{"id":104701,"date":"2010-05-11T00:00:00","date_gmt":"2010-05-11T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/optimizacion-evolutiva-multi-objetivo-de-medidas-de-complejidad-e-interpretabilidad-semantica-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bca%c2%adsticas\/"},"modified":"2010-05-11T00:00:00","modified_gmt":"2010-05-11T00:00:00","slug":"optimizacion-evolutiva-multi-objetivo-de-medidas-de-complejidad-e-interpretabilidad-semantica-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bca%c2%adsticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/optimizacion-evolutiva-multi-objetivo-de-medidas-de-complejidad-e-interpretabilidad-semantica-para-sistemas-basados-en-reglas-linga%c2%bca%c2%adsticas\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n evolutiva multi-objetivo de medidas de complejidad e interpretabilidad sem\u00e1ntica para sistemas basados en reglas lingu\u00edsticas"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Mar\u00eda Jos\u00e9 Gacto Colorado <\/strong><\/h2>\n

En esta memoria se realiza un estudio de la interpretabilidad de los sistemas basados en reglas difusas (sbrds) ling\u00ed\u00bc\u00edsticos para el caso de problemas de regresi\u00f3n, buscando obtener no s\u00f3lo un buen equilibrio entre dos objetivos contradictorios como son precisi\u00f3n e interpretabilidad, sino tambi\u00e9n determinar qu\u00e9 medidas pueden utilizarse para cuantificar la interpretabilidad de los sbrds ling\u00ed\u00bc\u00edsticos. Para ello proponemos usar algoritmos evolutivos multi-objetivo (aemos), que permiten generar frentes de pareto con distintos equilibrios para ambos objetivos. Esta forma de trabajar permite no s\u00f3lo seleccionar la soluci\u00f3n que m\u00e1s nos interese en cada momento, sino centrar la b\u00fasqueda en la zona del frente m\u00e1s prometedora. para llevar a cabo este estudio, la presente memoria se divide en dos partes, la primera de ellas dedicada al planteamiento del problema y discusi\u00f3n de los resultados y la segunda correspondiente a las publicaciones asociadas al estudio. en la parte i de la memoria comenzamos con una secci\u00f3n dedicada al ‘planteamiento\u00bb del problema, introduciendo \u00e9ste con detalle y describiendo las t\u00e9cnicas utilizadas para resolverlo. Asimismo, definimos los problemas abiertos en este marco de trabajo que justifican la realizaci\u00f3n de esta memoria as\u00ed como los objetivos propuestos. Posteriormente, incluimos una secci\u00f3n de \u00abdiscusi\u00f3n de resultados\u00bb, que proporciona una informaci\u00f3n resumida de las propuestas y los resultados m\u00e1s interesantes obtenidos en las distintas partes en las que se divide el estudio. La secci\u00f3n \u00abcomentarios finales\u00bb resume los resultados obtenidos en esta memoria y presenta algunas conclusiones sobre \u00e9stos, para finalmente comentar algunos aspectos sobre trabajos futuros que quedan abiertos en la presente memoria. por \u00faltimo, para desarrollar los objetivos planteados, la parte ii de la memoria est\u00e1 constituida por cinco publicaciones distribuidas en cuatro partes: 1. Mejora de controladores difusos obtenidos a partir de expertos: un caso de estudio sobre un sistema de ventilaci\u00f3n, calefacci\u00f3n y aire acondicionado – improving fuzzy logic controllers obtained by experts: a case study in hvac systems. 2. Interpretabilidad de los sistemas basados en reglas difusas ling\u00ed\u00bc\u00edsticos: una revisi\u00f3n sobre medidas de interpretabilidad – interpretability of linguistic fuzzy rule-based systems: an overview on interpretability measures. 3. Algoritmos evolutivos multi-objetivo que combinan las t\u00e9cnicas de ajuste y de selecci\u00f3n de reglas para obtener sistemas basados en reglas difusas ling\u00ed\u00bc\u00edsticos precisos y compactos (con dos de las cinco publicaciones) – multi-objective genetic algorithms for tuning and rule selection to obtain accurate and compact linguistic fuzzy rule-based systems. 4. Integraci\u00f3n de un \u00edndice para preservar la interpretabilidad sem\u00e1ntica en la selecci\u00f3n y ajuste evolutivos multi-objetivo de los sistemas difusos ling\u00ed\u00bc\u00edsticos – integration of an index to preserve the semantic interpretability in the multi-objective evolutionary rule selection and tuning of linguistic fuzzy systems.<\/p>\n

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Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abOptimizaci\u00f3n evolutiva multi-objetivo de medidas de complejidad e interpretabilidad sem\u00e1ntica para sistemas basados en reglas lingu\u00edsticas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
    \n
  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Optimizaci\u00f3n evolutiva multi-objetivo de medidas de complejidad e interpretabilidad sem\u00e1ntica para sistemas basados en reglas lingu\u00edsticas <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Mar\u00eda Jos\u00e9 Gacto Colorado <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 05\/11\/2010<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
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    • Director de la tesis<\/strong>\n
        \n
      • Francisco Herrera Triguero<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: Mar\u00eda jos\u00e9 Del Jes\u00fas d\u00edaz <\/li>\n
        • Antonio Peregrin rubio (vocal)<\/li>\n
        • gregorio ismael Sainz palmero (vocal)<\/li>\n
        • oscar Cord\u00f3n Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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