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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37827

    Título
    Análisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusas
    Autor
    González de Rivera Flores, Eduardo
    Director o Tutor
    Sáinz Palmero, Gregorio IsmaelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2019
    Titulación
    Grado en Ingeniería en Organización Industrial
    Resumen
    En 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 FINGRAMS
    Materias (normalizadas)
    Lógica difusa
    Departamento
    Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37827
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30971]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    TFG-I-1315.pdf
    Tamaño:
    2.068Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

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