Clasificador de Imágenes del Diagnóstico Thomson Scattering del TJ II Basado en Template Matching

Autores/as

  • Lázaro Emílio Makili
  • Sebastián Dormido-Canto
  • Jesús A. Vega Sánchez

Resumen

La automatización del análisis de las señales generadas en un ambiente de fusión nuclear constituye una meta importante. El presente trabajo se encuadra en el contexto del desarrollo de clasificadores automáticos para las señales generadas en el Diagnóstico Thomson Scattering del TJ II, siendo este un ambiente de fusión específico. Dos etapas fundamentales son consideradas en el diseño del clasificador: el procesamiento de las señales y extracción de sus características, por un lado, y la clasificación, por otro. La primera es implementada, en el trabajo, recurriendo a las transformadas wavelet mientras que la segunda es implementada a través de la comparación entre las características de las señales disponibles y las de un conjunto de señales previamente seleccionadas como prototipos (template matching), operación esta que es efectuada utilizando a técnicas de trayectoria de búsqueda óptimas basadas en programación dinámica. En el mismo se muestra que la metodología empleada permite la clasificación de las señales en cuestión y que con un entrenamiento adecuado se puede extraer un buen rendimiento al clasificador desarrollado.

Biografía del autor/a

Lázaro Emílio Makili

Licenciado en Ciencias Pedagógicas en la Especialidad de Física y Astronomía por el Instituto Superior Pedagógico Enrique José Varona desde 1991, posee el Diploma de Estudios Avanzados en Ingeniería de Sistemas y Automática por la Universidad Complutense de Madrid desde 2009 y es doctorando en Ingeniería de Sistemas y Automática en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) - España. Actualmente es docente del Instituto Superior Politécnico de la Universidad Katyavala Bwila de Angola con la categoría de Asistente. Tiene su interés centrado en los sistemas de aprendizaje automáticos y la simulación de sistemas físicos.

Sebastián Dormido-Canto

ingeniero industrial desde 1994 por la Universidad de Comillas - ICAI en la especialidad de Electrónica (Madrid -España). Se doctoró en Ciencias Físicas en 2001 en la UNED. Actualmente es Profesor Titular en el Departamento de Informática y Automática de la UNED. Sus áreas de interés se centran en: control automático de sistemas, laboratorios remotos y virtuales, programación paralela y reconocimiento y clasificación de patrones.

Jesús A. Vega Sánchez

estudió Ciencias Físicas (Física Fundamental) en la Universidad Complutense de Madrid y se doctoró en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). En la actualidad es Jefe de Unidad en el Laboratorio Nacional de Fusión por Confinamiento Magnético en el CIEMAT (Madrid, España). Sus áreas de interés son los sistemas de aprendizaje automático y los sistemas de control y adquisición de datos para entornos de fusión nuclear.

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Publicado

2010-07-15

Número

Sección

Artículos