Clasificador difuso neuronal aplicado a casos de datos sintéticos - Chacón Rangel, Jose Gerardo; Florez Fuentes, Anderson Smith; Rodriguez Fernandez, Johel Enrique (Mundo FESC, 2015)
RESUMEN En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema computacional difuso neuronal que permite clasificar casos de datos sintéticos a través patrones con solapamiento controlado. Se construyó una serie de modelos neuronales con lógica difusa y redes neurales que fueron analizados utilizando diferentes porcentajes de solapamiento. En función de los resultados obtenidos, se seleccionó el mejor modelo para clasificar los patrones de acuerdo con criterios apropiados de desempeño como error permitido y tiempo de entrenamiento. Se obtuvo un modelo capaz de identificar un tipo de clase, que tiende a minimizar los errores de clasificación. El modelo difuso neuronal de este tipo puede ayudar a especialistas de diferentes disciplinas a diagnosticar con un mínimo de error, cuando los datos presentan rasgos con patrones solapados.