Revista Cubana de Ciencias Informáticas

Tool for the planning of rural electrification taking into account criteria of the territorial ordering

ABSTRACT The economic potential of Renewable Energy Sources (RES) is affected by a large number of restrictions such as: aspects of environmental origin and competition with other land uses. The Provincial Delegation of CubaSolar in Las Tunas faced a series of problems that limited the planning of the electrification projects with RES in the province. In the present investigation, a tool for the planning of rural electrification was developed taking into account criteria of the territorial ordering of the RES. The tool is based on a QGIS plugin named ExamZonas that includes five functionalities among which stand out: "Determine sensitive areas" and "Analyze rural homes". The tools provided by QGIS, together with the features added with the ExamZonas plugin, as well as the maps corresponding to the criteria and renewable potentials, contribute to decision-making in the planning of rural electrification projects in Las Tunas province. In relation to the above, it was possible to identify that in addition to the solar potential possess by Las Tunas, it has potential for the exploitation of renewable energies: water, wind and biomass and these could be used to power rural homes that are far from the electrical network or to increase energy capacity, from these RES in 56 of the homes that were electrified in 2017 with 250-watt photovoltaic modules.

RESUMEN El potencial económico de las Fuentes Renovables de Energía (FRE) se ve afectado por un gran número de restricciones como: aspectos de origen medioambiental y la competencia con otros usos del suelo. La Delegación Provincial de CubaSolar en Las Tunas enfrentaba una serie de inconvenientes que limitaban la planificación de los proyectos de electrificación que aprovechan las FRE en la provincia. En la presente investigación, se desarrolló una herramienta para la planificación de la electrificación rural teniendo en cuenta criterios del ordenamiento territorial de las FRE. La Herramienta se basa en un plugin para el QGIS denominado ExamZonas que incluye cinco funcionalidades entre las que destacan: “Determinar zonas sensibles” y “Analizar viviendas rurales”. Las herramientas que brinda QGIS, unido a las funcionalidades añadidas con el plugin ExamZonas, así como los mapas correspondientes a los criterios y a los potenciales renovables, contribuyen a la toma de decisiones en la planificación de proyectos de electrificación rural de la provincia Las Tunas. En relación con lo anterior, fue posible identificar que además del potencial solar que ostenta Las Tunas, tiene potencialidades para la explotación de las energías renovables: hídrica, eólica y biomasa y estas podrían ser aprovechadas para energizar viviendas rurales que se encuentran alejadas de la red eléctrica o para incrementar la capacidad energética, a partir de estas FRE en 56 de las viviendas que fueron electrificadas en 2017 con módulos fotovoltaicos de 250 watts.

Decision Making Support System Based on Neutrosophic Cognitive Maps for institutions dealing with High Risk Pregnancy due to Cardiovascular Diseases

RESUMEN Uno de los riesgos durante el embarazo, con mayor impacto negativo tanto para la gestante como para el feto, es el padecimiento de las enfermedades cardiovasculares. El diagnóstico temprano y el adecuado tratamiento de esta patología disminuye significativamente el riesgo para las pacientes. Esta problemática se caracteriza por la insuficiente disponibilidad de expertos que dominen las especialidades médicas involucradas, un elemento que dificulta tanto el proceso de diagnóstico como la selección del tratamiento adecuado. Además, en el tratamiento de esta problemática existen situaciones de indeterminación, incertidumbre, vaguedad y falta de información en los datos, por lo que se requiere el uso de novedosas técnicas computacionales para apoyar la toma de decisiones del personal médico. El objetivo de este trabajo es proponer un nuevo modelo basado en Mapas Cognitivos Neutrosóficos que integre los procesos de diagnóstico, tratamiento y pronóstico para la toma de decisiones durante el tratamiento de gestantes cardiópatas. En la validación del modelo se emplea una base de datos de 1019 casos provista por el Servicio Nacional de Cardiopatía y Embarazo, Instituto de Cardiología y Cirugía Cardiovascular Hospital de Ginecología y Obstetricia Ramón Gonzales Coros. Finalmente, se demuestra en el trabajo el uso efectivo del modelo propuesto para el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares durante el embarazo.

ABSTRACT One of the risks during pregnancy, with high negative impact on both pregnant and fetus, is cardiovascular disease suffering. Early diagnosis and proper treatment of this pathology significantly reduces the risk for pregnant. This problem is characterized by the insufficient availability of experts with knowledge of medical specialties involved, making it difficult to both the diagnosis process and the selection of appropriate treatment. In addition, in the treatment of this problem, there are situations of indetermination, uncertainty, vagueness, and incomplete data, hence the need to create novel computational techniques for supporting clinical decision making. This paper aims at creating a new model based on Neutrosophic Cognitive Maps that integrates diagnosis, treatment, and prediction processes for supporting decision making during the treatment of pregnancies with cardiovascular disease. In order to validate the model, a data base with 1019 cases provided by Cardiovascular and Pregnancy National Service / Gynecology and Obstetrics Hospital Ramón Gonzales Coros, was used. Finally, it is demonstrated in this work the efficient use of the proposed model for treating pregnant with cardiovascular diseases.

Balancing control of an autonomous bicycle using a reaction wheel

RESUMEN Uno de los prototipos más empleados para la enseñanza de estrategias de control moderno son los llamados péndulos invertidos: péndulo invertido, carro péndulo, péndulo con rueda inercial o de reacción, entre otros. En este trabajo se presenta el control de balanceo de una motocicleta autónoma, el control está basado en la metodología de diseño de controladores por ubicación de polos la cual requiere de las ecuaciones de movimiento del sistema linealizadas que también se presentan en este trabajo. Los resultados en simulación y experimentales permiten concluir que el diseño del controlador es óptimo.

ABSTRACT One of the most used prototypes for teaching strategies of modern control are the inverted pendulums: inverted pendulum, pendulum car, pendulum with inertial wheel or reaction wheel, etc. On this paper, was presented the balancing control of an autonomous motorcycle, the controlled was develop using the pole placement design methodology, which requires the linearized system movement equations that are also presented in this work. The simulation and experimental results allow to conclude that the controller design is optimal.

Diagnostic microarray images processing software

RESUMEN La tecnología de microarreglos se ha incrementado exponencialmente en los últimos años, siendo muy utilizada para cuantificar los niveles de expresión de los genes. El análisis de las imágenes de microarreglos es una de las herramientas necesarias para evaluar gran cantidad de datos biológicos simultáneamente. El presente trabajo propone un software de procesamiento de imágenes de microarreglos como parte de un ensayo para el diagnóstico molecular de la Fibrosis Quística, que permitirá identificar las mutaciones, más frecuentes en Cuba y América Latina, del gen. Este software consta de tres etapas: pre-procesamiento y grillado, segmentación y extracción de características. Las pruebas funcionales realizadas con un conjunto de imágenes obtenidas de diversos ensayos avalan el correcto funcionamiento del software para el diagnóstico de esta enfermedad.

ABSTRACT Microarray technology has increased exponentially in the last years, being very used to quantify gene expression levels. Microarray image analysis is one of the necessary tools to evaluate vast amount of biological data simultaneously. This work proposes an image processing software like part of an experiment for molecular diagnosis of Cystic Fibrosis, which will identify the mutations, more frequent in Cuba and Latin America, of the Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator. This software consists of three stages: pre-processing and gridding, segmentation and feature extraction. The functional tests carried out with a group of images obtained from diverse diagnostic experiments; they endorse the correct operation of the software for disease diagnosis.

Discovery of knowledge in the comments made by users in a digital news system

RESUMEN La minería de opinión es un proceso de extracción de nuevos conocimientos y datos textuales no estructurados mediante los métodos automáticos de detección y extracción de opiniones. Ha mostrado en los últimos años un gran auge, debido a la necesidad de analizar gran cantidad de opiniones y comentarios que se publican diariamente. El principal problema de los datos que se recopilan de un sistema de noticias web, es que se encuentran en forma no estructurada, lo que dificulta la identificación de la opinión pública y a su vez el sentimiento que transmiten en ella. El objetivo de esta investigación se centró en descubrir conocimientos para determinar la intencionalidad de los usuarios a través de sus comentarios sobre artículos de diferentes temáticas de la sociedad. Con el fin de realizar el procesamiento de datos y transformación de los mismos, se creó inicialmente un dataset con los comentarios de 5 artículos seleccionados por mayor nivel de comentarios. Dicha fuente de datos se utilizó como entrenamiento para el aprendizaje automático. Para ello, luego de realizar un estudio sobre los principales algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y minería de opinión para el análisis de sentimientos se escogió específicamente máquina de soporte vectorial. Se obtuvo como resultado, mediante los métodos de clasificación, si los usuarios tenían valoraciones positivas, negativas o neutras respecto a los artículos publicados.

ABSTRACT Opinion mining is a process of extracting new knowledge and unstructured textual data using automatic methods of detecting and extracting opinions. It has shown a great boom in recent years, due to the need to analyze a large number of opinions and comments that are published daily. The main problem with the data collected from a web news system is that they are in unstructured form, which makes it difficult to identify public opinion and, in turn, the feeling it conveys. The objective of this research focused on discovering knowledge to determine the intentionality of users through their comments on articles on different topics of society. In order to carry out data processing and data transformation, a dataset was initially created with the comments of 5 articles selected by higher level of comments. This data source was used as training for automatic learning. For this purpose, after a study on the main algorithms of natural language processing and opinion mining for the analysis of feelings, a vectorial support machine was specifically chosen. It was obtained as a result, by means of the classification methods, if the users had positive, negative or neutral valuations with respect to the published articles.

Active disturbance rejection controller for processes with time delay

RESUMEN En este documento, se muestra el Control con Rechazo Activo a Perturbaciones (ADRC) aplicado a los sistemas con retardo de transporte. Para estimar la salida del proceso sin el retardo se utiliza un predictor de Smith, la salida del predictor se le suministra al Observador de Estado Extendido (ESO) el que estima las salidas del sistema y la perturbación; las salidas del cual llegan al controlador, para controlar el proceso y rechazar las perturbaciones. Para ilustrar el comportamiento del mismo se ofrecen ejemplos: uno de ellos aplicado a una columna de destilación y otro a un proceso con gran demora de tiempo, se presenta el comportamiento de sus parámetros ante las variaciones del proceso y las simulaciones realizadas con el programa Matlab/Simulink.

ABSTRACT In this document, the Active Disturbance Rejection Controller (ADRC) is shown applied to the systems with time delay. To estimate the output of the process without time delay it is used the Smith's predictor, the output predictor’s is the input to Extended State Observer (ESO) it output estimates the system outputs and the disturbance, which are taken as input to the controller, to control the process and to reject the disturbance. To illustrate the behaviour to ADRC some examples are given: one of them applied to a distillation column and another to a process with great time delay, these parameter’s behaviour are presented for variations of the process and the simulations supported with the program Matlab/Simulink.

Heuristic Constructive Greedy for Dynamic Maximal Covering Location Problem.

Resumen Los problemas de localización de instalaciones se aplican a una gama amplia de situaciones reales ganando un gran interés en el ámbito de la investigación. El problema de localización de máxima cobertura (MCLP) es uno de los modelos clásicos de la literatura y su objetivo es maximizar la cobertura sobre la demanda de una población con recursos limitados. De este problema se conoce la variante dinámica (DMCLP) que a diferencia del clásico maximiza la cobertura en múltiples períodos. Los métodos aproximados han sido muy utilizados en la resolución del MCLP y sus variantes. Las heurísticas constructivas, clasificadas dentro del grupo de las heurísticas, son muy conocidas por la rapidez en encontrar soluciones de buena calidad de los problemas de localización, utilizadas en ocasiones como solución inicial en los algoritmos metaheurísticos y obteniendo buenos resultados. Para dar solución al DMCLP se proponen en este trabajo cuatro heurísticas constructivas voraces. Se realiza un primer experimento para conocer la heurística más adecuada para el DMCLP. Finalmente, se comparan las mejores heurísticas con el algoritmo metaheurístico Escalador de Colinas empleado en la literatura para resolver el DMCLP.

Abstract The problems of localization of facilities are applied to a wide range of real situations winning a great interest in the environment of the investigation. The maximal covering location problem (MCLP) it is one of the classic models of the literature and their objective is to maximize the population's covering with limited resources. Of this problem the dynamic variant is known (DMCLP) that maximizes the covering in multiple periods contrary to the classic. The approximate methods have been very used in the resolution of the localization problems and their variants. The heuristic constructive classified inside the group of the heuristic ones they are very well-known for the speed and quality in finding solutions to the localization problems, used in occasions as initial solution in the algorithms metaheuristics, obtaining good results this combination. To give solution to the dynamic pattern they intend in this work four heuristic constructive greedy. they are carried out a first experiment to know which of the heuristic ones outlined it is the most appropriate in the proposed pattern. Finally, it is compared the best heuristic with the algorithm metaheuristics Hill Climbing used in the literature to solve the DMCLP.

Limiting factors in MoProSoft implementation. Systematic review

RESUMEN La norma mexicana MoProSoft, tiene como objetivo elevar la capacidad de las organizaciones dedicadas al desarrollo y mantenimiento de software, para ofrecer servicios con calidad y alcanzar niveles internacionales de competitividad. Surge como necesidad regional para alcanzar la madurez de los procesos, debido a que los modelos internacionales para la Mejora de Procesos de Software se han enfocado en empresas de gran tamaño, mientras que en México la mayoría de las organizaciones desarrolladoras de software clasifican como pequeña y mediana empresa. En este país se aboga por la implementación de MoProSoft, sin embargo, la implantación de esta norma no ha sido la esperada. Pese a que las organizaciones están trabajando bajo el estándar de MoProSoft, la gran mayoría sólo alcanza el nivel de madurez 1 y una gran minoría ostenta los niveles superiores de madurez. La implementación de la Mejora de Procesos de Software requiere cambios culturales y organizativos para el éxito, los cuales por lo general son complejos de abordar y demandan una gran inversión. Es por ello que resulta esencial establecer una guía para la implantación de la mejora. El presente trabajo realiza una revisión sistemática de la implantación de la norma MoProSoft, se realiza un estudio de las experiencias y lecciones aprendidas para identificar las principales limitantes en el uso de esta norma.

ABSTRACT The Mexican standard MoProSoft, aims to increase the capacity of organizations dedicated to the software development and maintenance, to offer quality services and reach international levels of competitiveness. It arises as a regional need to reach the maturity of the processes, because the international models for Software Process Improvement have focused on large companies, while in Mexico the majority of the software development organizations classified as medium and small business. This country advocates the implementation of MoProSoft; however, the implementation of this standard has not been as expected. Although organizations are working under the MoProSoft standard, the vast majority only reach maturity level 1 and a large minority have higher maturity levels. The implementation of Software Process Improvement requires cultural and organizational changes for success, which are generally complex to address and demand a large investment. That is why it is essential to establish a guide for the improvement implementation. This paper performs a systematic review of the MoProSoft standard implementation; a study of the experiences and lessons learned is carried out to identify the main limitations in the use of this standard.

Multitarget Regression Problem. A review for Big Data

RESUMEN En muchas ocasiones se presentan problemas de regresión donde se desea estimar de manera simultánea más de un rasgo o variable real. En estos casos se pueden modelar tantos regresores como variables de salidas existan, lo cual desestima la dependencia condicional entre los pares variable de salida considerando cada problema independiente. Recientemente se ha demostrado que considerar esta dependencia mejora la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje. El elevado costo computacional de estos algoritmos, y la enorme cantidad de información almacenada en millones de bases de datos, ha traído consigo tiempos de procesamiento excesivamente grandes en la generación de estos modelos. Este hecho nos conlleva a abordar estos problemas desde un enfoque de Big Data. El objetivo de este artículo es ofrecer una panorámica sobre el estado actual de las principales propuestas de regresión con salidas múltiples y sus posibilidades de ser reformulados para enfrentar el trabajo en problemas con grandes volúmenes de datos. Además, se aborda la metodología seguida por la Regresión Linear Múltiple ya implementada en la plataforma Apache Spark que sentará las bases para definir nuevos modelos en este contexto. Finalmente, se exponen los principales métodos de optimización que emplean estos métodos y sus variantes desde Big Data.

ABSTRACT In many cases regression problems with more than one objective feature can be present. In these cases, you can model as many regressors as output variables exist, which underestimates the conditional dependence between the variable output pairs considering each independent problem. Recently it has been shown that considering this dependency produces better results since in many problems the output variables yield results that are related to each other. The high computational cost of these algorithms, and the enormous amount of information stored in millions of databases, has resulted in excessively large processing times in the generation of these models, which implies the need to manage these problems from Big Data concept. The objective of this article is to provide an overview of the current state of the main regression proposals with multiple outputs and their possibilities of being reformulated to Large-Scale problems. Besides, the followed methodology by the Multiple Linear Regression already implemented in the Apache Spark platform is addressed. Finally, the main optimization techniques that use these methods and their variants from Big Data are exposed.