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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10481/40317

Title: Extensions of the Genetic Iterative Approach for Learning Fuzzy Rules
Other Titles: Extensiones del Enfoque Genético Iterativo para el Aprendizaje de Reglas Difusas
Authors: García Muñoz, David
Direction: González Muñoz, Antonio
Pérez Rodríguez, Francisco G. Raúl
Collaborator: Universidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Issue Date: 2016
Submitted Date: 12-Jun-2015
Abstract: The main objective of this thesis is to extend the iterative rule learning model for learning fuzzy rules so that, on the one hand, the indirect relevance of the input attributes is considered in the learning process and, on the other hand, the model used in NSLV is improved in order to review the knowledge extracted after each step.
El objetivo fundamental de la tesis es extender el modelo genético iterativo para el aprendizaje de reglas difusas de manera que, por un lado, se incorpore al proceso de aprendizaje la relevancia indirecta de los atributos de entrada, y por otro, sea capaz de mejorar el modelo empleado por NSLV de forma que dotemos al sistema de la capacidad de revisar el conocimiento extraído en cada paso.
Sponsorship: Tesis Univ. Granada. Programa Oficial de Doctorado en: Tecnologías de la información y la comunicación
This work has been funded by the Andalusian Regional Government project P09-TIC-04813 and the Spanish MEC project TIN2012-38969.
Publisher: Universidad de Granada
Keywords: Aprendizaje
Modelo genético iterativo
Algoritmos difusos
Inteligencia artificial
UDC: 575
2409
URI: http://hdl.handle.net/10481/40317
ISBN: 9788491251484
Rights : Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License
Citation: García Muñoz, D. Extensions of the Genetic Iterative Approach for Learning Fuzzy Rules. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/40317]
Appears in Collections:Tesis

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