Clasificador difuso para diagnóstico de enfermedades

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.

• Autores: Contreras, Juan A.; Martinez, Laura B.; Puerta, Yuliana V.
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Instituto Tecnológico Metropolitano
• Repositorio: Repositorio ITM
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/862
• Acceso en línea: https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/139; http://hdl.handle.net/20.500.12622/862
• Palabra clave: Dermatología; diabetes; identificación difusa; mínimos cuadrados recursivos; Dermatology; diabetes; fuzzy identification; recursive least square method
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