50 aniversario de la UCLA.
Este año se celebra el año jubilar de nuestra magna casa de estudios, con el cual se festeja sus primeros 50 años brindando educación superior. En 1962, por Decreto Presidencial se creó el Centro Experimental de Estudios Superiores (CEDES). Posteriormente en 1967 el Ejecutivo Nacional crea la Universidad de la Región Centro Occidental (URCO). A partir de ese momento las siglas URCO, UERCO, UCO y UCOLA la identificaron. En 1979, por Decreto Presidencial, se dispuso denominarla Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado” (UCLA). La imagen de la portada corresponde al mural “Ah mundo Barquisimeto” que se encuentra en la fachada del edificio del rectorado, obra del maestro Virgilio Arrieta. ¡Feliz aniversario a nuestra Universidad!
EDITORIAL
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Vol 6, Nro 1, Año 2012. Enero-Junio. pp 5-19
HACIA LA EXTENSIÓN DEL MÉTODO GRAY WATCH BASADO EN EL ESTÁNDAR DE CALIDAD ISO/IEC 25010
Towards the extension of the GRAY WATCH method based on the quality standard ISO/IEC 25010
Jorge Luis Pérez-Medina
Iliana Cristina Sanchez
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Hablar de calidad de software implica la necesidad de contar con parámetros que permitan establecer los niveles mínimos que un producto de este tipo debe alcanzar para que se considere de calidad. El presente articulo tiene como fi nalidad proponer una extension del método GRAY WATCH, especifi camente en los procesos técnicos de análisis y diseño acoplando los productos obtenidos al proceso de implementación. La orientación de nuestra propuesta consiste en utilizar el estándar de calidad del producto ISO/IEC 25010, que establece criterios para la especi cacion de requisitos de calidad de productos de software, sus métricas y su evaluación, e incluye un modelo de calidad compuesto por características y subcaracteristicas. El resultado de esta propuesta, agrega un valor importante al método extendido, permitiendo que analistas de sistemas y otros profesionales de computación puedan precisar las actividades especificas a realizar para obtener los requisitos de calidad. Para realizar esta labor hemos apoyado nuestros esfuerzos en el proceso para la Ingeniería de Dominio basado en Calidad de Software denominado InDoCaS como metodología para la de finicion de actividades y productos en los procesos de análisis, diseño e implementación de la aplicación.
Palabras claves del Autor: Método GRAY WATCH, métodos de desarrollo de software, calidad de software, ISO/IEC 25010, proceso InDoCaS.
ABSTRACT
TOWARDS THE EXTENSION OF THE GRAY WATCH METHOD BASED ON THE QUALITY STANDARD ISO/IEC 25010
Talk about software quality implies the need to rely on parameters that should allow to establish the minimal levels that a product of this type must reach in order to be considered of quality. This paper aims to propose an extension of the method GRAY WATCH, speci cally in the technical processes of Analysis and Design connecting the products obtained to the process of Implementation. The orientation of our proposal consists of using the standard of product quality ISO/IEC 25010, which establishes criteria for the speci cation of quality requirements of software products, their metrics and evaluation, and includes a quality model composed by characteristics and subcharacteristics. The result of this proposal, adds signi cant value to the extended method, Allowing to system analysts and Computer professionals to specify the precise activities to be performed to obtain quality requirements. To make this work we have supported our e orts in the Domain Engineering process based in Software Quality named InDoCaS as methodology for the de nition of activities and products in the processes of Analysis, Design and Implementation of the Application.
Keywords: GRAY WATCH Method, sofware development methods, software quality, ISO/IEC 25010, In- DoCaS process
Vol 6, Nro 1, Año 2012. Enero-Junio. pp 21-30
APLICACIÓN DE LA PERCEPTRÓN EN EL GRÁFICO DE CONTROL DE MEDICIONES INDIVIDUALES
Implementation of the perceptron in the control chart for individual measurements
José Antonio Vázquez-López
Paloma Teresita Gutiérrez-Rosas
Armando J. Ríos-Lira
Luis Gerardo Esparza-Díaz
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RESUMEN
En este artículo se aplica la red neuronal artificial Perceptrón como sistema clasificador de puntos fuera de control en el ámbito de la carta de control de mediciones individuales. Se introduce el uso de las propiedades geométricas de la Perceptrón como método de entrenamiento para sustituir, en consecuencia, a los métodos de entrenamiento conocidos. Se experimentó con bases de datos numéricas contaminadas con datos alterados en su media global y se comparó la capacidad de la detección de puntos fuera de control de la carta de control con la aplicación de la Perceptrón entrenada por geometría. Los resultados revelan mayor capacidad en la Perceptrón en diferentes porcentajes de contaminación. Esta propuesta puede ser generalizada a otros tipos de gráficos de control y a patrones de variación especial y natural no considerados en esta investigación.
Palabras claves del Autor: Inteligencia artificial, Redes neuronales artificiales, Perceptrón, Gráficos de control, Control estadístico de calidad, Reconocimiento de patrones.ABSTRACT
IMPLEMENTATION OF THE PERCEPTRON IN THE CONTROL CHART FOR INDIVIDUAL MEASUREMENTS
In this article the Perceptron artificial neural network is applied as a classifier system of out of control points, in the field of contrlol chart for individual measurements. The use of geometric properties of the Perceptron as a training method is introduced, replacing in consequence to the known training methods. Some experiments with numerical databases contaminated with altered data in global average was performed, and the ability of the detection of \out of control points" of the control chart with the implementation of the Perceptron trained by geometry was compared. The results reveal greater capacity in the Perceptron. This approach can be generalized to other types of control charts and patterns of natural and special variation, not considered in this research.
Keywords: Artificial intelligence, Artificial neural networks, Perceptron, Control charts, Statistical process control, Pattern recognition. Vol 6, Nro 1, Año 2012. Enero-Junio. pp 31-40
PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO DE UN CULTIVO DE PLÁTANO MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES DE REGRESIÓN GENERALIZADA
Prediction of the yield of banana crop by means of a generalized regression artificial neural network
Rita Mª Ávila G. de Hernández
Vianel Rodríguez Pérez
Edwin A. Hernández Caraballo
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RESUMEN
El plátano es un cultivo importante en Latinoamérica, tanto a gran escala como para pequeños hacendados. En Venezuela, los principales centros productivos están en la zona del Sur del Lago de Maracaibo. Conocer el rendimiento de un cultivo obedece a la necesidad de maximizar la relación inversión-ganancia y la disponibilidad de esa información, con anticipación, permite tomar decisiones sobre el manejo de una plantación. La finalidad de esta investigación es evaluar la capacidad de las redes neuronales artificiales para predecir el rendimiento de un cultivo de plátano, empleando para ello el mejor grupo de datos predictores, determinado entre las características físicas del suelo y el perfil químico del tejido foliar. Se emplean redes de regresión generalizada y la estrategia leave-one-out, así como dos tipos de transformaciones de los datos. Se encuentra que las redes neuronales artificiales constituyen una excelente herramienta de predicción del rendimiento del cultivo de plátano y que los perfiles físico -químicos de suelo y del tejido foliar son adecuados descriptores para la variable respuesta. Entre los datos evaluados, en este estudio, se encontró que los datos físicos de suelo de 20-40 cm son el mejor grupo predictor, previo la estandarización de los datos de entrenamiento.
Palabras clave: red neuronal de regresión generalizada, predicción, rendimiento de cultivos, caracterización físico -química, Musa AAB.ABSTRACT
PREDICTION OF THE YIELD OF BANANA CROP BY MEANS OF A GENERALIZED REGRESSION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Banana is an important crop in Latin America, for both large scale and small farmers. In Venezuela, the main production centers are in the area of Sur del Lago de Maracaibo. Knowing the crop yield is vital due to the need to maximize the investment-pro_t, and availability of such information in advance helps in the decision-making process of the production unit. The purpose of this research is to evaluate the ability of artificial neural networks to predict the yield of a banana crop, employing the best predictors dataset, given the physical characteristics of the soil and the chemical profile of leaf tissue. Generalized regression networks trained with the leave-one-out strategy, and two types of data transformations were used in this study. It was found that neural networks were excellent tools for predicting the yield of banana crop. The physicochemical profiles of soil and leaf tissue were suitable descriptors of the response variable. Among the data evaluated in this study, it was found that the physical data of 20-40 cm of soil was, after standardization of the training data, the best predictor group.
Keywords: generalized regression neural network, prediction, crop yield, physical-chemical caracterization, Musa AAB Vol 6, Nro 1, Año 2012. Enero-Junio. pp 41-51
LA INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA COMO EJE DE LA TRANSFERENCIA SOCIAL DEL CONOCIMIENTO
The university research as hub social transfer of knowledge
Jaime Gil Domínguez
Rómulo Dominguez Mónaco
Luis García García,
Luis Mathison Bonaguro
José Gándara Vásquez
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RESUMEN
En este articulo se considera desarrollar a través de un marco teórico referencial, la formulación de la investigación universitaria como eje orientador de la Universidad, para que esta pueda transformarse en una Organización inteligente y permitir la vinculación de las áreas del conocimiento universitario con la sociedad. Para ello se plantea, la importancia de gerenciar el conocimiento como elemento indispensable en las transformaciones que requieren las instituciones de educación on superior, convirtiendo a la investigación universitaria en el eje de la transferencia social del conocimiento. Ello supone la revisión de los constructos teóricos relacionados con la Gerencia Universitaria, Construccionismo Social, Organización Inteligente y Ejes de Acción de la Investigación, fi nalizando con una propuesta de vinculación de la investigación universitaria y el sector productivo que incluye, en primer lugar, la creación de empresas de base tecnología universitaria como una alternativa apropiada para salvar el defi cit de información y de transferencia de conocimientos entre las universidades y las empresas tradicionales. En segundo lugar se propone, el desarrollo de sistemas innovadores de gestion de la investigación, los cuales permiten sistematizar la canalización de las iniciativas de los investigadores, la captación de recursos y la transferencia de los resultados de la investigación.
Palabras claves del Autor: Gestión de Conocimiento, Organización Inteligente, Investigación Universitaria.ABSTRACT
THE UNIVERSITY RESEARCH AS HUB SOCIAL TRANSFER OF KNOWLEDGE
In this article is considered developting through a theoretical framework, the formulation of university research as a guiding priciple of the University, allowing it to be transformed in an intelligent Organization, and yielding the linking of the university areas of knowledge to society. This raises the importance of managing knowledge as an indispensable element in the transformations that require higher education institutions, turning university research into the social hub of knowledge transfer. This involves a review of the theoretical constructs related to the University Management, Social Constructionism, Intelligent Organization and Lines of Action Research, ending with a proposal of linking university research and the productive sector which includes, rst, the creation of university spin-o s as a suitable alternative to bridge the information gap and knowledge transfer between universities and traditional companies. Secondly, the development of innovative research management is proposed, which allows systematic channeling of the e orts of researchers, raising funds and the transfer of research results.
Keywords:Management of Knowledge, Intelligent Organizations, University Research.RESEÑA DE LIBRO
Vol 6, Nro 1, Año 2012. Enero-Junio. pp 53-54
EL MUNDO DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD. UNA INVESTIGACIÓN SOBRE QUÉ SON, SU DESARROLLO Y SUS POSIBILIDADES.
Por: Carlos Primera
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