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Reordenación de los ejemplos en fuzzy-ARTMAP para ganar robustez y disminuir el número de categorías: Aplicación a la extracción automática de reglas.

P. Tejedor, J. Martínez, E.F. Sánchez-Úbeda

Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, CAEPIA '99, pp. 158-165, ISBN: 931170-0-5, Murcia (España). 16-19 Noviembre 2000


Resumen:
One of the drawbacks for the fuzzy-ARTMAP algorithm is its dependence on the order of the training samples. When we want to extract linguistic rules from samples, we need a system able to produce as few rules as posible, while maintaining its liability. We propose that an overcome of the difficulty can arise from a recursive reordering of the training samples acording with parameters suggested by the algorithm itself.


Palabras clave: Neural networks, fuzzy-ARTMAP, incremental learning, linguistic rule extraction.


Fecha de publicación: noviembre 2000.



Cita:
Tejedor, P., Martínez, J., Sánchez-Úbeda, E.F., Reordenación de los ejemplos en fuzzy-ARTMAP para ganar robustez y disminuir el número de categorías: Aplicación a la extracción automática de reglas., Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, CAEPIA '99, pp. 158-165, ISBN: 931170-0-5, Murcia (España). 16-19 Noviembre 2000.


    Líneas de investigación:
  • *Predicción y Análisis de Datos

IIT-99-081A

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