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dc.contributor.advisor | Sáinz Palmero, Gregorio Ismael | es |
dc.contributor.author | González de Rivera Flores, Eduardo | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales | es |
dc.date.accessioned | 2019-09-10T14:05:54Z | |
dc.date.available | 2019-09-10T14:05:54Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37827 | |
dc.description.abstract | 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 | es |
dc.description.sponsorship | Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Lógica difusa | es |
dc.title | Análisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusas | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Ingeniería en Organización Industrial | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
Ficheros en el ítem
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- Trabajos Fin de Grado UVa [29939]
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