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NotaPublicado: 14 Oct 2018, 00:40 
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Registrado: 25 Ago 2018, 21:40
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Hola compañeros, en este artículo se presenta la aplicación de un nuevo método de identificación difusa para resolver problemas de clasificación. El modelo o clasificador difuso obtenido después del proceso de entrenamiento, contiene conjuntos triangulares con solapamiento de 0.5 para el antecedente y conjuntos tipo singleton para el consecuente. En la evaluación de las reglas se emplea un operador promedio en vez de una T-norma. Los consecuentes son ajustados empleando mínimos cuadrados recursivos. El método propuesto consigue una mayor precisión que la alcanzada con los métodos actuales existentes, empleando un número reducido de reglas y parámetros, sin sacrificar la interpretabilidad del modelo difuso. El enfoque propuesto es aplicado a dos problemas clásicos de clasificación: el Pima Indian Diabetic y el Dermatology Problem, para mostrar el desempeño del método propuesto y comparar los resultados con los alcanzados por otros investigadores.


Adjuntos:
Clasificador Difuso para detección de enfermedades.pdf [320.76 KiB]
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