Resumen

La teoría de conjuntos aproximados ha sido utilizada extensamente en campos de complejidad, ciencias cognitivas e inteligencia artificial, especialmente en numerosos campos como sistemas expertos, descubrimiento de conocimiento, sistemas de información, razonamiento inductivo, sistemas inteligentes, minería de datos, reconocimiento de patrones, toma de decisiones y aprendizaje automático. Los modelos de conjuntos aproximados, que han sido propuestos recientemente, se desarrollan aplicando las diferentes generalizaciones difusas. Actualmente, no existe una revisión sistemática de la literatura y clasificación de estas nuevas generalizaciones sobre modelos de conjuntos aproximados. Por lo tanto, en este estudio de revisión, se intenta proporcionar una revisión sistemática exhaustiva de metodologías y aplicaciones de las recientes generalizaciones discutidas en el área de la teoría de conjuntos aproximados difusos. En este sentido, se eligió la base de datos Web of Science para seleccionar los artículos relevantes. En consecuencia, se propuso un enfoque sistemático y de metaanálisis, llamado PRISMA

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Teoría de conjuntos ásperos; Inteligencia artificial; Sistemas expertos; Minería de datos; Aprendizaje automático; Teoría de conjuntos difusos-ásperos
• Keywords:Rough set theory; Artificial intelligence; Expert systems; Data mining; Machine learning; Fuzzy-rough set theory