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<dc:title>Análisis FINGRAMS de sistemas difusos basados en reglas bajo premisas de interpretabilidad y precisión</dc:title>
<dc:creator>Xu, Xiaoying</dc:creator>
<uketdterms:advisor>Sáinz Palmero, Gregorio Ismael</uketdterms:advisor>
<dcterms:abstract>El  objetivo  de  este  proyecto  es  crear  un  nuevo  paradigma  para  el  análisis  de  comprensibilidad de sistemas difusos basado, se centra en identificar en base a la  metodología FINGRAMS la selección, o no selección, de reglas difusas provenientes de  un sistema difuso basado en reglas  (SBRD)  cuando están son optimizados mediante  un  proceso  genético  multiobjetivo  considerando  precisión,  interpretabilidad  y  relevancia.  El  sistema experto  propuesto  se  valida  utilizando  nueve  conjuntos  de  datos,  dos  algoritmos difusos lingüísticos y dos dispersos, cuatro medidas de interpretabilidad y  dos formulaciones de relevancia de la regla.  En esta preocupación, se desarrolla un sistema experto basado en reglas difusas para  analizar diferentes puntos de vista de Interpretabilidad, Precisión y Relevancia, y las  pruebas estadísticas.  Los resultados revelan que el rendimiento del sistema experto propuesto es superior al  de las reglas de baja relevancia</dcterms:abstract>
<dcterms:issued>2019</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:language xsi:type="dcterms:ISO639-2">spa</dc:language>
<uketdterms:sponsor>Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática</uketdterms:sponsor>
<dcterms:isReferencedBy>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37932</dcterms:isReferencedBy>
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<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
<dc:subject>Lógica difusa</dc:subject>
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