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DIFERENCIACIONES DE OBJETOS EN BASES DE DATOS DIFUSAS

Autores/as

Amaury Caballero
Gabriel Velasco
Aldo Pardo García

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i21.1899

Palabras clave:

Bases de datos difusas, Clasificación, teoría de la información

Resumen

El artículo presenta un método para la clasificación de los objetos, en donde los parámetros para cada objeto pueden variar, así como sus valores en cierto rango. Las Bases de datos difusas están presentes con frecuencia debido al hecho de que las
condiciones de transmisión o variación en los sensores pueden producir diferentes valores recibidos para el mismo objeto y parámetro. El método utiliza los conceptos básicos de la teoría de la información. Cálculo de la pérdida de información debido a la coincidencia en el mismo parámetro para objetos diferentes, es posible encontrar el menor número de parámetros para la discriminación bajo ciertas restricciones de error, y a partir de allí, los objetos o clases diferentes pueden ser discriminados.

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Citas

Ying Chieh, T., et al. (2006). Entropy-Based Fuzzy

Rough Classification Approach for Extracting

Classification Rules, Expert systems with

Applications, No. 31, pp. 436-443.

Battiti, R. (1991). Using mutual information for

Selecting Features in Supervised Neural Net

Learning, IEEE Transactions on Neural

Networks, No. 5, pp. 537-550.

Granger, E., et al. (2000). Classification of

Incomplete Data Using the Fuzzy ARTMAP

Neural Network, Technical Report. Boston U.,

Center for Adaptive Systems and Dept. of

Adaptive Neural Systems, January.

Caballero A., et al. (2010). A practical Solution

for the Classification in Interval-Valued

Information systems, WSEAS Transactions on

Systems and Control, Issue 9, Vol. 5,

September, pp.735-744.

Leung, Y., et al. (2007). A Rough Set Approach

for the Discovery of Classification Rules in

Interval-valued Information Systems, Int’l J. of

Approximate Reasoning, No. 47, pp. 233-246.

Fisher, R. (1936). The use of Multiple

Measurements in Taxonomic Problem, Annals

of Eugenics Cambridge University Press, V. 7,

pp.179-138.

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Publicado

2022-11-08

Versiones

Cómo citar

Caballero, A., Velasco, G., & Pardo García, A. (2022). DIFERENCIACIONES DE OBJETOS EN BASES DE DATOS DIFUSAS. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(21). https://doi.org/10.24054/rcta.v1i21.1899