Finding the underlying structure or similarity to others complex systems

  • Hernando Castañeda Marin Universidad de Pamplona, Facultad de Ingenieria - CICOM.
  • Wladimir Jose Rodriguez Graterol Universidad de los Andes(Ve), Faculatd de Ingenieria, Departamento de Computacion.
  • Carlos Arturo Parra Ortega Universidad de Pamplona, Facultad de Ingenieria - CICOM.
Palabras clave: Reconocimiento de Patrones Dinamicos, Sistemas Dinamicos, Inteligencia Artificial

Resumen

La motivación principal en este documento es desarrollar algunos métodos o técnicas que nos permita estudiar sistemas complejos (en el sentido de encontrar su estructura fundamental o su similaridad con otros). Si nosotros poseemos estas técnicas, seremos capaces de abordar una serie de problemas de la vida real que hasta ahora no tienen una solución satisfacible. Ejemplos de tales problemas son el reconocimiento de objetos en 3D, reconocimiento de palabras manuscritas, interpretación de las señales biomédicas y reconocimiento de voz. También presentamos una técnica para analizar los sistemas dinámicos basada en su comportamiento, donde este puede ser determinado a partir de las trayectorias de salida, se utiliza reconocimiento de patrones dinámicos para el análisis de los sistemas. Lo anterior nos permite buscar estructura de datos y su clasificación en categorías de tal forma que la similaridad entre estructuras de la misma categoría sea alta y las de diferente categoría con valores de similaridad baja.

Cómo citar
Castañeda Marin, H., Rodriguez Graterol, W. J., & Parra Ortega, C. A. (2009). Finding the underlying structure or similarity to others complex systems. Revista Colombiana De Computación, 10(2), 60-73. https://doi.org/10.29375/25392115.1168

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Publicado
2009-12-01
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica