Proyectos de investigación

Modelado de conceptos semánticos para la caracterización de imágenes digitales:
Aplicación a la descripción linguística y recuperación de información visual

Representación y manipulación de objetos imperfectos en problemas de integración de datos:
Una aplicación a los almacenes de objetos de aprendizaje

Detección de anomalías y subgrupos en bases de datos:
Aplicación a la experimentación científica

Gestión semántica de datos documentales mediante técnicas de Soft Computing:
Aplicación al control de autoridades

MINDAT-PLUS:
MINeria de DATos Para Los USuarios en diferentes áreas de aplicación

Fusión de Información y Conocimiento
en el Ámbito Hospitalario y de Urgencias Médicas

Soft Data Server:
Modelo de servidor de bases de datos objeto-relacionales basado en soft computing

Sistema Inteligente para la Toma de Decisiones
en el entorno Agrícola del Sudeste Español

Proyectos de Investigación Tutelada

Identificación de Patrones Frecuentes en Árboles

Modelos Sensibles a la Complejidad por Clase

Analysis of Train Traffic Flow Using Non-Supervised Data Mining Techniques

Especificación de Lenguajes basada en Metamodelos

Proyectos de Fin de Carrera

MDSD [Model-Driven Software Development]
Construcción de un generador de aplicaciones

Workshop Manager
Un sistema de gestión para reuniones y publicaciones científicas

Construcción de una plataforma para el uso de técnicas de Data Mining

Construcción de una plataforma para el análisis de software

Desarrollo de una herramienta para el diseño y la refactorización de bases de datos relacionales

JSimil: Detector de similitudes en programas escritos en Java

Diseño e implementación de un wiki semiestructurado

Proyectos de Innovación Docente

AIPO: Aula Interactiva para las Prácticas con Ordenador

AIPO-II: Aula Interactiva para las Prácticas con Ordenador II

Proyectos de desarrollo de software

TMiner

TMiner es un sistema desarrollado en Java que permite aplicar algoritmos de Data Mining sobre bases de datos relacionales estándar. TMiner recopila una serie de técnicas con las cuales se pretende facilitar la interpretación de grandes cantidades de datos (almacenadas en forma de tablas en bases de datos relacionales) y el descubrimiento de relaciones entre los datos almacenados en tales bases de datos.

TMiner permite realizar consultas SQL, importar y exportar datos, construir clasificadores y extraer reglas de asociación utilizando Apriori o TBAR (Fernando Berzal, Juan Carlos Cubero, Nicolás Marín & José María Serrano: "TBAR: An efficient method for association rule mining in relational databases", Data & Knowledge Engineering, 37 (2001), 47-64). Entre los distintos modelos de clasificación que puede construir se destacan los árboles de decisión (generados con algoritmos como ID3 o C4.5). También incorpora un par de algoritmos de inducción de reglas (AQ y CN2) y la construcción de modelos de clasificación parcial con reglas de asociación.

Numerical Cruncher

El Analizador Numérico (Numerical Cruncher [NC] en inglés) es un applet/aplicación Java 2 que recoge algunos de los algoritmos más importantes que se emplean en Reconocimiento de Formas [Pattern Recognition]. Este paquete incluye distintos métodos de clasificación, tanto paramétricos (lineales y cuadráticos, por ejemplo) como no paramétricos (k-NN, LVQ o DSM). También incorpora algunos algoritmos de agrupamiento (como el algoritmo de Batchelor-Wilkins, el de la K Medias, un algoritmo GRASP que mejora los resultados del anterior, o el complejo ISODATA). El Analizador Numérico es bilingüe (inglés y español) e incluye la ayuda en HTML para ambos idiomas.

NC puede leer directamente ficheros ASCII (al estilo de C4.5 o LVQ_PAK) o bien imágenes en formato RAW. También puede acceder a una base de datos local o remota utilizando JDBC [Java DataBase Connectivity], el interfaz estándar de acceso a bases de datos del lenguaje Java. Cuando se ejecuta como applet sólo puede obtener datos a través de JDBC. También puede integrarse a la perfección con TMiner Personal Edition.

SEA: Software Engineer Assistant

Sistema integrado de control de versiones, seguimiento de defectos [defect tracking] y gestión de recursos humanos [time accounting] para facilitar la gestión de proyectos software. Implementado en C++Builder, almacena los datos en bases de datos InterBase y puede funcionar con ficheros ZIP.

El sistema de control de versiones (o control de la configuración) permite, entre otras cosas, categorizar componentes para facilitar la reutilización de los mismos, especificar relaciones de inclusión y dependencias entre ellos, y restaurar automáticamente el estado de un proyecto en cualquier instante de tiempo, además de, por supuesto, realizar "check in" y "check out" de los componentes de la configuración del software.

El sistema de seguimiento de defectos permite gestionar los bugs o errores de un sistema software, las peticiones de mantenimiento y el control de riesgos. Cada SPR [Software Problem Report] puede asociarse a los componentes y versiones almacenados por el sistema de control de versiones y, de esa forma, agilizar el tratamiento de toda la información relativa a cualquier tipo de proyecto.

La gestión de recursos humanos permite contabilizar cuántas horas se dedicaron a cada tarea y recopilar fácilmente información que puede ser de utilidad en futuros proyectos (por ejemplo, a la hora de estimar cuánto tiempo requerirá su desarrollo).

I²R: Intelligent Information Retrieval

Sistema de recuperación de información basado en SIRE [Scalable Information Retrieval Engine]. Permite consultar un conjunto de documentos a través de un índice invertido que se construye de tal forma que permite la utilización de diferentes criterios para evaluar las consultas del usuario. Incluye módulos para indexar ficheros (ASCII, HTML...) o el contenido de una base de datos relacional. Así mismo, puede emplear stemming y listas de stop words.

Mediante un conjunto de servlets se puede integrar con una base de datos de documentos y formar un completo sistema de consulta de una biblioteca digital. Se pueden encontrar documentos utilizando palabras clave o buscando por categorías. El sistema incluso es capaz de sugerir categorías relacionadas sin intervención humana.

Berzal @ Imagen

Berzal@Imagen es una aplicación open-source que recoge algunos de los algoritmos más empleados en Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial. Incluye distintos algoritmos para la edición, suavizado y afilado de imágenes, contraste y ecualización, morfología, segmentación, detección de contornos y de líneas, filtrado, transformadas de Fourier, Hough y wavelets, etc.. Todos los algoritmos están implementados en ANSI C y la interfaz gráfica ha sido desarrollada utilizando el C++Builder de Borland/Inprise. En los siguientes libros se puede encontrar información adicional acerca de los algoritmos implementados:

• A. K. JAIN: "Fundamentals of Digital Image Processing", Prentice Hall, 1989.
• J. R. PARKER: "Algorithms for Image Processing and Computer Vision", John Wiley & Sons, 1997

DOS DBMS

Pequeño programa tipo dBase para MS-DOS que le permite gestionar sus propias bases de datos (crearlas, actualizarlas, buscar en ellas, etc.). Las librerías para el manejo de ficheros están escritas por completo en ANSI C. Los ejecutables, de libre disposición, se generaron empleando el compilador de Watcom.