Computación y Sistemas

Editorial

Using NDT and the Restrictions Satisfactions Techniques to Generate Cultural Tours

El interés por el conocimiento de patrimonio cultural ha crecido en los últimos años. El avance de las comunicaciones y las nuevas tecnologías, así como el uso de Internet, han abierto una nueva vía de difusión en los centros de información turística y en los centros de gestión patrimonial que está provocando la necesidad de desarrollar nuevos sistemas de consulta vía web (Escalona et al., 2002). En este sentido, la expresividad que el conocimiento cualitativo puede ofrecer a la hora de expresar una consulta en este tipo de sistemas resulta muy conveniente. En este trabajo, se presenta un problema real en el que se quiere ofrecer al público el conocimiento del patrimonio cultural de Andalucía, permitiendo que, mediante una interfaz sencilla, pueda seleccionar sus preferencias, para obtener itinerarios culturales que verifiquen determinadas restricciones definidas por el usuario en su visita cultural. Para ello, se propone hacer uso de las tecnologías de razonamiento cualitativo (Kuipers et al., 1994), como soporte adecuado para la resolución del problema de la generación automática de itinerarios culturales, y de restricciones semicualitativas (Kay, 1996) para el diseño de la interfaz, así como de metodologías orientadas al desarrollo de sistemas web que permitan el correcto modelado del mismo.

The rise of interest for knowing more about the cultural heritage grew in the last years. The advances of communications and the new technologies, and also the use of Internet, opened a new via to spread out the information in tourist information centres and centres to manage heritage information. This new way is producing the necessity to develop new enquiry systems via Internet (Escalona et al., 2002). In this sense, the power of expression offered by the cualitative knowledge to do queries is very suitable in this kind of systems. In this work, a real problem to offer information to the tourist about the cultural heritage in Andalusia is presented. This system lets the user, with a very easy interface, selects cultural routes adapted to his preferences. These routes are designed using some constraints defined by the user in his cultural visit. In order to get this system, we proposed to apply technologies based on cualitative reasoning (Kuipers et al., 1994) as asuitable base to solve the problem of cultural routes. Also, we propose use semicualitative (Kay, 1996) reasoning techniques to develop the interface more suitable and web methodologies to design the system.

Patterns of First and Second Order Systems in Virtual Instrumentation Environment

En el artículo se analizan los patrones para reconocer modelos dinámicos de sistemas de primero y segundo orden mediante una red neuronal (RN) backpropagation. La RN de tres capas, tiene 30 neuronas de entrada, 11 en la capa oculta y 4 neuronas de salida. Se utiliza un almacenador circular para guardar los n últimos valores adquiridos de cada variable. Antes de ejecutar la RN, los datos almacenados son filtrados digitalmente. Posteriormente se realiza una conversión de la frecuencia de muestreo para obtener 30 puntos. La salida de la RN indicará el modelo más apropiado. El software es desarrollado utilizando el Lab VIEW y DLL escritas en DELPHI y C.

This paper presents the analysis of patterns which allow to recognize dynamic models of first and second order systems by means of a backpropagation neuronal network. The neuronal network is of three layers. The input layer has 30 neurons, the hidden layer has 11 neurons and the exit layer has 4 neurons. A circular buffer is used to store the n last acquired values from each variable. The stored data are filtered digitally before executing the neuronal network. The conversion of the sampling frequency does possible to obtain 30 points. The exit of the neuronal network will indicate the most appropriate model. Software is developed using Lab VIEW and DLL written in DELPHI and C.

An Identification Genetic Algorithm for a Family of Duffing's System

This paper shows a simple way to recover the whole unknown parameters set of the Duffing's oscillator by using a genetic algorithm. The fact that the system is observable and constructible with respect to a suitable output helps in obtaining an integral parameterization of the output. Subsequently an integral parameterization of the output which depends upon the unknown parameters, and, a random estimation of the output is proposed, assuming that the set of unknown parameters are contained into a bounded set. This random estimation is chosen provided that the error between the actual output and the estimated output minimizes the errors of a quadratic function. The minimization problem and the random estimations of the output are formulated directly in terms of a genetic algorithm. A population of chromosomes is codified with the parameters of the Duffing's oscillator system. A fitness function is established to evaluate the chromosomes, in such a way that it minimizes the errors of a quadratic function. The chromosomes' population evolves till a fitness average threshold is obtained. This method is numerically possible and easy to implement in a digital computer.

En este artículo se presenta una forma sencilla para estimar los parámetros desconocidos del oscilador de Duffing mediante el empleo de un algoritmo genético. El hecho de que el sistema es observable y construible con respecto a una salida disponible, ayuda a obtener una parametrización integral de la salida. A partir de esta parametrización se propone un estimador aleatorio de la salida, asumiendo que los parámetros desconocidos están contenidos en un conjunto acotado. El estimador aleatorio es propuesto de tal forma que el error entre la salida real y la salida estimada minimiza una función cuadrática. Así, el problema de minimización y del estimador aleatorio son resueltos mediante un algoritmo genético. La población de cromosomas es codificada con los parámetros del oscilador de Duffing. La función de adaptabilidad es establecida para evaluar los cromosomas, de tal forma que se minimice el error de la función cuadrática. Los cromosomas de la población evolucionan hasta que un umbral promedio de adaptabilidad es alcanzado. Este método es numéricamente posible y fácil de implantar en una computadora digital.

Inheritance, Generics and Binary Methods in Java

Java has adopted a mechanism to support parameterized types that will be available in the next major release. A draft specification to add generics to the JavaTM Programming Language was published two years ago [1] and a new version of it in June 23, 2003 [2]. An extension of the type system based on F-bounded quantification is proposed. A binary method is a method that has one or more parameters of the same type as the object that receives the message. F-Bounded polymorphism and binary methods can't be combined smoothly in object-oriented languages with nominal subtyping and single dispatch [3]. In this paper, we address some problems that can arise when binary methods are needed in parameterized classes and interfaces in the implementation of a Java program.

El lenguaje de programación Java ha adoptado un mecanismo para definir tipos parametrizados, el cual estará disponible para los usuarios en la próxima versión de su compilador. La primera especificación formal para incluir genéricos en Java fue publicada hace dos años y una nueva versión el pasado mes de Junio del 2003. En esta especificación, se propone extender el sistema de tipos basandose en el sistema de cuantificación restringida F (F-Bounded quantification) con el fin de soportar directamente polimorfismo paramétrico en Java. Un método binario en aquel que contiene uno o más parámetros del mismo tipo del objeto que recibe el mensaje. El polimorfismo basado en el sistema de restricción F y los métodos binarios no pueden ser combinados en forma sencilla en aquellos lenguajes de programación orientados a objectos que contienen un sistema de tipos nominal y basan la selección del metodo a ejecutar solo en el tipo del objeto que recibe el mensaje. En este articulo, se presentan algunos problemas que aparecen en la implementación de programas en Java cuando es necesario definir clases e interfaces parametrizadas.

Face Recognition Using Unlabeled Data

Face recognition systems can normally attain good accuracy when they are provided with a large set of training examples. However, when a large training set is not available, their performance is commonly poor. In this work we describe a method for face recognition that achieves good results when only a very small training set is available (one image per person). The method is based on augmenting the original training set with previously unlabeled data (that is, face images for which the identity of the person is not known). Initially, we apply the well-known eigenfaces technique to reduce the dimensionality of the image space, then we perform an iterative process, classifying all the unlabeled data with an ensemble of classifiers built from the current training set, and appending to the training set the previously unlabeled examples that are believed to be correctly classified with a high confidence level, according to the ensemble. We experimented with ensembles based on the k-nearest neighbors, feed forward artificial neural networks and locally weighted linear regression learning algorithms. Our experimental results show that using unlabeled data improves the accuracy in all cases. The best accuracy, 92.07%, was obtained with locally weighted linear regression using 30 eigenfaces and appending 3 examples of every class in each iteration. In contrast, using only labeled data, an accuracy of only 34.81% was obtained.

Los sistemas de reconocimiento de rostros normalmente obtienen buenos resultados cuando tienen disponibles conjuntos de entrenamiento grandes. Sin embargo, cuando no hay un conjunto de entrenamiento grande disponible, su desempeño no es satisfactorio. En este trabajo presentamos un método para reconocimiento de rostros que obtiene buenos resultados cuando solo se tiene disponible un conjunto de entrenamiento pequeño (incluso una sola imagen por persona). El método se basa en expandir el conjunto de entrenamiento original usando datos no etiquetados previamente (esto es, imágenes de rostros con identidad desconocida). Inicialmente, aplicamos la técnica de eigenrostros para reducir la dimensionalidad del espacio de atributos, después realizamos un proceso iterativo, clasificando todos los datos no etiquetados con un ensamble de clasificadores construido a partir del conjunto de entrenamiento actual y agregando al conjunto de entrenamiento los ejemplos que han sido clasificados correctamente con un alto nivel de confianza, de acuerdo al ensamble. Realizamos experimentos usando ensambles basados en el algoritmo de k vecinos más cercanos, redes neuronales artificiales, y regresión lineal localmente ponderada. Los resultados experimentales demuestran que el uso de datos no etiquetados mejora la clasificación en todos los casos. Los mejores resultados, con un porcentaje de clasificación correcta de 92.07, fueron obtenidos con regresión lineal localmente ponderada usando 30 eigenrostros y agregando 3 ejemplos de cada clase en cada iteración. Como comparación, usando únicamente los datos etiquetados, solo se clasificaron correctamente el 34.81% de los ejemplos.

Design of High Performance Cache Memory Systems applying Pseudo-Speculative Access Algorithm

La diferencia que existe entre el tiempo de ciclo de operación del procesador y el tiempo de acceso a memoria cada vez es mayor. El rendimiento de los procesadores se ha venido incrementando aproximadamente un 60% cada año debido a la reducción del tiempo de ciclo de reloj y al incremento del número de instrucciones ejecutadas por ciclo (IPC). Sin embargo, el tiempo de acceso a las memorias DRAMS sólo mejora un 10% por año, aunque la capacidad se duplica cada año y medio, según la Ley de Moore. Para reducir esta diferencia de tiempos se utiliza una organización de memoria jerarquizada con el objetivo de que el nivel cercano al procesador (cache) almacene temporalmente el contenido de la memoria principal que se prevé pronto será utilizado. Los factores que afectan el rendimiento son: el tiempo necesario para obtener un dato de la cache y el número de accesos que se resuelven directamente desde la cache. Este trabajo se centra en incrementar la frecuencia de aciertos y reducir el tiempo medio de acceso en la cache sin incrementar el tiempo de ciclo del procesador, manteniendo dentro de límites razonables la latencia de acceso. Usando la capacidad de predicción que presentan las referencias a memoria para guiar la gestión y acceso al primer nivel en caches de acceso secuencial, proponemos un esquema dinámico e inteligente para acceder a la cache de datos del primer nivel en un sistema jerarquizado. La evaluación muestra que el esquema propuesto, con respecto a la cache convencional de mapeo directo, reduce el tiempo promedio de acceso en 14.71%, 11.47% y 12.80% en capacidades de 8k, 16k y 32k, respectivamente. Asimismo, nuestro esquema mantiene una tasa de fallos similar a la de una cache convencional asociativa de dos vías.

The gap between the cycle time of processor and the access time to memory go on being eminent. The processor performance increases about 60% by year because of reduction of cycle time and the rise in the number of instruction processed by cycle. Nevertheless, DRAM memories access time only reach an improvement about 10% by year although capacity is duplicate every one and a half year, according to Moore's Law . To reduce this contrast of times, a hierarchical memory organization is used, with the purpose that the level near to the processor holds the content of main memory that is foreseen to be referenced. The factors that affect the performance are the necessary time to get one data to the first level L1 the cache and the fraction of references satisfied from the cache. Our work consists in increase the frequency of hits and reduces the average memory -access time in cache, without increase the cycle time of processor supported inside limit fair the access latency. Using address prediction at capacity to guide the management and access to the firs level cache, in sequential access caches, we propose a dynamic and clever scheme to access caches memories. The evaluation shows that this scheme can achieve an average improvement in the average memory-access time of 14.71% 11.47% and 12.80% in caches of 8kb, 16kb and 32kb of capability respectively, over conventional directed mapped caches memories. At the same time, our scheme maintains the frequency of miss similar to the conventional 2-way associative cache memory.