Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificación
Resumen: En este trabajo se contextualiza un sistema neuro-difuso autoorganizado (SONFIS), su estructura y funcionamiento son explicados en detalle. Se usa el algoritmo SONFIS en tres problemas de clasificación (Fisher iris, Cáncer de Seno y Actividades Humanas) para posteriormente comparar sus resu...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000100273 |
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| Sumario: | Resumen: En este trabajo se contextualiza un sistema neuro-difuso autoorganizado (SONFIS), su estructura y funcionamiento son explicados en detalle. Se usa el algoritmo SONFIS en tres problemas de clasificación (Fisher iris, Cáncer de Seno y Actividades Humanas) para posteriormente comparar sus resultados frente a clasificadores universales de buen desempeño en problemas de clasificación como las redes neuronales artificiales (ANN) y máquinas de soporte vectorial multiclase (SVM). Se hace una breve descripción de cada uno de estos métodos. Los resultados del estudio muestran que SONFIS tiene un desempeño similar y en algunos casos mejor que ANN y SVM en problemas de clasificación, con la ventaja que genera una base de reglas que puede usarse para entender el problema estructuralmente. |
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