Resumen

El objetivo principal de este estudio es investigar la relación entre variables psicosociales y pacientes infantiles diabéticos, y obtener una función clasificadora con la cual sea posible clasificar a los pacientes en función del nivel de adherencia evaluado. La teoría de conjuntos ásperos se utiliza para identificar los atributos más importantes e inducir reglas de decisión a partir de 302 muestras de pacientes infantiles diabéticos kuwaitíes de entre 7 y 13 años de edad. Para aumentar la eficiencia del proceso de clasificación, se introduce conjuntos ásperos con el algoritmo de discretización de razonamiento booleano para discretizar los datos, luego se aplica la técnica de reducción de conjuntos ásperos para encontrar todos los reductos de los datos que contienen el subconjunto mínimo de atributos asociados con una etiqueta de clase para la clasificación. Finalmente, las reglas de dependencia de conjuntos ásperos se generan directamente a partir de todos los reductos generados. Se utiliza una matriz de confusión áspera para evaluar el rendimiento de los

• Materias:Sistema híbrido Controlador Límite borroso Sistema difuso Vectoriales borrosos
• Subjects:Hybrid system Controller Fuzzy boundary Fuzzy system Fuzzy vector
• Palabras claves:Relación; Variables psicosociales; Pacientes infantiles diabéticos; Función clasificadora; Teoría de conjuntos aproximados; Reglas de decisión
• Keywords:Relationship; Psychosocial variables; Diabetic children patients; Classifier function; Rough set theory; Decision rules