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TIN2017-85887-C2-1-P

Financiado

ALGORITMOS HIBRIDOS COMBINANDO APRENDIZAJE AUTOMATICO Y METAHEURISTICAS PARA PRO...

ALGORITMOS HIBRIDOS COMBINANDO APRENDIZAJE AUTOMATICO Y METAHEURISTICAS PARA PROBLEMAS DE CLASIFICACION ORDINAL Y PREDICCION EL PRESENTE SUBPROYECTO ESTA ENFOCADO EN ABORDAR CIERTOS PROBLEMAS METODOLOGICOS DE INTERES EN EL AREA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO: 1) DESARROLLO DE NUEVAS APROXIMACIONES PARA CLASIFICACION ORDINAL BASADAS EN TECNICAS DE APRENDIZAJE... ver más

01/01/2017

UCO

72K€

Presupuesto del proyecto: 72K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1411

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01

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Participantes

UCO

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA

Total investigadores 1411

Presupuesto del proyecto 72K€

Descripción del proyecto EL PRESENTE SUBPROYECTO ESTA ENFOCADO EN ABORDAR CIERTOS PROBLEMAS METODOLOGICOS DE INTERES EN EL AREA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO: 1) DESARROLLO DE NUEVAS APROXIMACIONES PARA CLASIFICACION ORDINAL BASADAS EN TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, MEDIANTE LA DEFINICION DE FUNCIONES DE ERROR ESPECIFICAS PARA ESTE TIPO DE PROBLEMAS O DE NUEVAS ARQUITECTURAS DE RED; 2) PROBLEMAS SINGULARES EN EL CONTEXTO DE CLASIFICACION ORDINAL (CLASIFICACION NO BALANCEADA Y CLASIFICACION DEBILMENTE SUPERVISADA), ADAPTANDO Y MEJORANDO TECNICAS YA EXISTENTES PARA CLASIFICACION NOMINAL; 3) SEGMENTACION DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE TECNICAS DE OPTIMIZACION BASADAS EN METAHEURISTICAS, CONSIDERANDO ENTORNOS MULTIOBJETIVO (EN LOS QUE LA SEGMENTACION PERSIGUE VARIOS OBJETIVOS, COMO PUEDE SER REDUCIR EL ERROR DE APROXIMACION Y ENCONTRAR SEGMENTOS CON COMPORTAMIENTOS FACILMENTE DIFERENCIABLES) O SEGMENTACION DE SERIES CON VARIAS VARIABLES OBSERVADAS (SERIES TEMPORALES MULTIVARIANTES), TODAS ESTAS TECNICAS SERAN MEJORADAS MEDIANTE ALGORITMOS HIBRIDOS A PARTIR DE LA COORDINACION CON EL SUBPROYECTO DE LA UNIVERSIDAD DE ALCALA (UAL), COMBINANDO METAHEURISTICAS AVANZADAS (BASADAS EN ALGORITMOS DE INSPIRACION NATURAL COMO EL CORAL REEF OPTIMIZATION Y EN VERSIONES QUE SIMPLIFIQUEN LA ESTIMACION DE SUS PARAMETROS) CON CLASIFICADORES ORDINALES O TECNICAS DE SEGMENTACION, TAMBIEN SE PLANTEA LA UTILIZACION DE ESTOS ALGORITMOS PARA EL AJUSTE DE LAS ARQUITECTURAS DE RED Y LOS PARAMETROS DE APRENDIZAJE DE LOS MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO DESARROLLADOS,POR OTRO LADO, EL SUBPROYECTO CONTEMPLA LA APLICACION DE ESTOS DESARROLLOS A PROBLEMAS REALES DE ENERGIAS RENOVABLES (EN COORDINACION CON EL SUBPROYECTO DE LA UAH, CUYO EQUIPO TIENE UNA AMPLIA EXPERIENCIA EN ESTE AREA Y MULTIPLES BASES DE DATOS ASOCIADAS) Y A PROBLEMAS REALES DE BIOMEDICINA, EN CUANTO AL AREA DE ENERGIAS RENOVABLES, NOS CENTRAREMOS EN PREDICCION DE ALTURA DE OLA PARA DECISIONES OPERACIONALES EN PUERTOS COSTEROS, PREDICCION DE RAMPAS DE VIENTO PARA GESTION DE PARQUES EOLICOS Y PREDICCION DE EVENTOS DE BAJA VISIBILIDAD PARA LA OPERATIVA DE AEROPUERTOS, EN CUANTO AL AREA DE BIOMEDICINA, DISPONEMOS DE DISTINTOS EXPERTOS EN EL EQUIPO DE TRABAJO QUE NOS APOYARAN EN CUATRO PROBLEMAS ESPECIFICOS: ASIGNACION DONANTE-RECEPTOR EN TRASPLANTE HEPATICO, ANALISIS DE IMAGENES DERMATOSCOPICAS PARA LA DETECCION DE GRADOS DE SEVERIDAD DE MELANOMA, ANALISIS DE IMAGENES FUNCIONALES PARA LA DETECCION DE GRADOS DE SEVERIDAD DE PARKINSON, Y ASIGNACION DE TRATAMIENTO A GRUPOS DE PACIENTES COINFECTADOS POR EL VIH Y LA HEPATITIS C, SIGUIENDO, EN ESTE ULTIMO CASO, EL PLAN ESTRATEGICO NACIONAL ESPAÑOL, ALGORITMOS HÍBRIDOS\METAHEURÍSTICAS\APRENDIZAJE PROFUNDO\CLASIFICACIÓN ORDINAL\ENERGÍAS RENOVABLES\BIOMEDICINA

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