Identificación del comportamiento caótico de las ecuaciones de Lorenz empleando máquinas de soporte vectorial (2019)
Introducción: el artículo se deriva de la investigación “Caracterización de señales complejas con técnicas de Inteligencia Computacional” que se encuentra en curso desde el 2016 dentro del Grupo de Investigación Modelamiento en Ingeniería de Sistemas MIS de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Objetivo: identificar el comportamiento caótico que presentan las ecuaciones de Lorenz empleando datos tomados directamente en el dominio del tiempo sin procesamiento previo, para lograr clasificar un sistema caótico. Metodología: en primer lugar, se obtienen los datos de entrenamiento mediante simulación. Posteriormente, se observa la respuesta del sistema utilizando datos de validación. Finalmente, se realiza una discusión y se establecen las conclusiones en función de los datos obtenidos. Resultados: para la mayoría de las máquinas de soporte vectorial utilizadas se observa una buena clasificación. Conclusión: para el conjunto de datos empleados se logró la clasificación del comportamiento caótico de las ecuaciones de Lorenz mediante máquinas de soporte vectorial, de tal forma que estas pueden ser una alternativa para realizar la clasificación de comportamientos, donde se toman datos directamente en el dominio del tiempo sin un procesamiento preliminar. Originalidad: esta investigación servirá de referente para posteriores desarrollos como el diagnóstico de pacientes utilizando señales biológicas. En este documento se busca observar las características que presentan las máquinas de soporte vectorial para la clasificación de un sistema caótico. Limitaciones: no se realiza un procesamiento preliminar de datos por lo cual la clasificación está sujeta por los valores obtenidos directamente de la simulación.