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ANNPi 1.0

Este sistema permite la calibración persistente de modelos de redes neuronales. Enlaza dos programas: el primero de ellos desarrollado en entorno VB6 a través del cual el usuario importa los datos, determina las variables de entrada y salida así como las características intrínsecas de la red neuronal (capas ocultas, nodos por capa, tasa de aprendizaje, umbrales de error...) y testéa la persistencia en la fase de validación. El segundo programa desarrollado en lenguaje R genera la matriz de pesos de la red neuronal que proporciona el mejor índice de persistencia en la fase de validación.

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SISTEMA OPERATIVO/: Windows 7 o superior

HERRAMIENTAS DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 6.0; R 3.4.4 o superior

NIVEL DE DESARROLLO: 70%

DEPURADO: No

REQUERIMIENTOS: Se necesita Microsoft Excel; RScript.exe

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DISPONIBILIDAD DEL SOFTWARE: El paquete y las instrucciones de instalación se proporcionarán bajo petición razonable a los autores.

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This system allows the persistent calibration of neural network models. It links two programs: the first one developed in VB6 environment through which the user imports the data, determines the input and output variables as well as the intrinsic characteristics of the neural network (hidden layers, nodes per layer, learning rate, error thresholds...) and tests the persistence in the validation phase. The second program developed in R language generates the weights matrix of the neural network that provides the best persistence index in the validation phase.

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OS: Windows 7 or higher

DEVELOPMENT TOOLS: Microsoft VisualBasic 6.0; R 3.4.4

DEVELOPMENT LEVEL: 70%

REFINED: No

REQUIREMENTS: Microsoft Excel; RScript.exe

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SOFTWARE AVAILABILITY: The package and installation instructions will be provided on reasonable request to authors.

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RStudio.JPG
Figura ANNPI.jpg
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CORN 1.0

Este sencillo programa te permite calcular correlaciones no lineales desfasadas en el tiempo para un total de 22 funciones no lineales. Es un sistema de ayuda para la selección de retrasos en modelos de series de tiempo.

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SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP, Vista, 7

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 6.0

NIVEL DE DESARROLLO: 90%

DEPURADO: No

REQUERIMIENTOS: Se necesita Microsoft Excel

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Algunos ejemplos de aplicación los puedes encontrar en:

 

  • Gutiérrez-Estrada, J.C., Yáñez, E., Pulido-Calvo, I., Silva, C., Plaza, F., Bórquez, C. (2009). Pacific sardine (Sardinops sagax, Jenyns 1842) landings prediction. A neural network ecosystemic approach. Fisheries Research, 100: 116-125.

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  • Yáñez, E., Plaza, F., Gutiérrez-Estrada, J.C., Rodríguez, N., Barbieri, M.A., Pulido-Calvo, I., Bórquez, C. (2010). Anchovy (Engraulis ringens) and sardine (Sardinops sagax) abundance forecast off northern Chile: A multivariate ecosystemic neural network approach. Progress in Oceanography, 210: 242-250.

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  • Pulido-Calvo, I., Gutiérrez-Estrada, J.C., Savic, D. (2011). Heuristic modelling of the water resources management in Guadalquivir River Basin, southern Spain. Water Resources Management, DOI: 10.1007/s11269-011-9912-0

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Ventana principal de CORN 1.0

NUBECILLA 1.0

Este programa permite llevar a cabo ajustes regresivos difusos cuantitativos. Como estrategia de ajuste emplea una algoritmo evolutivo. Como resultados más relevantes, proporciona la memoria asociativa del sistema, la matriz de consistencia y similaridad entre reglas y permite llevar a cabo un análisis de sensibilidad de la variables basándose en el método propuesto por Baraldi et al. (2009).

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SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP, Vista, 7

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 6.0

NIVEL DE DESARROLLO: 30%

DEPURADO: No

REQUERIMIENTOS: Se necesita Microsoft Excel

 

Ejemplos de aplicación lo puedes encontrar en:

 

  • Gutiérrez-Estrada, J.C., Pulido-Calvo, I., De la Rosa, I., Marchini, B. (2012). Modeling inflow rates for the water exchange management in semi-intensive aquaculture ponds. Aquacultural Engineering, 48: 19-30.

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  • Gutiérrez-Estrada, J.C., Pulido-Calvo, I., Bilton, D.T. (2013). Consistency of fuzzy rules in an ecological contextEcological Modelling, 251: 187-198.

Pestaña 'Rules' donde se puede ver la matriz de consistencia del sistema

ACUIGES 1.0

El software integra diferentes aspectos de gestión y manejo de plantas de acuicultura intensiva.

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SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP, Vista, 7

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 6.0

NIVEL DE DESARROLLO: 30%

DEPURADO: No

REQUERIMIENTOS: ---

 

Ejemplos de aplicación lo puedes encontrar en:

 

  • Pulido-Calvo, I., Gutiérrez-Estrada, J.C., Asensio-Fernández, R. (2006). Optimal desing of pumpung stations of inland intensive fishfarms. Aquacultural Engineering, 35: 283-291.

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  • Pulido-Calvo, I., Gutiérrez-Estrada, J.C, Corbacho, J.M. (2008). Pipes size selection of water distribution systems of fishfarms. Aquacultural Engineering,  39: 43-52.

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  • Pulido-Calvo, I., Gutiérrez-Estrada, J.C., Díaz-Rubio, E., De la Rosa, I. (2014). Assisted management of water exchange in traditional semi-intensive aquaculture ponds. Computers and Electronics in Agriculture, 101: 128-134.

RedGen 1.0

RedGen es un programa de ordenador que permite la simulación de modelos heurísticos de redes neuronales artificiales. En función del tipo de aprendizaje y de la arquitectura, los modelos neuronales que se pueden considerar en esta aplicación son: supervisados unidireccionales (retropropagación estándar, DBD, EDBD y LVQ), híbridos (RBF) y no supervisados realimentados (ART1, ART2 y Holfield). 

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AUTORES: Juan Carlos Gutiérrez Estrada e Inmaculada Pulido Calvo

SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 4.0

NIVEL DE DESARROLLO: 100%

DEPURADO: Sí (sin actualizar)

REQUERIMIENTOS: --

REGISTRO: HU74/02 04/2002/554

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Ejemplos de aplicación lo puedes encontrar en:

 

  • Gutiérrez Estrada, J.C., Pulido Calvo, I., Prenda Marín, J. (2000). Gonadosomatic index estimates of an introduced pumpkinseed (Lepomis gibbosus) population in a mediterranean stream, using computational neural networksAquatic Sciences, 62(4): 350-363.

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  • Pulido Calvo, I., Roldán Cañas, J., López Luque, R., Gutiérrez Estrada, J.C. (2003). Demand forecasting for irrigation water distribution systemsJournal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(6): 422-431.

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  • Gutiérrez Estrada, J.C., de Pedro Sanz, E., López Luque, R., Pulido Calvo, I. (2004).  Comparison between traditional methods and artificial neural networks for ammonia concentration forecasting in an eel (Anguilla anguilla L.) intensive rearing system. Aquacultural Engineering, 31(3-4): 183-203.

Menú de entrenamiento

Ventana principal de RedGen 1.0

DYGOSIA 1.0

El programa de ordenador DYGOSIA es un modelo jerárquico-multinivel que se desarrolló para el diseño y operación óptimos de estaciones de bombeo y depósitos de regulación en sistemas de distribución de agua. Requiere como datos de entrada la demanda de agua horaria de agua y las características hidráulicas de la red de distribución 

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AUTORES: Inmaculada Pulido Calvo y Juan Carlos Gutiérrez Estrada

SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 4.0

NIVEL DE DESARROLLO: 100%

DEPURADO: Sí (sin actualizar)

REQUERIMIENTOS: --

REGISTRO: HU37/02 04/2002/521

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Ejemplos de aplicación lo puedes encontrar en:

 

  • Pulido Calvo, I., Roldán Cañas, J., López Luque, R., Gutiérrez Estrada, J.C. (2003). Water delivery system planning considering irrigation simultaneityJournal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(4): 247-255.

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  • Pulido-Calvo, I., Gutiérrez-Estrada, J.C., Asensio-Fernández, R. (2006). Optimal desing of pumpung stations of inland intensive fishfarms. Aquacultural Engineering, 35: 283-291.

Ventana Principal y ventana Política de bombéo 

CONTROLPLANT 1.0

El programa CONTROLPLANT es un sistema que permitía el control, manejo y gestión de toda la información generada en la piscifactoría Hidrorecursos S.A. Integra el sistema de diagnóstico palógico SEDPA.

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SISTEMA OPERATIVO: Windows 98, Windows XP

HERRAMIENTA DE DESARROLLO: Microsoft VisualBasic 4.0

NIVEL DE DESARROLLO: 100%

DEPURADO: Sí (sin actualizar)

REQUERIMIENTOS: --

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Ejemplos de aplicación lo puedes encontrar en:

 

  • Gutiérrez-Estrada, J.C., de Pedro-Sanz, E., López-Luque, R., Pulido-Calvo, I. (2005). SEDPA, an expert systems for disease diagnosis in eel rearing systems. Aquacultural Engineering, 33(2): 110-125.

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  • Gutiérrez-Estrada, J.C. (2003). Desarrollo y evaluación de modelos para la toma de decisiones. Caracterización de la producción de anguilas (Anguilla anguilla L.) en sistemas intensivos. Tesis Doctoral, Universidad de Córdoba.

Módulo principal de CONTROLPLANT

Módulo SEDPA para el diagnóstico de patologías

SOFTWARE

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