Tesis doctorales DAC - AKS Doktoretza tesiak

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http://hdl.handle.net/2454/14765

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Browsing Tesis doctorales DAC - AKS Doktoretza tesiak by Author "Sanz Delgado, José Antonio"

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    PublicationOpen Access
    Aggregation and pre-aggregation functions in fuzzy rule-based classification systems
    (2018) Lucca, Giancarlo; Bustince Sola, Humberto; Sanz Delgado, José Antonio; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
    Una manera eficiente de tratar problemas de clasificación, entre otras, es el uso de Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas (SCBRDs). Estos sistemas están compuestos por dos componentes principales, la Base de Conocimiento (BC) y el Método de Razonamiento Difuso (MRD). El MRD es el método responsable de clasificar nuevos ejemplos utilizando la información almacenada en la BC. Un punto clave del MRD es la forma en la que se agrega la información proporcionada por las reglas difusas disparadas. Precisamente, la función de agregación es lo que diferencia a los dos MRDs más utilizados de la literatura especializada. El primero, llamado de Regla Ganadora (RG), tiene un comportamiento promedio, es decir, el resultado de la agregación está en el rango delimitado por el mínimo y el máximo de los valores a agregar y utiliza la mayor relación entre el nuevo ejemplo a clasificar y las reglas. El segundo, conocido como Combinación Aditiva (CA), es ampliamente utilizado por los algoritmos difusos más precisos de la actualidad y aplica una suma normalizada para agregar toda la información relacionada con el ejemplo. Sin embargo, este método no presenta un comportamiento promedio. En este trabajo de tesis, proponemos modificar la manera en la que se agrega la información en el MRD, aplicando generalizaciones de la integral Choquet. Para ello, desarrollamos nuevos conceptos teóricos en el campo de los operadores de agregación. En concreto, definiremos generalizaciones de la Choquet integral con y sin comportamientos promedio. Utilizamos estas generalizaciones en el MRD del clasificador FARC-HD, que es un SCBRD del estado del arte. A partir de los resultados obtenidos, demostramos que el nuevo MRD puede ser utilizado, de manera eficiente, para afrontar problemas de clasificación. Además, mostramos que los resultados son estadísticamente equivalentes, o incluso superiores, a los clasificadores difusos considerados como estado del arte.