Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificación
En este trabajo se contextualiza un sistema neuro-difuso auto-organizado (SONFIS), su estructura y funcionamiento son explicados en detalle, utilizamos el algoritmo SONFIS en tres problemas de clasificación (Fisher iris, Cáncer de Seno y Actividades Humanas) para posteriormente comparar sus resultad...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22664
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/22664
- Palabra clave:
- Lógica difusa
Algoritmos inteligentes
Clasificación
Redes neuronales auto organizadas
Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas
Máquinas de soporte vectorial
Redes neuronales (Computadores)
Lógica difusa
Algoritmos (Computadores)
Fuzzy logic
Intelligent algorithms
Classification
Self-Organized neural networks
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | En este trabajo se contextualiza un sistema neuro-difuso auto-organizado (SONFIS), su estructura y funcionamiento son explicados en detalle, utilizamos 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), una breve descripción de cada uno de es presentada. 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. |
---|