Evaluación de algoritmos de aprendizaje y método Wenner en tomografía eléctrica para la detección automática de fosas simuladas

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dc.contributor.advisorDuarte González, Mario Enriquespa
dc.contributor.authorIpuz Paloma, Natalyspa
dc.creator.cedula13252029558spa
dc.date.accessioned2022-05-21T16:05:36Z
dc.date.available2022-05-21T16:05:36Z
dc.date.issued2021-06-08spa
dc.description.abstractForced disappearance in Colombia constitutes a crime against humanity that violates human rights and undermines the well-being of families. In the country more than 80,500 people have been victims of this fact that only generates anxiety, uncertainty and fear. Although the Congress of the Republic approved Law 1408 to redeem the victims and relatives of the forced disappearance, in addition, to contribute in the search for the disappeared; the results have not been effective. The Justice and Peace Investigative Group of the Criminal Investigation Directorate has failed to implement the techniques that are time-consuming, expensive, and not very successful. In this sense and in order to contribute to the mitigation of the suffering of the victims, this experimental research work framed in forensic geophysics, presents the implementation of the Wenner Method and the validation of three Machine Learning models. From the models, machine learning algorithms such as Bagged Trees were implemented; Boostd Trees, Rusboosted, and Subspace KNN, which were applied with and without tags. In each of the analyzes, Matlab classification learning tools were used, in some cases, the data was processed by searching and filling in outliers or normalized values. However, it is the Bageed Trees model that had the highest accuracy and performance rates. According to the confusion matrix, the percentages ranged from 59 to 75.8% The results of the investigation become an ideal tool to contribute to the automatic detection of simulated graves in the country and a hope for thousands of relatives who still live with pain and absence in their hearts.eng
dc.description.abstractLa desaparición forzada en Colombia constituye un crimen de lesa humanidad que viola los derechos humanos y quebranta el bienestar de las familias. En el país más de 80.500 personas han sido víctimas de este hecho que solo genera zozobra, incertidumbre y temor. Aunque el Congreso de la República aprobó la Ley 1408 para redimir a las víctimas y familiares de la desaparición forzada, además, de contribuir en la búsqueda de los desaparecidos; los resultados no han sido efectivos. El Grupo Investigativo de Justicia y Paz de la Dirección de Investigación Criminal ha fallado en la implementación de las técnicas que demandan tiempo, son costosas y poco acertadas. En ese sentido y en aras de contribuir en la mitigación del sufrimiento de las víctimas, este trabajo de investigación experimental enmarcado en la geofísica forense, presenta la implementación del Método Wenner y la validación de tres modelos de Machine Learning. A partir de los modelos, se implementaron algoritmos de aprendizaje automático como Bagged Trees; Boostd Trees, Rusboosted y Subspace KNN, los cuales se aplicaron con etiquetas y sin etiquetas. En cada uno de los análisis, se utilizaron herramientas de aprendizaje de clasificación de Matlab, en algunos casos, los datos se procesaron mediante la búsqueda y el llenado de valores atípicos o normalizados. No obstante, es el modelo Bageed Trees, el que registró los mayores índices de precisión y rendimiento. De acuerdo a la matriz de confusión, los porcentajes oscilaron entre el 59 hasta 75.8% en comparación con los otros algoritmos. Estos resultados se convierten en una herramienta ideal para contribuir en la detección automática de fosas simuladas en el país y una esperanza para miles de familiares que aún viven con el dolor y la ausencia en sus corazones.spa
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Instrumentación Electrónica y Biomédicaspa
dc.description.degreetypeProyectospa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitationAriza Lopez, F., Rodriguez Avi, J., & Fernandez, V. (2018). Control estricto de matrices de confusión por medio de distribuciones multinominales. Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica(21), 215-226.spa
dc.identifier.bibliographicCitationAvilés Ponce, L., Cañar Muñoz, M., Reyes Pozo, M., & Mullo Aimacaña, C. (Mayo de 2020). Geofísica aplicada a la búsqueda de restos óseos en el Ecuador. Revista de Producción, Ciencias e Investigación, 4(34).spa
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dc.identifier.bibliographicCitationCamana, R. (2016). Potenciales Aplicaciones de la Minería de Datos en Ecuador. Revista Tecnológica ESPOL – RTE, 170 - 183.spa
dc.identifier.bibliographicCitationCardenas Valencia, J. (2011). Manual para la interpretación del perfil de resistividad obtenido al realizar el estudio de la resistividad del suelo a partir de las configuraciones del método de Wenner. Tesis.spa
dc.identifier.bibliographicCitationCardenas Valencia, Juan David; Galvis Garcia, Esteban. (2011). Manual para la interpretación del perfil de resistividad obtenido al realizar el estudio de la resistividad del suelo a partir de las configuraciones del método de Wenner. Pereira.spa
dc.identifier.bibliographicCitationCorso, Cynthia Lorena. (s.f.). Aplicación de algoritmos de clasificación supervisada usando Weka.spa
dc.identifier.bibliographicCitationFlores García, W. (Agosto de 2019). El radar de penetración terrestre como una herramienta de geofísica somera, aplicado a la exploración arqueológica. Revista Geofísica, 66, 77 -93.spa
dc.identifier.bibliographicCitationGarcía Cambronero, C., & Gómez Moreno, I. (S.F). ALGORITMOS DE APRENDIZAJE: KNN & KMEANS. Inteligencia en Redes de Telecomuncicación].spa
dc.identifier.bibliographicCitationGonzalez Garcia, C. (2018). En qué consiste el aprendizaje automático (machine learning) y qué está aportando a la Neurociencia Cognitiva. Ciecncia Cognitiva, 12, 48 - 50.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6625
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Circunvalarspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programEspecialización en Instrumentación Electrónica y Biomédicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectResistividad eléctricaes_ES
dc.subjectFosas simuladases_ES
dc.subjectMétodo de Wenneres_ES
dc.subjectAlgoritmos de aprendizajees_ES
dc.subjectBase de datoses_ES
dc.subjectModelo de validaciónes_ES
dc.subject.ddc537es_ES
dc.subject.keywordElectrical resistivityes_ES
dc.subject.keywordSimulated pitses_ES
dc.subject.keywordWenner methodes_ES
dc.subject.keywordLearning algorithmses_ES
dc.titleEvaluación de algoritmos de aprendizaje y método Wenner en tomografía eléctrica para la detección automática de fosas simuladases_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
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