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dc.contributorUniversitat Ramon Llull. La Salle
dc.contributorUniversidad de Granada
dc.contributor.authorOrriols Puig, Albert
dc.contributor.authorCasillas, Jorge
dc.contributor.authorBernadó Mansilla, Ester
dc.date.accessioned2021-05-19T12:18:39Z
dc.date.accessioned2023-07-13T09:52:39Z
dc.date.available2021-05-19T12:18:39Z
dc.date.available2023-07-13T09:52:39Z
dc.date.created2007-09
dc.date.issued2007-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14342/2932
dc.description.abstractEste artículo presenta Fuzzy-UCS, un sistema clasificador de la familia de Michigan diseñado para tratar problemas de aprendizaje supervisado. Fuzzy-UCS se inspira en el sistema clasificador UCS para crear una arquitectura de aprendizaje incremental de reglas difusas. En este trabajo se presenta detalladamente el sistema, se prueba sobre un conjunto de problemas de clasificación y se compara con otros sistemas de aprendizaje. Los resultados muestran que Fuzzy-UCS tiene un rendimiento equiparable al de UCS y otras técnicas de aprendizaje automático ampliamente utilitzadas, y que la representación difusa permite una mayor interpretabilidad de las reglas evolucionadas. Estos resultados prometedores abren líneas de investigación futura en el uso de sistemas clasificadores Michigan con representación difusa en aprendizaje supervisado.spa
dc.format.extent8 p.cat
dc.language.isospacat
dc.publisherII Congreso Español de Informática. I Jornadas sobre Algoritmos Evolutivos y Metaheuristicas, Zaragoza, del 11-14 de septiembre, 2007cat
dc.rights© L'autor/a. Tots el drets reservats
dc.sourceRECERCAT (Dipòsit de la Recerca de Catalunya)
dc.subject.otherIntel·ligència artificial -- Aplicacions a l'educaciócat
dc.subject.otherAprenentatge automàticcat
dc.titleAprendizaje Supervisado de Reglas Difusas mediante un Sistema Clasificador Evolutivo Estilo Michigancat
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectcat
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscapcat
dc.subject.udc004
dc.subject.udc37
dc.subject.udc62


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