Extensions of the Genetic Iterative Approach for Learning Fuzzy Rules García Muñoz, David González Muñoz, Antonio Pérez Rodríguez, Francisco G. Raúl Universidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Aprendizaje Inteligencia artificial Algoritmos difusos Modelo genético iterativo 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. 2016-03-14T10:03:10Z 2016-03-14T10:03:10Z 2016 2015-06-12 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis García Muñoz, D. Extensions of the Genetic Iterative Approach for Learning Fuzzy Rules. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/40317] 9788491251484 http://hdl.handle.net/10481/40317 eng http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License Universidad de Granada