Aprendizaje de reglas difusas usando algoritmos genéticos

TL;DRAbstract

En esta memoria se presenta el desarrollo en varias etapas de un algoritmo inductivo de aprendizaje basado en la metodologia iterativa para la obtencion de reglas difusas, llamado SLAVE, SLAVE usa algoritmos geneticos para determinar en cada iteracion del proceso de aprendizaje la mejor regla que representa cada clase teniendo en cuenta la informacion existente en el conjunto de ejemplos. Una caracteristica fundamental de SLAVE es que se ha concebido para abordar problemas de clasificacion tanto en situaciones en las que la variable de clasificacion toma valores sobre un referencial crisp, como para aquellas en la que la variable de clasificacion toma valores sobre un referencial continuo. Para este segundo tipo de problemas, la aplicacion de SLAVE es directa, sin mas que discretizar el referencial de la variable de clasificacion usando conjuntos difusos. Una de las caracteristicas fundamentales de SLAVE es que obtiene la relevancia parcial de las variables de entrada, es decir, duran

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