Diseño de una clase de sistemas borrosos recurrentes mediante algoritmos genéticos para la tarea de clasificación de patrones

• Autores: José Ignacio Estévez Damas , Silvia Alayón Miranda , Lorenzo Moreno Ruiz , Rosa María Aguilar Chinea , José Francisco Sigut Saavedra
• Localización: Actas de la XXIII Jornadas de Automática: Universidad de La Laguna, 9, 10 y 11 de septiembre de 2002 - Tenerife / Lorenzo Moreno Ruiz (ed. lit.) , 2002, ISBN 84-699-8916-2
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • El presente artículo aborda la problemática del reconocimiento de patrones con una máquina de estados borrosa. Mediante algoritmos genéticos se pretende encontrar una máquina óptima que sea capaz de reconocer distintos patrones. Para validar este sistema, se ha aplicado la máquina al reconocimiento de patrones simulados (reconocimiento de series temporales generadas por modelos ocultos de Markov) para luego aplicarla a un problema real: reconocimiento de patrones en imágenes médicas. Además, se ha comparado la efectividad de este método como clasificador de patrones con otros métodos ya existentes, tanto supervisados como no supervisados