Download Estado del Arte Parte I. EASY JAVA SIMULATIONS Y MATLAB

Estado del Arte
Diego Hernán Gil Pinzón , Orlando Luna Matallana
U.D. Francisco Jose de Caldas, Facultad Tecnológica.
El Estado del Arte de el uso de Easy Java en conjunto con Matlab es muy
poco, de hecho, solo existe una referencia.
Parte I. EASY JAVA SIMULATIONS Y
MATLAB
1.
LABORATORIO VIRTUAL DE RECONOCIMIENTO DE
PATRONES USANDO EASY JAVA SIMULATIONS Y
MATLAB
El laboratorio virtual es en una interfaz gráfica de usuario desarrollada utilizando Easy Java y un grupo de funciones (archivos .m) que se ejecutarán de
forma remota en Matlab. Las funciones sirven básicamente para realizar las llamadas a las funciones propias de Matlab. Se presentará de forma resumida la
interfaz gráfica del laboratorio virtual.
2.
INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO
La interfaz de la aplicación desarrollada se presenta en la figura 1.
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2 INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO
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Fig. 1: Interfaz Gráfica
La interfaz de usuario está dividida en las siguientes secciones: Gráfica Señal,
Lista de Datos, Generación de Atributos, Clasificación y Menú Archivo.
1. Gráfica de la Señal: Esta sección permite disponer en forma visual las
señales utilizadas. La señal es mostrada puede seleccionarse del cuadro de
texto combinado de la sección Lista de Datos.
2. Lista de Datos: En esta sección se asocian las señales a una clase determinada. Para ello es necesario introducir la clase en el cuadro de texto y
luego presionar el botón OK.
3. Generación de Atributos: Esta sección permite el establecimiento de las
acciones de procesamiento de señales que generarán los atributos a utilizar
en el entrenamiento y la evaluación. Las señales procesadas están formadas
por la concatenación de conjuntos de atributos denominadas CAn, donde
n es el índice del conjunto. Un conjunto de atributos se genera a partir de
la señal y de las funciones de procesamiento aplicadas de forma secuencial.
4. Clasificación: En esta sección se debe indicar la técnica de clasificación
requerida. Es necesario introducir los parámetros correspondientes a la
clasificación antes de comenzar el entrenamiento. Para la Red Neuronal
se pueden definir el número de capas ocultas, el número de neuronas por
capa, la función de activación así como los algoritmos de entrenamiento.
Para la Máquina de Vectores Soporte se debe indicar el kernel o función núcleo y los parámetros correspondientes. En esta sección además se
encuentran tres botones que permiten: generar en forma aleatoria los conjuntos de entrenamiento y evaluación; entrenar y evaluar la Red Neuronal
o la Máquina de Vectores Soporte.
5. Menú Archivo: Aquí el usuario puede especificar el conjunto de señales
que desea utilizar, por el momento el usuario puede trabajar con puntos
en el plano o con imágenes.
3 EXPERIMENTACIÓN
3.
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EXPERIMENTACIÓN
Los pasos a seguir para el desarrollo de experiencias en la aplicación son
expuestas en la figura 2.
Fig. 2: Procedimiento
El procedimiento mostrado está definido mediante un conjunto de acciones
secuenciales, es posible asignar nuevas clases a las señales sin tener que volver
a establecer las acciones de procesamiento o los parámetros de clasificación.
4.
EJS Y MATLAB
La conexión entre Ejs y modelos Simulink esta orientada a la creación de
laboratorios virtuales de sistemas dinámicos. En el caso específico de la conexión
entre Ejs y Matlab el papel de Matlab esta orientado principalmente a proporcionar capacidades de cómputo, esto es como motor de cálculo.
El procedimiento para la conexión entre Ejs y Matlab es sencillo y se resume
en los siguientes cuatro pasos.
1. Designar a Matlab como aplicación externa.
2. Crear y conectar variables Ejs con Matlab.
3. Controlar la ejecución de las rutinas en Matlab.
4. Definir la vista y la interactividad con el usuario.
Referencias
[1] G. Farias1, S. Dormido1, F. Esquembre2, M. Santos3, S. DormidoCanto1. 1Depto. Informática y Automática, UNED. 28040 Madrid 2Departamento de Matemáticas, Universidad de Murcia. 30071 Murcia. 3Depto. Arquitectura de Computadores y Automática, UCM. 28040 Madrid.
gfarias@bec.uned.es, sdormido@dia.uned.es, fem@um.es, sebas@dia.uned.es,
msantos@dacya.ucm.es, 2008