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Título: Clasificación automática basada en análisis espectral.
Autores: Perichinsky, Gregorio
Fecha: 2012-08-14
2010-05
2010
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: otu
escala
clasificación (similitud)
cluster (familia)
espectro
invariante
Clustering
Ciencias Informáticas
Descripción: Esta tesis aborda la definición de un método numérico basado en invariantes para la clasificación automática de objetos a partir de la información de sus caracteres, focalizado en la búsqueda de las invariantes con base en una aplicación original metodológica de los principios de superposición e interferencia en el análisis de espectros, en congruencia analógica con la taxonomía numérica, por su relación lógica y con fortaleza metodológica. Se demuestra un nuevo criterio para dar validez al método en casos no resueltos hasta ahora por la ciencia. En esta introducción de la tesis se trata especialmente de excitar la atención, para su desarrollo, “el problema, el marco teórico y el papel asignado a las hipótesis y la realidad”, dando origen a las tareas de Investigación y de Explicación Científica. Siendo la motivación principal del enunciado verdadero, utilizando leyes y datos, es necesario conceptuar la problemática epistemológica (primera parte 1.1.) y un programa de investigación científica (PIC) como sucesión de teorías emparentadas en forma semántica y sintáctica, que se van generando en distintas disciplinas por observaciones intrigantes, que se captan históricamente y llaman la atención pues se comportan en forma desconcertante o funcionan de una manera diferente a la esperada, constituyendo familias de fenómenos intrigantes (segunda parte 1.2.).
Eje: Concurso de tesis
Idioma: Español