La función de pertenencia SDM en la clasificación espacial borrosa

Fuente: Redalyc
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Auteur principal: Willin Álvarez
Format: Artículo científico
Langue:es
Publié: Universidad de Carabobo 2005
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author Willin Álvarez
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contents La función de pertenencia SDM en la clasificación espacial borrosa Willin Álvarez Ingeniería conjuntos borrosos Clasificación borrosa agrupamiento borroso función de pertenencia clasificación espacial borrosa En este artículo se presenta la función de pertenencia SDM (Sthephany-David-Mariana) como una alternativapara superar las dificultades ocasionadas por la aproximación directa en la clasificación espacial usando modelosde pertenencia borrosos o clasificación espacial borrosa. Además, se realiza una pequeña modificación al estimadorBayesiano de los vectores de pertenencia borrosos, a fin de eliminar la mala clasificación que surge cuandola suma de los coeficientes de regresión es negativa. Se ejecutan dos clasificaciones basadas en la teoría de losconjuntos borrosos; una, usando la aproximación directa sin modificar y otra modificando la anterior a través delprocedimiento SDM. Posteriormente, se lleva a cabo una comparación entre los resultados de ambas clasificaciones,obteniendo en la clasificación que utiliza el Procedimiento SDM, vectores más fáciles de interpretar y casiinsesgados 2005 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70712304 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.12
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La función de pertenencia SDM en la clasificación espacial borrosa Willin Álvarez Ingeniería conjuntos borrosos Clasificación borrosa agrupamiento borroso función de pertenencia clasificación espacial borrosa En este artículo se presenta la función de pertenencia SDM (Sthephany-David-Mariana) como una alternativapara superar las dificultades ocasionadas por la aproximación directa en la clasificación espacial usando modelosde pertenencia borrosos o clasificación espacial borrosa. Además, se realiza una pequeña modificación al estimadorBayesiano de los vectores de pertenencia borrosos, a fin de eliminar la mala clasificación que surge cuandola suma de los coeficientes de regresión es negativa. Se ejecutan dos clasificaciones basadas en la teoría de losconjuntos borrosos; una, usando la aproximación directa sin modificar y otra modificando la anterior a través delprocedimiento SDM. Posteriormente, se lleva a cabo una comparación entre los resultados de ambas clasificaciones,obteniendo en la clasificación que utiliza el Procedimiento SDM, vectores más fáciles de interpretar y casiinsesgados 2005 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70712304 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.12
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