, en inglés) y las curvas Precision_Recall (PRC). Finalmente se demuestra que utilizando las técnicas de desbalance como pre-procesamiento de los datos, se logra mejorar los resultados de la clasificación en la base Arabidopsis Thaliana, respecto a los ya alcanzados hasta el momento.
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    Métodos de combinación de clasificadores utilizando medidas de diversidad
    (Feijóo, 2014) Cabrera Hernández, Leidys; Casas Cardoso, Gladys; Bonet Cruz, Isis; Franco Montero, Pedro; Morales Hernández, Alejandro; Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Matemática
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    Modificaciones al método de Grimson para la detección de conglomerados
    (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2009-07-03) Cabrera Hernández, Leidys; Casas Cardoso, Gladys María; Rodríguez Corvea, Laureano
    La detección de conglomerados es un aspecto de gran importancia y vigencia en nuestros días. En epidemiología por ejemplo, se utiliza para detectar focos de enfermedades de manera temprana, antes que se desencadenen epidemias. En bioinformática y otras ciencias, también resuelven problemas de gran utilidad. En este trabajo se muestra el método Grimson de detección de conglomerados. Con el objetivo de ampliar su aplicación a problemas bioinformáticos se le realiza una modificación que consiste en transformar la secuencia de datos de entrada (fechas inicialmente), en otra binaria, donde la categoría de interés se representa por uno y las demás categorías por cero. Se incluye además otra modificación utilizando la lógica borrosa para obtener mejores resultados. Finalmente se muestran ejecuciones de los métodos con datos simulados y se concluye presentando y resolviendo un problema bioinformático.
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    Sitio Web para contribuir a la educación ambiental de estudiantes y profesionales universitarios desde el inglés con fines académicos
    (Universidad Central "Marta Abreu" de la Villas, 2012-06-28) Rodríguez Orozco, Adrian; Pérez Morales, Juana Idania; Cabrera Hernández, Leidys
    La educación ambiental en la actualidad constituye un tema de preocupación de la comunidad científica y se convierte en objetivo prioritario en la formación del profesional de la Educación Superior cubana dado el interés por la conservación y protección del medio ambiente. Teniendo en cuenta el limitado conocimiento que muchas veces manifiestan los estudiantes y profesionales sobre los problemas que atentan contra el desarrollo sostenible, su cuidado y conservación, se hace necesaria la búsqueda de alternativas desde el accionar pedagógico que contribuyan al desarrollo de una cultura ambientalista. Para esto en el presente trabajo se diseñó e implementó un sitio web interactivo para contribuir a la educación ambiental de estudiantes y profesionales universitarios con acciones que integran el desarrollo de las habilidades comunicativas a través del inglés con fines académicos, por ser esta la lengua vehicular de comunicación de la ciencia y la técnica. Además, este sitio contempla actividades investigativas para asumir estos contenidos desde los diferentes perfiles profesionales; las cuales se aplican tanto en la formación de pregrado como postgrado, así como en la formación de los profesionales que integran el proyecto de colaboración internacional VLIR-UCLV con universidades belgas. Para llevar a cabo la implementación del sitio se usó el CMS Joomla.
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    Sitio Web para la evaluación de la comunicación intercultural en las presentaciones orales de los estudiantes de Arquitectura
    (Universidad Central "Marta Abreu" de la Villas, 2013-06-24) Acosta Acosta, Rachel; Pérez Morales, Juana Idania; Cabrera Hernández, Leidys; Sánchez Carrera, Yanet
    Las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) desempeñan un papel esencial en el desarrollo del proceso de enseñanza-aprendizaje, y dentro de ellas las aplicaciones web constituyen un medio para potenciar las habilidades comunicativas orales en idioma inglés. El objetivo del presente trabajo va dirigido a la creación de una aplicación web que contribuya a que los estudiantes y profesionales de la carrera de Arquitectura en la Universidad Central «Marta Abreu» de Las Villas, realicen presentaciones orales efectivas de los proyectos de diseño teniendo en cuenta la evaluación de la comunicación intercultural a través del inglés con fines profesionales. Para el diseño e implementación de la aplicación se seleccionaron el PHP, el JavaScript y el CSS como lenguajes de programación, el Apache como servidor web y el MySQL como sistema gestor de bases de datos. El CMS Joomla se utilizó como ambiente de desarrollo para soportar diferentes funcionalidades como: evaluar al usuario en la realización de ejercicios, enviar correos al profesor y carga y descarga de archivos. El Sitio Web diseñado constituye un medio para la comprensión del lenguaje gráfico y exposición oral de los diseños arquitectónicos, así como para la sistematización y consolidación de los contenidos de enseñanza y aprendizaje del inglés con fines profesionales en esta especialidad.