Desarrollo e implementación de un modelo híbrido de LDS y Algoritmos Genéticos para la obtención de resúmenes lingüísticos en datos de creep

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dc.contributor.advisorDonís Díaz, Carlos Alberto
dc.contributor.authorGonzález Muro, Amaury
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2015-07-09T18:46:08Z
dc.date.available2015-07-09T18:46:08Z
dc.date.issued2012-06-28
dc.description.abstractLa Sumarización Lingüística de Datos (LDS por sus siglas en inglés de Linguistic Data Summarization) es una técnica de reciente desarrollo cuya utilización se ha incrementado en los últimos tiempos en correspondencia con el desarrollo y la demanda de los Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones guiados por datos. Esta técnica posee limitantes relacionadas con el proceso de búsqueda de proposiciones lingüísticas que realiza. En tal sentido se ha propuesto en la literatura el empleo de meta heurísticas de búsqueda no exhaustivas que permitan hacer más eficiente este proceso. En el presente trabajo se propone el desarrollo e implementación de un modelo híbrido de Algoritmos Genéticos (AG) con LDS para la obtención de resúmenes lingüísticos sobre datos de creep, propiedad mecánica de los aceros utilizada en el diseño de nuevas aleaciones. Como parte del proceso de diseño se analizan todos los aspectos del AG y se definen las mejores variantes de tres operadores genéticos incluyendo dos nuevos que son propuestos para resolver problemas específicos en la problemática abordada. Como parte de la investigación se desarrolló la implementación de una herramienta automatizada que utiliza plataformas de desarrollo existentes relacionadas con la temática abordada. Como resultado se obtiene un modelo híbrido final que resulta escalable y permite obtener soluciones de buena calidad.en_US
dc.description.abstractThe Linguistic Data Summarization is a technique of development which has been increasingly implemented in recent times, in accordance with the development and demand of the Decision Support Systems (DSS) driven by data. The limitations of this technique consist on the searching process of linguistics sentences that it carries out. In this sense, the employment of a heuristic approach of non-exhaustive search that allows a more efficient process has been proposed in the reviewed literature. In this thesis, it is proposed the development and implementation of a hybrid model of Genetic Algorithm with LDS to obtain linguistic summaries about creep data, which is data related to the mechanic property of the steels used in the design of new metal alloys. As part of the design process, all the aspects of the Genetic Algorithm are analyzed, and the best variants of genetic operators are defined, including two new proposed operators to solve specific problems on the discussed topic. The implementation of an automatized tool that employs existing development platform related to the studied issue was also developed. As the result, a final hybrid model that is scalable and allows obtaining good quality solutions is obtained.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad Matemática Física y Computación. Departamento de Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/1581
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de la Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central ¨Marta Abreu¨de Las Villas. El autor o autores conservan los derechos morales que como tal le son reconocidos por la Legislación vigente sobre Derecho de Autor. Los distintos Usuarios podrán copiar, distribuir, comunicar públicamente la obra y hacer obras derivadas; bajo las condiciones siguientes: 1. Reconocer y citar al autor original 2. No utilizar la obra con fines comerciales 3. No realizar modificación alguna a la obra 4. Compartir aquellos productos resultado del uso de la obra bajo la misma licencia de esta Los Usuarios pueden reutilizar los metadatos en cualquier medio sin autorización previa, siempre que los propósitos de su utilización sean sin ánimo de lucro y se provea el Identificador OAI, un enlace al registro de metadatos original, o se haga referencia al repositorio de donde han sido extraídos.en_US
dc.subjectSumarización Lingüística de Datosen_US
dc.subjectLinguistic Data Summarizationen_US
dc.subjectSistemas de Apoyoen_US
dc.subjectToma de Decisionesen_US
dc.subjectAlgoritmos Genéticosen_US
dc.subjectModelo Híbridoen_US
dc.subjectDatos de Creepen_US
dc.titleDesarrollo e implementación de un modelo híbrido de LDS y Algoritmos Genéticos para la obtención de resúmenes lingüísticos en datos de creepen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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