• Communities & Collections
    • By Issue Date
    • Authors
    • Titles
    • Subjects
    • Multimedia
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Browse 
    • Communities & Collections
    • By Issue Date
    • Authors
    • Titles
    • Subjects
    • Multimedia
  • English 
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Login
View Item 
  •   Institutional repository ITM
  • Sistema de Revistas Científicas ITM
  • TecnoLógicas
  • Num. 23 (2009)
  • View Item
  •   Institutional repository ITM
  • Sistema de Revistas Científicas ITM
  • TecnoLógicas
  • Num. 23 (2009)
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

All of ITMCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsMultimediaThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsMultimedia

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Generating Interpretable Fuzzy Systems for Classification Problems

Thumbnail
View/Open
240-Manuscrito-400-1-10-20170214.pdf (513.5Kb)
Share this
Date
2009-12-20
Author
Contreras-Montes, Juan A.
Acuña-Camacho, Oscar S.
Keywords
Sistemas difusos; interpretabilidad; problemas de clasificación
Metadata
Show full item record
PDF Documents
Abstract
En este artículo se presenta un nuevo método para generar sistemas difusos interpretables, a partir de datos experimentalesde entrada y salida, para resolver problemas de clasificación. En la partición antecedente se emplean conjuntos triangulares con interpolación de 0.5 lo cual evita la presencia de solapamientos complejos que suceden en otros métodos. Los consecuentes, tipo Singleton, son generados por la proyección de los valores modales de cada función de membresía triangular en el espacio de salida y se emplea el método de mínimos cuadrados para el ajuste de los consecuentes. El método propuesto consigue una mayor precisión que la alcanzada con los métodos actuales existentes, empleando un número reducido de reglas y parámetros y sin sacrificar la interpretabilidad del modelo difuso. El enfoque propuesto es aplicado a dos problemas clásicos de clasificación: el Wisconsin Breast Cancer (WBC) y el Iris Data Classification Problem, para mostrar las ventajas del método y comparar los resultados con los alcanzados por otros investigadores.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/832
Collections
  • Num. 23 (2009) [14]

Departamento de Biblioteca y Extensión Cultural
bibliotecaitm@itm.edu.co

Contact Us | Send Feedback