Título: Taxonomía Computacional
Autores: Perichinsky, Gregorio
Orellana, Rosa Beatriz
Plastino, Angel Luis
Fecha: 2012-08-13
2010-05
2010
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: Bases de Datos Relacional Dinámica
Taxonomía Numérica
Clasificación
Clusters-familias
Evidencia Taxonómica
Teoría de la Información
Espacio de Hamming
Distancia Euclídea
Espectroscopia-Principios
Teorema de Tchebycheff
Inecuación de Bienaymé- Tchebycheff
Entropía
Astrometría
Cosmogonía-Sistema Solar
Data Mining-TDIDT
SOFTWARE ENGINEERING
Ciencias Informáticas
Descripción: En este Proyecto se describen las características generales de un Nuevo Criterio para resolver el problema de la construcción de familias de objetos, mediante un programa de investigación científica (PIC). Con la Taxonomía Numérica se agrupan objetos, unidades taxonómicas operacionales en clusters (OTU´s o taxones o taxa), usando el análisis de estructura por medio de métodos numéricos. Estos clusters constituyen familias y surgen del análisis estructural, por su característica fenotípica. La Entidades formadas por dominios dinámicos de atributos, pueden cambiar de acuerdo, a los requerimientos taxonómicos: se forman familias o clusters por Clasificación de objetos, por métodos computacionales sin solapamiento entre familias, delimitación por invariantes aplicando el teorema de Tchebycheff y el máximo de la inecuación de Bienaymé-Tchebycheff, despues de normalizar el rango y con el principio de entropía máxima sobre espectros de objetos, original, y aplicando principio de interferencia y superposición. Se identifican miembros de un cúmulo abierto, con "un método espectral" agrupándose estrellas en clusters. Los caracteres utilizados para el análisis son la posición y el movimiento propio de todas las estrellas de la región del cúmulo. El método ha sido aplicado al Cúmulo NGC2516. La lista resultante de miembros concuerda muy bien con la obtenida aplicando otros métodos.
Eje: Ingeniería de Software
Idioma: Español