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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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Galindo,Eiber A., Perdomo,Jairo A., Figueroa-García,Juan C.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2020
Materias:	lógica difusa algoritmos inteligentes máquinas de soporte vectorial redes neuronales
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000100273
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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spelling	oai:scielo:S0718-076420200001002732020-02-25Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificaciónGalindo,Eiber A.Perdomo,Jairo A.Figueroa-García,Juan C. lógica difusa algoritmos inteligentes máquinas de soporte vectorial redes neuronales 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.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.31 n.1 20202020-02-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000100273es10.4067/S0718-07642020000100273
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description	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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Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificación

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