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pro vyhledávání: '"Germán Castellanos Domínguez"'
Autor:
ANDRÉS M. ÁLVAREZ MEZA, GENARO DAZA SANTACOLOMA, CARLOS D. ACOSTA MEDINA, GERMÁN CASTELLANOS DOMÍNGUEZ
Publikováno v:
Dyna, Vol 79, Iss 171, Pp 23-30 (2012)
RESUMEN: En este trabajo, se propone una metodología para la selección automática de los parámetros libres de la técnica de regresión basada en mínimos cuadrados máquinas de vectores de soporte (LS-SVM), a partir de un análisis de validació
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https://doaj.org/article/38611e5aac17417e97530b40120df1d6
Autor:
Juliana Valencia Aguirre, Andrés Marino Álvarez Meza, Genaro Daza Santacoloma, Carlos Daniel Acosta Medina, Germán Castellanos Domínguez
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 56, Pp 170-181 (2010)
Inmersión localmente lineal (LLE) es una técnica de reducción de dimensión no lineal que permite conservar la geometría local del espacio de alta dimensión, al realizar una inmersión de los datos a un espacio de baja dimensión. El algoritmo p
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https://doaj.org/article/4887462c71004093992a137ec1ffc94c
Publikováno v:
Ingeniería e Investigación, Vol 29, Iss 3, Pp 92-96 (2009)
Se presenta una metodología para el preproceso de características generadas a partir de registros electrónicos de bioseñales, particularmente se experimenta con señales de voz en la detección automática de patologías. La metodología de proce
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https://doaj.org/article/ebedaeee63b741d0b9e4529c7acea794
Autor:
Julián Arias Londoño, Juan Godino Llorente, Jorge Jaramillo Garzón, Germán Castellanos Domínguez
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 50, Pp 111-121 (2009)
En este trabajo se investiga una forma alternativa de modelar el comportamiento no lineal presente en las señales de voz patológicas. El método consiste en modelar atractores reconstruidos mediante la técnica de retardo de tiempo, teniendo en cue
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https://doaj.org/article/17ff3425c8144acbbce4afe416df1474
Autor:
Luis David Avendaño Valencia, Luis Enrique Avendaño, José María Ferrero, Germán Castellanos Domínguez
Publikováno v:
Ingeniería e Investigación, Vol 27, Iss 3, Pp 77-88 (2007)
En este artículo se presenta el desarrollo de un filtro para la reducción de la interferencia de línea de potencia en señales electrocardiográficas (ECG), basado en estimación dual de parámetros y de estado, empleando la filtración Kalman, en
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https://doaj.org/article/008a09647b9145c88d124041ecfd8f05
Publikováno v:
Ingeniería e Investigación, Vol 26, Iss 3, Pp 113-119 (2006)
The present work proposes a hybrid feature selection model aimed at reducing training time whilst maintaining classification accuracy. The model includes adlusting a decision tree for producing feature subsets. Such subsets’ statistical relevance w
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https://doaj.org/article/94f519bc55a2441583cf807302f13d52
Publikováno v:
Ingeniería e Investigación, Vol 25, Iss 3, Pp 39-48 (2005)
Different extraction methods were compared regarding the characteristics of normal ECG signals and those emitted in the presence of events related to ischemic cardiopathy based on diagnosis measurements, wavelet transformation and nonlinear analysis
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https://doaj.org/article/9fb692d26ecd40479d3a907e5162ce6d
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 55 (2013)
HMMs are statistical models used in a very successful and effective form in speech recognition. However, HMM is a general model to describe the dynamic of stochastic processes; therefore it can be applied to a huge variety of biomedical signals. Usua
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https://doaj.org/article/deaf864a669741bc930cc420676f24b4
Autor:
Juliana Valencia Aguirre, Andrés Marino Álvarez Meza, Genaro Daza Santacoloma, Carlos Daniel Acosta Medina, Germán Castellanos Domínguez
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 56 (2013)
Locally Linear Embedding (LLE) is a nonlinear dimensionality reduction technique, which preserves the local geometry of high dimensional space performing an embedding to low dimensional space. LLE algorithm has 3 free parameters that must be set to c
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https://doaj.org/article/72cdb9aae9bb4b0089e4e157bfe36908
Autor:
Andrés Marino Álvarez-Meza, Genaro Daza-Santacoloma, J. Hoyos-Osorio, Germán Castellanos-Domínguez, Álvaro-Ángel Orozco-Gutierrez
Publikováno v:
Neurocomputing. 436:136-146
Traditional classification algorithms suppose that the sample distribution among classes is balanced. Yet, such an assumption leads to biased performance over the majority class. This paper proposes a Relevant Information-based UnderSampling (RIUS) a
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::08503ebc6480d91eb1a28186f9188dc6
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.033
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.033