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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Editorial</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La presente edici&oacute;n de <i>Computaci&oacute;n y Sistemas, </i>como siempre, comprende cinco art&iacute;culos y una presentaci&oacute;n de tesis doctoral que se relacionan con las &aacute;reas de bases de datos, aplicaciones de redes neuronales artificiales, tecnolog&iacute;a de software, procesamiento de se&ntilde;ales digitales, y lenguaje natural.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">J. Silva <i>et al., </i>de la Universidad Polit&eacute;cnica de Valencia, Espa&ntilde;a, realizan una clasificaci&oacute;n de criterios de comparaci&oacute;n de esquemas conceptuales orientados a objeto. Se enumeran las caracter&iacute;sticas de cada criterio, y se hace hincapi&eacute; en sus puntos fuertes y d&eacute;biles citando ejemplos. Tambi&eacute;n, se presentan estad&iacute;sticas de comparaci&oacute;n de esquemas conceptuales industriales. Se contrastan dichas estad&iacute;sticas con el an&aacute;lisis te&oacute;rico previo. El presente trabajo forma parte del desarrollo de una herramienta para la migraci&oacute;n autom&aacute;tica de bases de datos.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">G. M. J. Ram&iacute;rez Alonso y M. I. Chac&oacute;n Murgu&iacute;a, del Instituto Tecnol&oacute;gico de Chihuahua, M&eacute;xico, describen un clasificador neuronal para detectar los defectos en madera. Ellos usan los filtros 2D Gabor para extracci&oacute;n de caracter&iacute;sticas y el an&aacute;lisis de componentes principales para reducir el n&uacute;mero de caracter&iacute;sticas generadas por los filtros Gabor. La red neuronal artificial es perceptron de tres capas, entrenado con el algoritmo de retropropagaci&oacute;n Resalient. El rendimiento del clasificador reportado en este art&iacute;culo es mayor de 80%.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">I. Baruch y J. L. Olivares Guzm&aacute;n del CINVESTAV&#150;IPN, M&eacute;xico, implementan un Multimodelo Neuronal Jer&aacute;rquico (MNJ) bas&aacute;ndose en la similitud con el modelo difuso de Takagi&#150;Sugeno. El modelo MNJ tiene tres partes: 1) fuzificaci&oacute;n; 2) inferencia en el nivel bajo usando Redes Neuronales Recurrentes (RNR); 3) defuzifici&oacute;n en el nivel jer&aacute;rquico alto usando una RNR. El aprendizaje y el funcionamiento de ambos niveles jer&aacute;rquicos son independientes. El modelo MNJ es implementado como identificador y controlador en dos esquemas de control directo adaptable. Ambos esquemas de control son aplicados con una planta mec&aacute;nica con fricci&oacute;n y comparados con otros esquemas de control neuronal y difuso.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">J. L. Ortega Arjona de la UNAM, M&eacute;xico, presenta un m&eacute;todo de dise&ntilde;o de software para aplicaciones orientado a objetos. El m&eacute;todo est&aacute; basado en los objetos y su cooperaci&oacute;n. Se consideran las notaciones de modelo y los pasos a seguir desde recolecci&oacute;n de los requisitos del cliente hasta la implementaci&oacute;n de c&oacute;digo. El proceso de dise&ntilde;o puede ser utilizado para los proyectos primarios orientados a objetos de una peque&ntilde;a empresa.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">J. Garc&iacute;a L&oacute;pez <i>et al., </i>del IPN, M&eacute;xico, presentan un modulo de entrenamiento para procesamiento de se&ntilde;ales digitales (DSP). El sistema de objetivo de DSP se incluye en un caso port&aacute;til con los accesorios necesarios: Un conectador de interfaz del puerto del anfitri&oacute;n, una fuente de alimentaci&oacute;n, un generador de funci&oacute;n, un amplificador audio, un altavoz, z&oacute;calos de la entrada&#150;salida e interruptores audio del selector. El software de la demostraci&oacute;n de DSP se l&iacute;a con los programas virtuales de encargo de la instrumentaci&oacute;n de Windows 98/XP que funcionan en un ordenador personal del anfitri&oacute;n (PC). Un manual de la instalaci&oacute;n y del ejercicio acompa&ntilde;a al amaestrador. El software desarrollado "anfitri&oacute;n&#150;objetivo" y los experimentos sugeridos asisten a estudiantes entender la adquisici&oacute;n de datos, DSP y fundamentos de procesamiento de im&aacute;genes.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente, M. Montes y G&oacute;mez del INAOE, M&eacute;xico, y su asesor reportan los resultados de la tesis dedicada a la miner&iacute;a de texto. Se propone un nuevo m&eacute;todo para realizar miner&iacute;a de texto a nivel detalle. Este m&eacute;todo usa los grafos conceptuales como representaci&oacute;n del contenido de los textos, y obtiene algunos patrones descriptivos de los documentos aplicando varios tipos de operaciones sobre estos grafos.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estos art&iacute;culos resultar&aacute;n de inter&eacute;s para los investigadores y estudiantes de las &aacute;reas involucradas y afines.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="right"><font face="verdana" size="2"><b>Serguei Levachkine     <br> Editor Asociado</b></font></p>      ]]></body>
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