En la presente Tesis Doctoral, se analiza fundamentalmente la aplicabilidad de los Sistemas de Múltiple Clasificación (SMC) en el marco de la regla del vecino más cercano. Una primera línea fundamental de investigación se centra en los algoritmos de preprocesado, con el objetivo de resolver diferentes problemas relacionados con la calidad de la muestra de entrenamiento: presencia de patrones redundantes, atípicos o ruidosos, bases de datos con un tamaño excesivo y desbalance entre las distribuciones de las clases. Otro aspecto de gran relevancia hace referencia a la efectividad de los componentes individuales del SMC dentro del método de votación, para lo cual se proponen nuevas técnicas de ponderación dinámica y estática de las decisiones individuales. El tercer punto central se refiere al análisis de diversidad de los clasificadores, utilizando para ello diversas medidas existentes en la literatura afín. Otras cuestiones ampliamente analizadas a lo largo de esta tesis son: las técnicas de muestreo (bagging, boosting, arcing y selección secuencial aleatoria), el tamaño del SMC y, por último, la viabilidad de utilizar dos modelos de redes neuronales artificiales (perceptrón multicapa y red modular).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UJI/oai:www.tdx.cat:10803/10478 |
| Date | 23 June 2006 |
| Creators | Valdovinos Rosas, Rosa María |
| Contributors | Sánchez Garreta, José Salvador, Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics |
| Publisher | Universitat Jaume I |
| Source Sets | Universitat Jaume I |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
Page generated in 0.0029 seconds