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Aplicación de lógica difusa y algoritmos genéticos para clasificación de tratamientos contra enfermedades neoplásicas malignas.

A fuzzy classifier is a system that assigns a class label to object based on a description of it and makes use of fuzzy sets as part of its operation. Its functioning can be optimized using genetic algorithms, ensuring viable solutions. The paper proposes a fuzzy classifier optimized using a genetic...

Descripción completa

Publicado en:Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica Vol. 35; no. 2; pp. 2 - 8
Autores principales: León, Miguel, de Lameda, Belkys L., Lameda, Carlos, Gerardo Chacon, José, Sofía Martínez, María, Rojas, Joselyn, Contreras -Velásquez, Julio, Graterol-Rivas, Modesto, Wilches Durán, Sandra, Aguirre, Miguel, Vera, Miguel, Cerda, Marcos, Garicano, Carlos, Diego Hernández, Juan, Arias, Victor, Graterol, Rosemily, Chacín, Maricarmen, Bermúdez, Valmore
Formato: Artículo
Publicado: Archivos Venezolanos de Farmacologia y Terapeutica 2016
Acceso en línea:Ver este registro en EBSCOhost
Sumario:A fuzzy classifier is a system that assigns a class label to object based on a description of it and makes use of fuzzy sets as part of its operation. Its functioning can be optimized using genetic algorithms, ensuring viable solutions. The paper proposes a fuzzy classifier optimized using a genetic algorithm hybridized with a fuzzy clustering technique. A prototype is implemented and evaluated with synthetic reference data sets as possible classification problems treatments for malignant neoplastic diseases. The results are compared with other classifiers found in the literature on the same test data. The conclusion is that the proposed method obtained similar results with functions easier to interpret.
Un clasificador difuso es un sistema que asigna una etiqueta de clase a un objeto basado en la descripción del mismo y hace uso de conjuntos difusos como parte de su operación. Su funcionamento puede ser optimizado mediante algoritmos genéticos, garantizando soluciones viables. El artículo propone un clasificador difuso optimizado utilizando un algoritmo genético hibridado con una técnica de agrupamiento difuso. Se implementa un prototipo y se evalua con conjuntos de datos referenciales sintéticos como posibles problemas de clasificación de tratamientos contra enfermedades neoplásicas malignas. Se compara los resultados con otros clasificadores encontrados en la literatura sobre los mismos datos de prueba. La conclusión es que el método propuesto obtuvo resultados similares a los comparados con funciones de pertenencia más fáciles de interpretar.