MANIPULACIÓN DE METAHEURÍSTICAS PARA LA BÚSQUEDA DE TESTORES TÍPICOS

ALEXIS EDMUNDO GALLEGOS ACOSTA; MARIA DOLORES TORRES  SOTO; FRANCISCO JAVIER ALVAREZ RODRIGUEZ; AURORA TORRES SOTO

doi:https://doi.org/10.6036/9375

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MANIPULACIÓN DE METAHEURÍSTICAS PARA LA BÚSQUEDA DE TESTORES TÍPICOS

ENERO 2020 - Volumen: 95 - Páginas: 11

DOI:

https://doi.org/10.6036/9375

Autores:

ALEXIS EDMUNDO GALLEGOS ACOSTA -

MARIA DOLORES TORRES SOTO

FRANCISCO JAVIER ALVAREZ RODRIGUEZ

AURORA TORRES SOTO

Materias:

CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )

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Palabras clave:: Operador de alteración, algoritmo genético, algoritmo de estimación de la distribución, teoría de testores, selección de subconjuntos de características
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

Una de las tareas del reconocimiento de patrones es la selección de subconjuntos de características (SSC), que permite identificar características que aporten información relevante. Existen diferentes enfoques para aplicar SSC siendo el enfoque lógico-combinatorio por medio de la teoría de testores, una herramienta muy utilizada. Un testor es un subconjunto de características capaz de distinguir objetos de distintas clases. Los testores en su mínima expresión son conocidos como testores típicos (TT). Encontrarlos permite distinguir variables relevantes de las redundantes o irrelevantes, de manera que los modelos de análisis de datos se vuelven más sencillos y comprensibles, mejorando su desempeño y disminuyendo requerimientos computacionales.

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