Resumen

Este trabajo propone un enfoque de detección de límites de disparo utilizando el Algoritmo Genético y la Lógica Difusa. En este caso, las funciones de membresía del sistema difuso se calculan utilizando el Algoritmo Genético tomando los valores reales preobservados para los límites de disparo. La clasificación de los tipos de transiciones de disparo se realiza mediante el sistema difuso. Los resultados experimentales muestran que la precisión de la detección de los límites de disparo aumenta con el incremento de las iteraciones o generaciones del proceso de optimización del AG. El sistema propuesto se compara con las técnicas más recientes y arroja mejores resultados en términos del parámetro F1score.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:detección de límites de disparo, algoritmo genético, sistema difuso, valor real preobservado, tipo de disparo, proceso de optimización ga, técnicas más recientes, transición de disparo, sistema propuesto, función de pertenencia
• Keywords:shot boundary detection, genetic algorithm, fuzzy system, preobserved actual value, type of shot, ga optimization process, latest techniques, shot transition, proposed system, membership function