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Kaolin quality determination through an algorithm based on non-parametric fuzzy logic

  • Celestino Ordóñez Galán [1] Árbol académico ; Ángeles Saavedra [1] Árbol académico ; María Araújo Fernández [1] Árbol académico ; Eduardo Giráldez Pérez [1] Árbol académico
    1. [1] Universidade de Vigo

      Universidade de Vigo

      Vigo, España

  • Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 79, Nº. 171, 2012, págs. 59-64
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Determinación de calidad de caolín mediante un algoritmo basado en lógica difusa no paramétrica
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este artículo se describe un método de clasificación supervisado que es una modificación del clasificador multidensidad de ajuste de patrones difuso. Se ha demostrado que este último es uno de los clasificadores más efectivos para clases no convexas. Implementando un estimador de densidad no paramétrico en una etapa del método paramétrico hemos desarrollado un clasificador no paramétrico difuso que evita algunos de los problemas asociados al método paramétrico. El método se ha aplicado a un problema de mineralurgía consistente en clasificar muestras de caolín de acuerdo con diferentes niveles de calidad cerámica. Nuestros resultados producen porcentajes de error que son inferiores a los obtenidos mediante el método paramétrico

    • English

      In this article we describe a new fuzzy supervised classification method that is a modification of the fuzzy pattern-matching multidensity classifier. The latter has been demonstrated to be one of the most effective classifiers for non-convex classes. Implementing a non-parametric density estimator in one stage of the parametric method, we developed a fuzzy non-parametric classifier that manages to avoid some of the problems associated with the parametric method. The method was applied to a mineralogy problem consistingof classifying kaolin samples according to different ceramic quality levels. Our results produced error percentages that were lower than those for the parametric method


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