Clasificador difuso neuronal aplicado a casos de datos sintéticos
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RESUMEN En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema computacional difuso neuronal que permite clasificar casos de datos sintéticos a través patrones con solapamiento controlado. Se construyó una serie de modelos neuronales con lógica difusa y redes neurales que fueron analizados utilizando diferentes porcentajes de solapamiento. En función de los resultados obtenidos, se seleccionó el mejor modelo para clasificar los patrones de acuerdo con criterios apropiados de desempeño como error permitido y tiempo de entrenamiento. Se obtuvo un modelo capaz de identificar un tipo de clase, que tiende a minimizar los errores de clasificación. El modelo difuso neuronal de este tipo puede ayudar a especialistas de diferentes disciplinas a diagnosticar con un mínimo de error, cuando los datos presentan rasgos con patrones solapados.
Bishop, C. (1994). Neural Networks and their applications. Rev.Sci.Instrum., 65(6), 1803-1832. DOI: https://doi.org/10.1063/1.1144830
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Duch, W.; Setiono, R.; Zurada, J. (2004). Computacional Methods for Rule-Based Data Understanding. Proceedings of the IEEE, 92(5), 771-805. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2004.826605
Hayashi, Y. (1994). Neural expert system using fuzzy teaching input and its application to medical diagnossis, Information scieces applications, 1, 47-58. DOI: https://doi.org/10.1016/1069-0115(94)90019-1
Hayashi, Y.; Imura, A.; Yoshida, K. (1990). Fuzzy neural expert system and its application to medical diagnosis, 8th International Congress on Cybernetics and Systems, New York City, 54-61.
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Pal, S.; Mitra, S. (1992). Multilayer perceptron, fuzzy sets, and classification. IEEE Transactions on Neural Networks, 3(5). DOI: https://doi.org/10.1109/72.159058
Pal, S.; Mitra, S. (1999). Neuro-Fuzzy Pattern Methods in soft Computing, Indian Statistical Institute Calcuta. Editorial Wiley and Sons, IN C.
Ramirez, C.; Vladimirova, T.A. (1995). Fuzzy neural network for fuzzy classification En IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Vancouver, Canada, 322-327.
RESUMEN En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema computacional difuso neuronal que permite clasificar casos de datos sintéticos a través patrones con solapamiento controlado. Se construyó una serie de modelos neuronales con lógica difusa y redes neurales que fueron analizados utilizando diferentes porcentajes de solapamiento. En función de los resultados obtenidos, se seleccionó el mejor modelo para clasificar los patrones de acuerdo con criterios apropiados de desempeño como error permitido y tiempo de entrenamiento. Se obtuvo un modelo capaz de identificar un tipo de clase, que tiende a minimizar los errores de clasificación. El modelo difuso neuronal de este tipo puede ayudar a especialistas de diferentes disciplinas a diagnosticar con un mínimo de error, cuando los datos presentan rasgos con patrones solapados.
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