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An Extension of the Fuzzy Possibilistic Clustering Algorithm Using Type-2 Fuzzy Logic TechniquesUna extensión del algoritmo de agrupamiento posibilístico difuso utilizando técnicas de lógica difusa tipo-2.

Resumen

En este trabajo se presenta una extensión del algoritmo Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) utilizando Técnicas de Lógica Difusa Tipo-2, con el objetivo de mejorar la eficiencia del algoritmo FPCM. Con la finalidad de observar el rendimiento de la propuesta frente al algoritmo Interval Type-2 Fuzzy C-Means, se realizaron varios experimentos utilizando ambos algoritmos con conjuntos de datos conocidos, como Wine, WDBC, Iris Flower, Ionosphere, Abalone y Cover type. Además, se llevaron a cabo algunos experimentos utilizando otro conjunto de imágenes de prueba para observar el comportamiento de ambos algoritmos mencionados anteriormente en el preprocesamiento de imágenes. Se realizaron algunas comparaciones entre el algoritmo propuesto y el algoritmo Interval Type-2 Fuzzy C-Means (IT2FCM) para observar si el enfoque propuesto tiene un mejor rendimiento que este algoritmo.

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DC.Title.spa
 An Extension of the Fuzzy Possibilistic Clustering Algorithm Using Type-2 Fuzzy Logic Techniques
DC.Title.eng
 Una extensión del algoritmo de agrupamiento posibilístico difuso utilizando técnicas de lógica difusa tipo-2.
DC.Creator
 Rubio, Elid; Castillo, Oscar; Valdez, Fevrier; Melin, Patricia; Gonzalez, Claudia I.; Martinez, Gabriela
DC.Subject.snpi.spa
DC.Subject.snpi.eng
DC.Subject.spa
  •  Difuso;posibilístico;c-means;tipo-2;algoritmo;rendimiento
DC.Subject.eng
  •  Fuzzy;possibilistic;c-means;type-2;algorithm;performance
DC.Description.spa
En este trabajo se presenta una extensión del algoritmo Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) utilizando Técnicas de Lógica Difusa Tipo-2, con el objetivo de mejorar la eficiencia del algoritmo FPCM. Con la finalidad de observar el rendimiento de la propuesta frente al algoritmo Interval Type-2 Fuzzy C-Means, se realizaron varios experimentos utilizando ambos algoritmos con conjuntos de datos conocidos, como Wine, WDBC, Iris Flower, Ionosphere, Abalone y Cover type. Además, se llevaron a cabo algunos experimentos utilizando otro conjunto de imágenes de prueba para observar el comportamiento de ambos algoritmos mencionados anteriormente en el preprocesamiento de imágenes. Se realizaron algunas comparaciones entre el algoritmo propuesto y el algoritmo Interval Type-2 Fuzzy C-Means (IT2FCM) para observar si el enfoque propuesto tiene un mejor rendimiento que este algoritmo.
DC.Source
 https://www.hindawi.com/journals/afs/2017/7094046
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/extension-del-algoritmo-de-agrupamiento-con-logica-difusa-tipo-2-109522
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:1687-7101
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, ,
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 
DC.Publisher
Hindawi
DC.Contributor
 
DC.Rights
 Derechos de autor:6
DC.Date
 2017
DC.Type
 Artículos
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
https://downloads.hindawi.com/journals/afs/2017/7094046.pdf

Información del documento

  • Titulo:An Extension of the Fuzzy Possibilistic Clustering Algorithm Using Type-2 Fuzzy Logic Techniques
  • Autor:Rubio, Elid; Castillo, Oscar; Valdez, Fevrier; Melin, Patricia; Gonzalez, Claudia I.; Martinez, Gabriela
  • Tipo:Artículos
  • Año:2017
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Inteligencia computacional Controlador de modo Conjuntos blandos Morfismo
  • Descarga:0

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