Tesis doctoral de José Cristóbal Riquelme Santos
En esta tesis se estudia un problema de aprendizaje supervisado y automatico a partir de un conjunto de datos cuantitativos clasificados en distintas clases. Estos datos se entenderan como valores de unas caracteristicas o parametros de un sistema real para los cuales se puede clasificar el estado del sistema en distintos tipos. El objetivo general es desarrollar tecnicas que permitan mejorar algunos de los sistemas de clasificacion mas conocidos para la obtencion de informacion cualitativa. este progreso se orientara principalmente en dos sentidos: por un lado, que los sistemas resultantes tengan unas tasas de error menores que los de partida, y por otro, que la comprension por parte de un ser humano del modelo obtenido sea facil. Para lograrlo, se intentara conseguir que el sistema de clasificacion sea al final del proceso, un conjunto de reglas o premisas del lenguaje natural, que expongan en funcion del rango de valores de los parametros cual es el tipo correspondiente. Ademas de estos dos objetivos principales, los metodos desarrollados permiten extraer de los datos de partida, otras informaciones utiles como medidas de la influencia de las caracteristicas sobre el tipo, o posibles relaciones entre parametros que ayuden a una mejor comprension del sistema de partida.
Datos académicos de la tesis doctoral «Obtencion de informacion cualitativa a partir de datos cuantitativos: aplicacion al analisis de sistemas complejos.«
- Título de la tesis: Obtencion de informacion cualitativa a partir de datos cuantitativos: aplicacion al analisis de sistemas complejos.
- Autor: José Cristóbal Riquelme Santos
- Universidad: Sevilla
- Fecha de lectura de la tesis: 01/01/1996
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Miguel Toro Bonilla
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Javier Aracil Santonja
- Francisco Triguero Ruiz (vocal)
- Antonio Pascual Acosta (vocal)
- Eduardo Fernandez Camacho (vocal)