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Analisi de l'avaluació incremental i de l'aplicació eficient de l'Algorisme Genètic en un Sistema Classificador
(4rt Congrés Català d'Intel.ligència Artificial, Barcelona, 24-25 d'octubre de 2001, 2001-10)
Aquest article parteix de l'ana!isi del sistema MOLeeS, un sistema classificador (eS) que evoluciona un conjunt de regles de classificació a partir d'algorismes genetics (GA). El sistema es descomposa ...
Aprendizaje Supervisado de Reglas Difusas mediante un Sistema Clasificador Evolutivo Estilo Michigan
(II Congreso Español de Informática. I Jornadas sobre Algoritmos Evolutivos y Metaheuristicas, Zaragoza, del 11-14 de septiembre, 2007, 2007-09)
Este 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 ...
Complejidad del Aprendizaje y Muestreo de Ejemplos en Sistemas Clasificadores
(Actas del III Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, Córdoba, del 4-6 de febrero 2004, 2004-02)
Este trabajo se centra en la aplicación de los Sistemas Clasificadores basados en Algoritmos Genéticos a problemas de aprendizaje supervisado o aprendizaje a partir de ejemplo. Concretamente, se estudia ...
MultiObjective Learning in a Genetic Classifier System (MOLeCS)
(3r Congrés Català d'Intel·ligència Artificial, Vilanova i la Geltrú, del 5-7 d'octubre 2000, 2000-10)
MOLeCS is a new Classifier System which addresses its learning as a multiobjective optimization of two goals: classifier accuracy and generality. These objectives are both emphasized in the fitness ...
Revisión sobre métricas de complejidad en el modelado de clústers de un sistema CBR
(II Congreso Español de Informática. V Taller de Minería de Datos y Aprendizaje, Zaragoza, del 11-14 septiembre 2007, 2007-09)
El análisis de la complejidad de los datos mediante métricas de complejidad es útil para predecir el comportamiento de un sistema de aprendizaje. Este trabajo ilustra cómo las métricas permiten definir ...
Classifying Microcalcifications in Digital Mammograms using Machine Learning techniques
(4rt Congrés Català d'Intel.ligència Artificial, Barcelona, 24-25 d'octubre de 2001, 2001-10)
This paper presents a Computer Aided Diagnosis (CAD) of breast cancer from mammograms. The first part involves severa! image processing techniques, which extract a set of features from the microcalcifications ...