Identificación de Parámetros en un Sistema Depredador-Presa usando Homología Persistente

El presente trabajo utiliza homología persistente combinada con aprendizaje automático para identificar (clasificar) parámetros de un sistema de ecuaciones que producen patrones complejos. La homología persistente se utiliza como herramienta para extraer información topológica de los patrones. Esta información topológica se utiliza a su vez como características para los métodos de aprendizaje automático utilizados para la clasificación. El método se aplica a patrones generados por un sistema depredador-presa utilizando los métodos de aprendizaje automático SVM, PLS-DA y Naive Bayes.

Departamento de Matemática y Estadística | Conferencia

08/06/2022

Virtual

15:00 h - 16:00 h

Zoom (seminario web)

0.5 creditos interdisciplinarios internos

  • E.P. Ciencia de la Computación
  • E.P. Psicología
  • E.P. Ingeniería Civil
  • E.P. Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones
  • E.P. Ingeniería Industrial
  • E.P. Ingeniería Mecatrónica
  • E.P. Ingeniería Ambiental
  • E.P. Administración de Negocios
0.25 creditos interdisciplinarios internos.
  • E.P. Administración de Negocios

jmcori@ucsp.edu.pe

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