{"id":14191,"date":"2018-03-09T09:00:46","date_gmt":"2018-03-09T09:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/algoritmo-de-agrupamiento-genetico-borroso-basado-en-el-algoritmo-de-las-c-medias-borroso\/"},"modified":"2018-03-09T09:00:46","modified_gmt":"2018-03-09T09:00:46","slug":"algoritmo-de-agrupamiento-genetico-borroso-basado-en-el-algoritmo-de-las-c-medias-borroso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/algoritmo-de-agrupamiento-genetico-borroso-basado-en-el-algoritmo-de-las-c-medias-borroso\/","title":{"rendered":"Algoritmo de agrupamiento gen\u00e9tico-borroso basado en el algoritmo de las c-medias borroso"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Sergio L\u00f3pez Garc\u00eda <\/strong><\/h2>\n<p>El algoritmo de las c-medias borroso (fcm) es una herramienta matem\u00e1tica ampliamente utilizada en muchos problemas pr\u00e1cticos tales como el reconocimiento de patrones, el an\u00e1lisis de datos y el procesamiento de im\u00e1genes. Sin embargo, tiene varios inconvenientes en su aplicaci\u00f3n para todo tipo de problemas de agrupamiento:  * depende de las condiciones iniciales del algoritmo.  * el n\u00famero de conjuntos debe conocerse por anticipado.  * el algoritmo s\u00f3lo detecta conjuntos hiperesf\u00e9ricos debido a la definici\u00f3n de la distancia, que es eucl\u00eddea por defecto.  esta tesis incluye varios trabajos con respecto a la resoluci\u00f3n de las carencias comentadas previamente. Los puntos clave son.  * la dependencia de las condiciones iniciales se evita mediante el uso de algoritmos gen\u00e9ticos (aa.Gg). Los aa.Gg son un m\u00e9todo de optimizaci\u00f3n muy conocido basado en la gen\u00e9tica natural. Los algoritmos basados en el fcm con estructura gen\u00e9tica se conocen normalmente como algoritmos fcm gen\u00e9ticos (gfcm).  * por otro lado, se propone una nueva estructura llamada \u00abespecie\u00bb, basada tambi\u00e9n en la gen\u00e9tica natural. Una especie de conjuntos se compone de las soluciones que tiene el mismo n\u00famero de conjuntos. De esta forma, hay un esquema de dos niveles: un primer nivel donde se aplica el algoritmo fcm dentro de cada especie y un segundo nivel donde un funcional de \u00abselecci\u00f3n entre especies\u00bb es capaz de encontrar el n\u00famero m\u00e1s adecuado de conjuntos.  * en la bibliograf\u00eda se pueden encontrar muchas referencias a los \u00edndices de validaci\u00f3n, que son frecuentemente utilizados para comparar soluciones con distinto n\u00famero de conjuntos. En esta tesis se estudia este problema, incluyendo el desarrollo de un funcional basado en \u00edndices de validaci\u00f3n.  * finalmente, se presenta una norma diagonal en la definici\u00f3n de distancia de la estructura del gfcm, cuyos coeficientes tambi\u00e9n se calculan en el algortimo. De esta forma, se pueden detectar tan<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Algoritmo de agrupamiento gen\u00e9tico-borroso basado en el algoritmo de las c-medias borroso<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Algoritmo de agrupamiento gen\u00e9tico-borroso basado en el algoritmo de las c-medias borroso <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Sergio L\u00f3pez Garc\u00eda <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 30\/11\/2001<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Juan  Ram\u00f3n Velasco P\u00e9rez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: gregorio Fern\u00e1ndez fern\u00e1ndez <\/li>\n<li>Francisco Herrera triguero (vocal)<\/li>\n<li>Fernando Martin rubio (vocal)<\/li>\n<li>luciano S\u00e1nchez ramos (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Sergio L\u00f3pez Garc\u00eda El algoritmo de las c-medias borroso (fcm) es una herramienta matem\u00e1tica ampliamente utilizada en 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