Tesis doctoral de María Del Rosario Suarez Fernandez
El objetivo de esta memoria es presentar una nueva definición de información mutua basada en la definición clásica. Esta nueva definición se aplicará al problema concreto de la optimización de particiones borrosas de variables aleatorias borrosas. Se demuestra además, que en la mayor parte de los casos, estas particiones optimizadas ofrecen un error de clasificación basados en reglas borrosas. Asimismo se pretende ampliar aún más el campo de estudio, abarcando el tratamiento de datos imprecisos y demostrando que esta definición es aplicable a problemas de este tipo. se realiza un trabajo de investigación que pasa por la búsqueda de información acerca del diseño de particiones borrosas, así como diferentes formas de utilizar la información mutua como medida de optimización, por otros autores. Se muestra el método propuesto por nosotros, así como su aplicación para la optimización de particiones borrosas tanto con datos precisos como con datos imprecisos. Seguidamente se realizará un estudio de algoritmos de clasificación existentes en la literatura, necesarios para llevar a cabo nuestros experimentos. Y finalmente se implementan los algoritmos genéticos tanto para la optimización con datos precisos como con datos imprecisos.
Datos académicos de la tesis doctoral «Estimacion de la informacion mutua en problemas con datos imprecisos«
- Título de la tesis: Estimacion de la informacion mutua en problemas con datos imprecisos
- Autor: María Del Rosario Suarez Fernandez
- Universidad: Oviedo
- Fecha de lectura de la tesis: 23/04/2007
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Luciano Sánchez Ramos
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Francisco Herrera triguero
- sebastian Emilio Ventura soto (vocal)
- María José Del Jesús díaz (vocal)
- Jesús Alcalá fernández (vocal)