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| LEADER |
00000nam a2200000 a 4500 |
| 003 |
AR-LpUFIB |
| 005 |
20250311170505.0 |
| 008 |
230201s2020 ag a om 000 0 spa d |
| 024 |
8 |
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|a DIF-M8179
|b 8401
|z DIF007479
|
| 040 |
|
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|a AR-LpUFIB
|b spa
|c AR-LpUFIB
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| 100 |
1 |
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|a Jimbo Santana, Patricia
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| 245 |
1 |
0 |
|a Obtención de reglas de clasificación difusas utilizando técnicas de optimización :
|b caso de estudio riesgo crediticio
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| 260 |
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|c 2020
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| 300 |
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|a 1 archivo (2,4 MB) :
|b il. col.
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| 502 |
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|a Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.
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| 505 |
0 |
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|a Índice de figuras -- Índice de tablas -- Abreviaturas -- 1. Reglas de Clasificación -- 1.1. Minería de datos y el proceso de KDD -- 1.2. Etapas del proceso de KDD -- 1.3. Tareas de Minería de Datos -- 1.4. Técnicas de Minería de Datos -- 1.5. Reglas para extracción del conocimiento -- 1.6. Métodos para extracción de Reglas de Clasificación -- 1.7. Conclusiones -- 2. Lógica Difusa -- 2.1. Introducción -- 2.2. Aplicación de la Lógica Difusa -- 2.3. Conceptos básicos de Lógica Difusa -- 2.4. Representación difusa del conocimiento -- 2.5. Métodos para extracción de reglas difusas -- 2.6. Sistemas que combinan Redes Neuronales, Técnicas de optimización y Lógica Difusa -- 2.7. Conclusiones -- 3. Extracción de reglas utilizando PSO -- 3.1. Introducción -- 3.2. Representación de las Reglas -- 3.3. Estructura de la Partícula -- 3.4. Construcción de Reglas utilizando PSO -- 3.5. Reglas de clasificación aplicadas a Riesgo Crediticio -- 3.6. Conclusiones -- 4. Método propuesto FRvarPSO -- 4.1. Algoritmo de extracción de reglas propuesto -- 4.2. Resultados obtenidos -- 4.3. Conclusiones -- 5. Caso de estudio: Riesgo Crediticio -- 5.1. Riesgo Crediticio -- 5.2. FRvarPSO aplicado a Riesgo Crediticio -- 5.3. Resultados obtenidos -- 5.4. Conclusiones -- 6. Conclusiones Finales y Líneas de Trabajo Futuras -- 6.1. Conclusiones -- 6.2. Líneas de trabajo futuras -- A. Redes Neuronales para inicialización de PSO -- A.1. SOM -- A.2. LVQ -- B. Versiones de PSO -- B.1. PSO Básico -- B.2. PSO Binario -- B.3. PSO de Población Variable -- Bibliografía
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| 650 |
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4 |
|a MINERÍA DE DATOS
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| 650 |
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4 |
|a OPTIMIZACIÓN
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| 653 |
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|a Reglas de Clasificación Difusas (Fuzzy Classification Rules)
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| 653 |
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|a Optimización mediante Cúmulo de partículas tamaño variable (Variable Particle Swarm Optimization)
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| 700 |
1 |
|
|a Lanzarini, Laura Cristina ,
|e Director/a
|
| 700 |
1 |
|
|a Fernández Bariviera, Aurelio ,
|e Codirector/a
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| 856 |
4 |
0 |
|u http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2145
|
| 942 |
|
|
|c TE
|
| 952 |
|
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|0 0
|1 0
|4 0
|6 TES_2003
|7 0
|9 82898
|a DIF
|b DIF
|d 2025-03-11
|i DIF-04875
|l 0
|o TES 20/03
|p DIF-04875
|r 2025-03-11 17:05:05
|w 2025-03-11
|y TE
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|7 3
|8 BD
|9 82899
|a DIF
|b DIF
|d 2025-03-11
|l 0
|r 2025-03-11 17:05:05
|u http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/101163
|w 2025-03-11
|y TE
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|7 3
|8 BD
|9 82900
|a DIF
|b DIF
|d 2025-03-11
|l 0
|r 2025-03-11 17:05:05
|u http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/101163
|w 2025-03-11
|y TE
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|7 3
|8 BD
|9 82901
|a DIF
|b DIF
|d 2025-03-11
|l 0
|r 2025-03-11 17:05:05
|u http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2145
|w 2025-03-11
|y TE
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| 999 |
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|c 57253
|d 57253
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