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dc.date.accessioned 2021-09-21T14:33:51Z
dc.date.available 2021-09-21T14:33:51Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/125262
dc.description.abstract Este artículo presenta dos casos de estudio para el modelado de sistemas difusos basado en el Algoritmo Genético Compacto (CGA). Se estudian los casos de clasificación de la flor Iris de Fisher y la estimación de la función Sinc. Se realiza una comparación del enfoque basado en el CGA contra el enfoque basado en el Algoritmo Genético clásico (GA). Los resultados obtenidos de 100 experimentos para variaciones de los enfoques de CGA y GA, apuntan a que para los casos de estudio, el desempeño del enfoque basado en CGA es mejor dado que el error disminuye, y es más rápido con respecto al número de iteraciones necesarias para converger. es
dc.format.extent 180-191 es
dc.language es es
dc.subject Sistemas Difusos es
dc.subject Modelado de Sistemas Difusos es
dc.subject Algoritmos Evolutivos es
dc.subject Caminata aleatoria es
dc.subject Clasificador es
dc.subject Estimador es
dc.title Modelado de sistemas difusos basado en el algoritmo genético compacto es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.issn 1850-2784 es
sedici.creator.person Melgarejo, Miguel es
sedici.creator.person Prieto, Alvaro es
sedici.creator.person Ruiz Cheylat, Carlos Matías es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2011-08
sedici.relation.event XII Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2011) (XL JAIIO, Córdoba, 29 y 30 de agosto de 2011) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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