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Título: Pattern behavior for trajectories of complex dynamic
Autores: Castañeda Marín, Hernando
Rodríguez Graterol, Wladimir
Colina Morles, Eliézer
Fecha: 2007-05-11
2007-05-11
2007-05-11
2007-05-11
2007-05-11
Publicador: Universidad de los Andes Venezuela
Fuente:
Tipo:
Tema: Inteligencia artificial
Teoría de conjuntos difusos
Sistemas dinámicos
Facultad de Ingeniería
Artificial intelligent
Fuzzy sets theory
Dynamic system
Ingeniería
Artículos
Descripción: Pattern behavior for trajectories of complex dynamic (Castañeda Marín, Hernando; Rodríguez Graterol, Wladimir y Colina Morles, Eliézer) Abstract This work proposes fuzzy logic based procedures for determining similarities between complex temporal dynamic system trajectories. These types of problems may be often found in the data mining area, where it is important to establish similarities between time series. The proposed procedure is based upon using different scale and translation functions and uses the theory of fuzzy sets in order to model a gradual representation of similarities, incorporating analog elements to human judgment and geometrical computational methods. The work contemplates fuzzy equivalence relation algorithms for computing a similarity notion for both one-dimensional and multidimensional trajectories. Finally, the work includes some computer simulation examples in order to find pattern behavior in temporal data. Resumen Este documento propone procedimientos basados en lógica difusa para determinar similaridades entre trayectorias temporales de sistemas dinámicos complejos. Estos tipos de problemas pueden encontrarse frecuentemente en el área de minería de datos, donde es importante establecer similaridades entre series de tiempo. El procedimiento propuesto esta basado en funciones que utilizan diferentes escalas y traslaciones y utilizan también la teoría de los conjuntos difusos para modelar una representación gradual de las similaridades , incorporada como elementos análogos en los juicios humanos y métodos computacionales geométricos. El trabajo contempla algoritmo de relaciones de equivalencia difusa para computar la noción de similaridad para trayectorias unidimensional y multidimensionales. Finalmente incluye algunas simulaciones para encontrar patrones de comportamiento en datos temporales.
hcastaneda@ula.ve, hcastaneda@unipamplona.edu.co
wladimir@ula.ve
ecolina@ula.ve
Nivel monográfico
Idioma: Español