Este artículo describe los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en el Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional (LIDIC), relacionados a la aplicación de técnicas bio-insipiradas a problemas de minería de datos, y…

La tarea de clustering consiste en la clasificación no supervisada de patrones (observaciones, datos, vectores, etc.) en grupos. Este problema ha sido analizado en varios contextos y por investigadores de distintas disciplinas, reflejando su amplia utilidad. Si bien se han…

La obtención de conocimiento a partir de la información existente es un proceso no trivial que consiste en identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles a partir de los datos disponibles. La Minería de Datos es el área de…

En este trabajo se discuten técnicas de mapeo automático de tareas concurrentes a procesadores, mediante el análisis del grafo de relación entre tareas, en el que se incorporan los tiempos de procesamiento y comunicación.
Partiendo de un primer análisis en…

El objetivo de mejorar el rendimiento en las computadoras actuales ha producido el reto de utilizar mayor cantidad de transistores (mayor densidad) y aumentar la frecuencia de operación, además de una disminución en la tensión de alimentación.
Todo esto se…

Teniendo en cuenta el auge de la arquitectura de cluster de multicores, en este trabajo se analiza la utilización de los diferentes modelos de comunicación (Pasaje de Mensajes, Memoria Compartida, combinación de ambos) para aprovechar eficientemente la potencia de la…

En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de…

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…

Clustering consiste en particionar el conjunto de datos en colecciones de objetos de manera que dentro de cada partición los objetos sean “similares” entre sí, y a su vez se “diferencien” de los objetos contenidos en otras particiones. En la…

Adotamos o m etodo da indexação da semântica latente (LSI) para classifi car documentos que estejam relacionados por algum meio não restrito apenas aos termos presentes, mas buscando outras formas de similaridades.
A redu cão de dimensionalidade da matriz Termo-Documento…