|
|
|
|
| LEADER |
02897nam a2200361uu 4500 |
| 001 |
000020338 |
| 005 |
20250106160033.0 |
| 008 |
111024s2011 cr a grm ||||| spa d |
| 035 |
|
|
|a 9309329
|
| 040 |
|
|
|a Sistema de Bibliotecas de Universidad de Costa Rica
|
| 041 |
0 |
|
|a spa
|
| 099 |
|
9 |
|a TFG 33029
|
| 100 |
1 |
|
|a Hess Flores, Federico
|d 1984-
|e Autor/a
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Evaluación de un modelo de integración de los algoritmos de selección negativa y célula dendrítica aplicado a la detección de apnea /
|c Federico Hess Flores ; Elena Gabriela Barrantes Sliesarieva, directora de tesis.
|
| 260 |
|
|
|a [San José], C.R.,
|c 2011.
|
| 300 |
|
|
|a ix, 130 hojas :
|b ilustraciones (algunas a color).
|
| 502 |
|
|
|a Tesis (maestría académica en computación e informática)--Universidad de Costa Rica. Sistema de Estudios de Posgrado, 2011
|
| 520 |
3 |
|
|a Los sistemas immunes artificiales (SIA) constituyen una clase de modelo computacional inspirado por las capacidades de detección de anomalías del sistema inmune humano. En esta investigación se propone y se evalúa un modelo híbrido de SIA basado en dos algoritmos existentes, el algoritmo de selección negativa V-Detector y el algoritmo de célula dendrítica determinístico. Estos algoritmos se inspiran en los componentes adaptativo e inmato del sistema immune natural, respectivainente. A pesar de que se conoce que estos dos componentes están estrechamente ligados en el sistema biológico, hasta la fecha ha habido relativamente poca investigación acerca de la potencial utilidad de reflejar esta integración en los modelos de SIA. A partir del modelo híbrido propuesto. se implementó un prototipo de sistema de detección de anomalías y se evaluó en el dominio de la detección de la apnea obstructiva de sueño, un problema de salud común con severas ramificaciones médicas, sociales y económicas. El análisis de resultados demuestra que el modelo híbrido supera la eficacia en la detección de anomalías con respecto a los dos modelos base. Tanto el modelo híbrido como la estrategia utilizada para evaluar los modelos en el dominio de la detección de apnea son contribuciones significativas de esta investigación.
|
| 650 |
0 |
7 |
|a INMUNOINFORMÁTICA
|
| 650 |
0 |
7 |
|a INTELIGENCIA ARTIFICIAL
|
| 650 |
0 |
7 |
|a SISTEMA INMUNE
|x ENFERMEDADES
|
| 650 |
0 |
7 |
|a INMUNOLOGIA
|
| 650 |
0 |
7 |
|a APNEA
|
| 650 |
0 |
7 |
|a CELULAS DENDRITICAS
|
| 650 |
|
|
|a SIMULACION POR COMPUTADORAS DIGITALES
|
| 700 |
1 |
|
|a Barrantes Sliesarieva, Elena Gabriela
|d 1967-
|e Director/a del TFG
|
| 856 |
4 |
1 |
|u https://repositorio.sibdi.ucr.ac.cr/handle/123456789/23095
|y Ver documento en repositorio
|
| 912 |
|
|
|a 21-NOV-2011 - MARTEN MADRIGAL, ALEXANDRA
|
| 917 |
|
|
|a 24-OCT-2011 - FALLAS GARRO, PAOLA
|
| 949 |
|
|
|a AM -ACC
|
| 916 |
|
|
|a Centro Catalográfico
|
| 919 |
|
|
|a Ingeniería
|
| 921 |
|
|
|a tesis de maestría
|