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Reductos Mínimos con Grasp

  • Mendez Gurrola, Iris Iddaly [1] ; Laureano Cruces, Ana Lilia [1] ; Ramírez Rodríguez, Javier [1]
    1. [1] Universidad Autónoma Metropolitana

      Universidad Autónoma Metropolitana

      México

  • Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 18, Nº. 1, 2011, págs. 149-162
  • Idioma: español
  • DOI: 10.15517/rmta.v18i1.2120
  • Títulos paralelos:
    • Minimal Reducts with Grasp
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      La detección adecuada del nivel de demencia de un paciente es importante para brindar el tratamiento adecuado. El diagnóstico se basa en ciertos criterios, reflejados en los exámenes clínicos. De estos exámenes surgen las limitaciones y el grado en que se encuentra cada una de ellas en los pacientes. Para reducir el total de limitaciones a ser evaluadas, utilizamos la teoría de Conjuntos Imprecisos, esta teoría ha sido aplicada en áreas de la inteligencia artificial tales como análisis de decisiones, sistemas expertos, descubrimiento de conocimiento, clasificación con múltiples atributos. En nuestro caso se aplica para encontrar el conjunto mínimo de limitaciones o reducto que genera la misma clasificación que considerando todas las limitaciones, para ello se desarrollo un algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure).

    • English

      The proper detection of patient level of dementia is important to offer the suitable treatment. The diagnosis is based on certain criteria, reflected in the clinical examinations. From these examinations emerge the limitations and the degree in which each patient is in. In order to reduce the total of limitations to be evaluated, we used the rough set theory, this theory has been applied in areas of the artificial intelligence such as decision analysis, expert systems, knowledge discovery, classification with multiple attributes. In our case this theory is applied to find the minimal limitations set or reduct that generate the same classification that considering all the limitations, to fulfill this purpose we development an algorithm GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure).

  • Referencias bibliográficas
    • Bjorvand, A.T. (1997) “Rough enough – A system supporting the rough sets approach”, Sixth Scandinavian Conference on Artificial Intelligence,...
    • Bjorvand, A.T.; Komorowski, J. (1997) “Practical applications of genetic algorithms for efficient reduct computation”, Wissenschaft &...
    • Lezak, M.D.; Howieson, D.B.; Loring, D.D.; Hannay, H.J.; Fisher, J.S. (2004) Neuropsychological Assessment. Oxford University Press, New York.
    • Méndez-Gurrola, I.I.; Laureano-Cruces, A.L.; Sánchez de Antuñano, J.; de Arriga-Gómez, F. (2009) “Aplicaciones de apoyo a pacientes con...
    • Pawlak, Z.; Skowron, A. (2007) “Rudiments of rough sets”, Information Sciences 177(1): 3–27.
    • Resende, M.G.C.; González Velarde, J.L. (2003) “GRASP: Greedy randomized adaptive search procedures”, Revista Iberoamericana de Inteligencia...
    • Segovia-Vargas, M.J.; Gil-Fana, J.A.; Heras-Mart́ınez, A.; Vilar-Zañon, J.L. (2002) “Predicción de insolvencias con el método Rough Set”,...
    • Wróblewski, J. (1995) “Finding minimal reducts using genetic algorithm”, Proc. of the Second Annual Join Conference on Information Sciences,...

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