Sistemas Múltiples de Clasificación

ISBN-13: 9783844336160 / Hiszpański / Miękka / 2011 / 184 str.

Sanchez Jose Salvador;Valdovinos Rosas Rosa Maria

Opis

Por múltiples razones, actualmente los Sistemas Múltiples de Clasificación (SMC) se han consolidado como una línea bien establecida de estudio en reconocimiento de patrones. Entre otros aspectos, el éxito de estos sistemas radica en la combinación de varias decisiones individuales para clasificar un mismo patrón de prueba, en lugar de utilizar un clasificador único. No obstante, en su construcción, el SMC requiere satisfacer dos condiciones necesarias y fundamentales, la diversidad de las decisiones y el ratio de error de los componentes individuales. De igual modo, algunos factores que deterioran el rendimiento del SMC están directamente relacionados con el conjunto de datos: patrones redundantes, atípicos o ruidosos, bases de datos con tamaño excesivo y desbalance entre las distribuciones de las clases. En el estudio aquí presentado, se desarrollan diversas metodologías orientadas a extender el uso de los SMC al ser utilizados como parte de la solución a estos problemas. Para la clasificación de nuevos patrones, se acude a dos reglas de decisión ampliamente estudiadas: la regla del vecino más cercano y redes neuronales artificiales.

O autorze

Doctora en Ciencias Computacionales, egresada de la Universidad Jaume I (España),adscrita a la Universidad Autónoma del Estado de México. Los intereses en investigación se centran en minería de datos, reconocimiento de patrones y software inteligente. Miembro del SNI (2008-2010), del registro RCEA del CONACyT, de la red mexicana REMIDEC y la SMIA