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PID2020-115454GB-C22

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NUEVOS ALGORITMOS PARA CLASIFICACION ORDINAL Y MODELOS PROFUNDOS: APLICACIONES E...

NUEVOS ALGORITMOS PARA CLASIFICACION ORDINAL Y MODELOS PROFUNDOS: APLICACIONES EN CLIMA, ENERGIAS LIMPIAS Y MEDIO AMBIENTE EL SUB-PROYECTO NUEVOS ALGORITMOS PARA CLASIFICACION ORDINAL Y MODELOS PROFUNDOS: APLICACIONES EN CLIMA, ENERGIAS LIMPIAS Y MEDIO AMBIENTE FORMA PARTE DEL PROYECTO COORDINADO ORCA-DEEP ENTRE LOS GRUPOS GHEODE Y AYRNA DE LA UNIVE... ver más

01/01/2020

UCO

85K€

Presupuesto del proyecto: 85K€

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 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UCO

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Líder del proyecto

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

Total investigadores 1411

Presupuesto del proyecto 85K€

Descripción del proyecto EL SUB-PROYECTO NUEVOS ALGORITMOS PARA CLASIFICACION ORDINAL Y MODELOS PROFUNDOS: APLICACIONES EN CLIMA, ENERGIAS LIMPIAS Y MEDIO AMBIENTE FORMA PARTE DEL PROYECTO COORDINADO ORCA-DEEP ENTRE LOS GRUPOS GHEODE Y AYRNA DE LA UNIVERSIDAD DE ALCALA Y LA UNIVERSIDAD DE CORDOBA, RESPECTIVAMENTE, ESTE SUB-PROYECTO TIENE COMO PRINCIPAL OBJETIVO EL DESARROLLO DE NUEVOS ALGORITMOS DE CLASIFICACION ORDINAL BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO, Y SU APLICACION A LA RESOLUCION DE PROBLEMAS REALES EN METEOROLOGIA Y CLIMA, ENERGIAS RENOVABLES Y MEDIO AMBIENTE, LAS PRINCIPALES TAREAS ESTAN CENTRADAS EN EL DESARROLLO DE ESTRATEGIAS PARA ATACAR PROBLEMAS DE CLASIFICACION ORDINAL MEDIANTE REDES NEURONALES PROFUNDAS, UTILIZANDO PARA ELLO NUEVAS FUNCIONES DE ACTIVACION, FUNCIONES DE SALIDA Y FUNCIONES DE ERROR, SE TENDRA EN ESPECIAL CONSIDERACION LA ADAPTACION DE ESTAS METODOLOGIAS PARA EL TRATAMIENTO DE SERIES TEMPORALES, DEBIDO A QUE ESTE TIPO DE DATOS SON ESPECIALMENTE FRECUENTES EN LOS PROBLEMAS REALES CONTEMPLADOS, DE ESTA FORMA, TAMBIEN SE PRETENDE ABORDAR LA CLASIFICACION ORDINAL DE SERIES TEMPORALES Y EL DISEÑO DE NUEVAS TECNICAS DE REPRESENTACION QUE PERMITAN CONVERTIR LAS SERIES TEMPORALES EN IMAGENES, PARA ASI APROVECHAR MEJOR EL USO DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES, EN LA PARTE PRACTICA DEL PROYECTO, SE PROPONE LA APLICACION DE LAS TECNICAS DESARROLLADAS PARA ABORDAR PROBLEMAS DE CLASIFICACION ORDINAL EN METEOROLOGIA Y CLIMA, TALES COMO LA PREDICCION DE OLAS DE CALOR, OLAS DE FRIO O SEQUIAS, PROBLEMAS EN ENERGIAS RENOVABLES (RECURSO EOLICO, SOLAR, HIDRO-GENERACION), Y PROBLEMAS RELACIONADOS CON EL MEDIO AMBIENTE, TALES COMO PREDICCION DE LA CONCENTRACION DE CONTAMINANTES ATMOSFERICOS, ENTRE OTROS, POR ULTIMO, EL PROYECTO CONSIDERA LA PUBLICACION DE BIBLIOTECAS SOFTWARE PUBLICAS QUE PERMITAN EL ACCESO A LOS ALGORITMOS DESARROLLADOS POR PARTE DEL MAYOR NUMERO POSIBLE DE INVESTIGADORES, CLASIFICACION ORDINAL\APRENDIZAJE PROFUNDO\SERIES TEMPORALES\ENERGIAS RENOVABLES\CLIMA\MEDIO AMBIENTE

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