MODELOS NATURALES BIOINSPIRADOS Informe


UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTA

FACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA ACADÉMICA PROFESIONAL DE
SISTEMAS E INFORMÁTICA



CURSO : BIOINFORMÁTICA

TEMA: MODELOS BIOINSPIRADOS

DOCENTE: LISBETH BRIONES


CICLO:  V
                                  


CÓDIGO:  0201214037
                                


ALUMNNA:LOPEZ OLIVOS Leticia Teresa



Nuevo Chimbote- 2014
MODELOS NATURALES BIOINSPIRADOS

1. ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS APLICADOS A PROBLEMAS DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL:
El procesamiento de lenguajes naturales se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajesnaturales. Los modelos aplicados se enfocan no sólo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria. En este campo se presentan dos problemas resaltantes: el agrupamiento de textos cortos y la atribución de autoría; para ello se han demostrado que algoritmos bio-inspirados tales como Particle Swarm Optimization (PSO) han resultadoefectivos para resolver estos problemas.
La PSO (optimización por enjambre de partículas), hace referencia a una serie de métodos y algoritmos de optimización heurísticos que evocan el comportamiento de los enjambres de abejas en la naturaleza. Los métodos PSO se atribuyen originalmente a los investigadores Kennedy, Eberhart1 y Shi. Permite optimizar un problema a partir de una población desoluciones candidatas, denotadas como "partículas", moviendo éstas por todo el espacio de búsqueda según reglas matemáticas que tienen en cuenta la posición y la velocidad de las partículas. El movimiento de cada partícula se ve influido por su mejor posición local hallada hasta el momento, así como por las mejores posiciones globales encontradas por otras partículas a medida que recorren el espacio debúsqueda.
El agrupamiento de textos cortos está presente en aplicaciones como minería de datos, extracción de información de la web, generación de textos, etc. El problema es clasificar un conjunto de documentos en diferentes grupos; una versión del PSO denominada CLUDIPSO presenta soluciones empleando un vector de “n” números enteros en el que cada uno de ellos indica el grupo al cual pertenececada uno de los “n” documentos. La atribución automática de autorías puede ser empleada como herramienta de soporte para investigaciones criminales, verificación de autoría de correos electrónicos, detección de plagio, etc. Una forma de resolver este problema es utilizando las características estilográficas de escritura que posee cada autor, reflejando su género, educación, nivel social, etc.Automatizar la atribución de autorías es posible a través de un algoritmo que permita : representar los texto de tal manera que queden reflejadas las características estilográficas, utilizar una función que permita medir similitudes entre textos de autores candidatos y el del desconocido, decidiendo por último el autor del texto más probable.
CONCLUSIÓN: Podemos ver qué en el mundo podemos encontrarsiempre cosas que mejorar; incentivados por eso nace esta aplicación para mejorar el agrupamiento de textos cortos lo cual permitirá un lenguaje natural más exacto.

2. REDES NEURONALES PARA EL MONITOREO AMBIENTAL:

El trabajo de los científicos se ha concentrado en la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNAs). La red debe entrenarse para cada contaminante específico.Estas investigacionesestán focalizadas en la ciudad de Bahía Blanca, su polo petroquímico y su puerto de granos. Como primera etapa, se ha preparado una red para la predicción de concentración del PM10 (material sólido o líquido de ciertas partículas atmosféricas cuyo diámetro es menor o igual a 10 micrómetros). Este modelo servirá para disparar alertas tempranas de PM10 en el observatorio local, en cuyo diseño se...