2026-05-05T20:44:55Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/378272021-06-30T01:30:27Zcom_10324_38col_10324_852
Sáinz Palmero, Gregorio Ismael
González de Rivera Flores, Eduardo
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
2019-09-10T14:05:54Z
2019-09-10T14:05:54Z
2019
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37827
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
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Grado en Ingeniería en Organización Industrial
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spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Lógica difusa
Análisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusas
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis