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dc.contributor.advisorSáinz Palmero, Gregorio Ismael es
dc.contributor.authorGonzález de Rivera Flores, Eduardo
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2019-09-10T14:05:54Z
dc.date.available2019-09-10T14:05:54Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/37827
dc.description.abstractEn este proyecto se aplica la metodología FINGRAMS para caracterizar las reglas difusas de modelos basados en Sistemas Difusos Basados en Reglas (SDBR). En este caso se trata de caracterizar las reglas seleccionadas y las no seleccionadas en un proceso de optimización de los métodos difusos SDBR generados con distintos Datasets y optimizados a través de un algoritmo genético en base a métricas de precisión, interpretabilidad y relevancia. De este modo, el objetivo del proyecto es determinar la importancia de las reglas de entrada al SDBR a través del análisis de los indicadores de interpretabilidad COV y COFCI, obtenidos de los algoritmos genéticos, con ayuda de tablas y gráficos, y con ello obtener reglas generales de comportamiento del sistema empleando la metodología FINGRAMSes
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectLógica difusaes
dc.titleAnálisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusases
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Organización Industriales
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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