Analysis and Detection in V-Formations with Outliers

Diversos patrones de movimiento se pueden identificar cuando se estudia un conjunto de entidades en movimiento. Uno de estos patrones se conoce como formación en V ya que su forma se asemeja a dicha letra. Informalmente, un conjunto de entidades exhibe una formación en V si las entidades están ubica...

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Autores:
Tipo de recurso:
article
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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openAccess
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spelling Analysis and Detection in V-Formations with OutliersAnalysis and Detection in V-Formations with OutliersMoreno Arboleda, Francisco JavierGuzmán Luna, Jaime AlbertoGómez Arias, Sebastián AlonsoDiversos patrones de movimiento se pueden identificar cuando se estudia un conjunto de entidades en movimiento. Uno de estos patrones se conoce como formación en V ya que su forma se asemeja a dicha letra. Informalmente, un conjunto de entidades exhibe una formación en V si las entidades están ubicadas en una de sus dos líneas características. En este artículo, se presenta un modelo para identificar formaciones en V con outliers. Un outlier es una entidad que hace parte de la formación pero que está alejada de sus líneas características. Se presentan las reglas formales del modelo y un algoritmo para la detección de outliers. El modelo se validó mediante NetLogo, un entorno de programación y de modelamiento para la simulación de fenómenos naturales y sociales.A diversity of movement patterns may be identified whenstudying a set of moving entities. One of these patterns iscalled V-formation since its shape resembles such letter.Informally, a set of entities shows a V-formation if theyare located in one of its two characteristic lines. In thispaper, we propose a model for identifying V-formationswith outliers in a list of moving entities. An outlier is anentity of the formation that is apart from its characteristiclines. We present the formal rules of our model and analgorithm for detecting outliers. Our model was validatedin NetLogo, a programming and modeling environmentfor simulating natural and social phenomena.Pontificia Universidad Javeriana2020-04-16T17:27:30Z2020-04-16T17:27:30Z2014-05-30http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleArticleinvestigación científicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/49622011-27690123-2126http://hdl.handle.net/10554/25829spahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/4962/6907http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/4962/7544http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/4962/17872Ingenieria y Universidad; Vol 18 No 1 (2014): January-June; 43 - 58Ingenieria y Universidad; Vol. 18 Núm. 1 (2014): Enero-Junio; 43 - 58Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:44:00Z
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