Browsing by Author "Santafe Gutierrez, Pablo Alexander"
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- Implementación de técnicas de reconocimiento de patrones (Least Square Support Vector Machines) en procesos de selección de parámetros característicos aplicados a sistemas metabolómicos
Institución: Universidad de Pamplona
Revista: REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA)
Autores: Villamizar Rozo, William; Mendoza, Luis Enrique; Santafe Gutierrez, Pablo Alexander
Fecha de publicación en la Revista: 2013-01-02
Fecha de cosecha en Ciencia Nacional: 2025-01-28
En este artículo se presenta una metodologíaque involucra, técnicas de análisis multivariable y una etapa de pre-procesamiento con el fin de determinar metabolitos característicos en un determinado espectro. Este método novedoso permitió determinar que ciertos metabolitos son modificados por las diferentes concentraciones y además de conocer la funcionalidad de LS-SVM en datos NMR. También se logró validar procesos como: alineamiento de picos, normalización, corrección de línea base y análisis multienergía, en datos metabolómicos en aceites de oliva y avellana puros y mezclados con alteraciones de 2%, 5%, 10%, 20% y 30%. - LSSVM aplicada en la estimación de la resistencia de rotor en motor de inducción jaula de ardilla
Institución: Universidad de Pamplona
Revista: REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA)
Autores: Santafe Gutierrez, Pablo Alexander; Díaz Rodriguez, Jorge Luis; Gualdrón Guerrero, Oscar Eduardo
Fecha de publicación en la Revista: 2013-01-02
Fecha de cosecha en Ciencia Nacional: 2025-01-28
En este artículo se estima la resistencia de rotor presente en la dinámica de un motor de inducción Jaula de Ardilla aplicando LSSVM en regresión. El problema es que la resistencia de rotor es difícil de medir por lo que se requiere estimarla. Además, de ser afectada por el incremento en la temperatura, conllevando a que la constante de tiempo del rotor cambie y afecte los parámetros del motor. Se plantea un modelo del motor, en Simulink de Matlab, del cual se extrae la data, se preprocesa y se aplica el algoritmo LSSVM en regresión con Kernel no lineal RBF y la optimización de gamma se hace por validación cruzada. La medición del desempeño del modelo se utilizó la raíz cuadrada del error medio de predicción. Obteniendo buenos resultados.
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