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PID2021-122905NB-C21

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MODELOS PARA EL PROCESAMIENTO DE INFORMACION COMPLEJA Y APLICACIONES A PROBLEMAS...

MODELOS PARA EL PROCESAMIENTO DE INFORMACION COMPLEJA Y APLICACIONES A PROBLEMAS DE REDES COMO RESULTADO DE LOS ESTUDIOS Y PROPUESTAS REALIZADOS EN EL MARCO DEL PROYECTO GESTION INTELIGENTE DE INFORMACION BORROSA (PGC2018-096509-B-I00), EL EQUIPO INVESTIGADOR HA ABIERTO UNA SERIE DE LINEAS DE TRABAJO RELATIVAS A LOS PR... ver más

01/01/2021

UCM

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3285

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UCM

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Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3285

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto COMO RESULTADO DE LOS ESTUDIOS Y PROPUESTAS REALIZADOS EN EL MARCO DEL PROYECTO GESTION INTELIGENTE DE INFORMACION BORROSA (PGC2018-096509-B-I00), EL EQUIPO INVESTIGADOR HA ABIERTO UNA SERIE DE LINEAS DE TRABAJO RELATIVAS A LOS PROCESOS DE AGREGACION DE INFORMACIONCOMPLEJA. PARTE DE ESTAS NUEVAS LINEAS SE RELACIONAN CON LA GENERALIZACION DE ALGUNOS MECANISMOS DE MODELADO Y AGREGACION QUEPERMITAN AMPLIAR SU CAMPO DE ACCION ADAPTANDOLOS AL MANEJO DE INFORMACION DESCRITA MEDIANTE REPRESENTACIONES NO CONVENCIONALES.LAS REPRESENTACIONES NO CONVENCIONALES A LAS QUE NOS REFERIMOS SON DE DIVERSA INDOLE INCLUYENDO ENTRE OTRAS POSIBILIDADES A CIERTASEXTENSIONES DE LOS CONJUNTOS BORROSOS CON LAS QUE LOS MIEMBROS DEL EQUIPO INVESTIGADOR (DE AMBOS SUBPROYECTOS) HAN VENIDO TRABAJANDOEN LOS ULTIMOS AÑOS. OTROS TIPOS DE REPRESENTACIONES NO CONVENCIONALES QUE SE CONSIDERARAN SON LOS MODELOS JERARQUICOS, COMO POREJEMPLO LOS MODELOS GRANULARES LINGUISTICOS (GRANULAR LINGUISTIC MODEL OF A PHENOMENON) CON LOS QUE YA SE HA TRABAJADO. EN ESTOS MARCOSDE REPRESENTACION SE CONSIDERARAN ASPECTOS IMPORTANTES (PARTICULARMENTE RELEVANTES EN ALGUNAS APLICACIONES CONSIDERADAS EN EL PROYECTOCOORDINADOR) COMO LA POLARIDAD, NEGACION Y ANTONIMIA.CONSIDERANDO AHORA EL PROCESO DE AGREGACION PROPIAMENTE DICHO, UNA DE LAS LINEAS ABIERTAS ES LA RELATIVA A LA GENERALIZACION DE LASPREAGREGACIONES, QUE SE EMPIEZA A EXPLORAR A UN NIVEL MUY PRELIMINAR DENTRO DEL PROYECTO PREVIO Y EN LA QUE SE PRETENDE PROFUNDIZAR ENESTA PROPUESTA. EN CONCRETO SE CONSIDERARA EL PROBLEMA DE LAS PREAGREGACIONES SOBRE CONJUNTOS PARCIALMENTE ORDENADOS. EN PARALELOSURGE TAMBIEN LA IDEA DE ABORDAR PROCESOS DE AGREGACION DE INFORMACION REPRESENTADA EN FORMA DE GRAFOS (CON CIERTA RELACION CON LOSMODELOS JERARQUICOS ANTES MENCIONADOS). SE TRATA DE UNA LINEA DE ANALISIS QUE RESULTA PARTICULARMENTE INTERESANTE EN ESTE PROYECTOCOORDINADO TENIENDO EN CUENTA QUE UNO DE LOS SUBPROYECTOS ABORDA EL ANALISIS DE PROBLEMAS RELACIONADOS CON REDES SOCIALES, PROBLEMASQUE CONSECUENTEMENTE IMPLICAN REPRESENTACIONES MEDIANTE GRAFOS. ES ESTE UN PROBLEMA CIERTAMENTE COMPLEJO PERO CUYA IMPORTANCIA DECARA A DIFERENTES APLICACIONES JUSTIFICA EL INTERES.LOS PARRAFOS PREVIOS SE CENTRAN EN LA CONSIDERACION DE LA ESTRUCTURA (NO CONVENCIONAL) COMO ORIGEN DE LA COMPLEJIDAD DEL ANALISIS. PERO NOSIEMPRE LA COMPLEJIDAD QUE QUEREMOS ANALIZAR ESTARA VINCULADA A ESE CARACTER NO CONVENCIONAL DE LA INFORMACION, EL VOLUMEN ES ENMUCHOS CASOS SU PRINCIPAL CAUSANTE. CUANDO EL PROCESO DE AGREGACION SE ENFRENTA A GRANDES VOLUMENES DE DATOS, LA CONSIDERACIONCONCEPTUAL DE LA AGREGACION PUEDE NO LLEGAR A DETERMINAR COMPLETAMENTE SUS CARACTERISTICAS, QUEDANDO MUCHOS ASPECTOS RELEVANTESENMASCARADOS EN LA IMPLEMENTACION DEL PROPIO PROCESO. EN ESTE CONTEXTO SURGE LA IDEA DE AGREGACION COMPUTABLE COMO MECANISMO QUEPERMITE INCORPORAR EN EL ANALISIS LAS COMPONENTES ALGORITMICAS Y DE IMPLEMENTACION, SUPERANDO EL CONCEPTO DE FUNCION DE AGREGACIONPARA CONSIDERAR LA AGREGACION COMO UN PROCESO DE COMPUTO. DE ESTA FORMA DESACOPLAMOS EL CONCEPTO DE AGREGACION DE LA VISIONMERAMENTE FUNCIONAL. UNA VEZ LIBERADOS DE LA IDEA DE FUNCION, PODEMOS PLANTEARNOS AGREGACIONES NODETERMINISTAS (IDEA QUE SURGE EN EL PROYECTO PREVIO) QUE OFRECEN UNA PERSPECTIVA INTERESANTE PARA FORMALIZAR EL ANALISIS DE GRANDESVOLUMENES DE DATOS MEDIANTE AGREGACIONES QUE IMPLICAN MUESTREO, PRESENTES EN MULTITUD DE APLICACIONES. ISTEMAS BORROSOS\SOFT COMPUTING.\AYUDA A LA DECISION\ANALISIS DE REDES SOCIALES\PROCESAMIENTO DE IMAGENES\APRENDIZAJE AUTOMATICO\AGREGACION\REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO\INFORMACION COMPLEJA

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