BÚSQUEDA DE PREDICADOS DIFUSOS EN UNA BASE DE DATOS UTILIZANDO METAHEURÍSTICAS / SEARCH OF FUZZY PREDICATES IN DATABASES USING METAHEURISTICS

Autores/as

  • Taimí Ceruto-Cordovés Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.
  • Alejandro Rosete-Suárez Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.
  • Rafael Espín-Andrade Universidad de Occidente, Sinaloa

Palabras clave:

descubrimiento de conocimiento en bases de datos, lógica difusa, metaheurísticas, knowledge discovery in databases, fuzzy logic, metaheuristics

Resumen

En este trabajo se propone un enfoque más flexible para la representación del conocimiento extraído de una base de datos (predicados), debido a que brinda la posibilidad de descubrir conocimiento que ninguno de los métodos anteriores permite (ID3, Apriori, K-Medias, etc), por estar enfocados en un modelo determinado. Los predicados obtenidos se representan haciendo uso de la forma normal conjuntiva o disyuntiva. Para su evaluación se utiliza el valor de verdad con respecto a los datos, basado en el uso de diferentes operadores de lógica difusa. El aprendizaje es no supervisado y para la búsqueda se utilizan algoritmos metaheurísticos.

Biografía del autor/a

Taimí Ceruto-Cordovés, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.

Alejandro Rosete-Suárez, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.

Ingeniero Informático, Doctor en Ciencias, Profesor Titular, Departamento de Inteligencia Artifical e Infraestructura de Sitemas, Facultad de Ingeniería Informática, Instituto Superior Politécnico “José Antonio Echeverría”, 114 # 11901 e/ Ciclovía y Rotonda, Marianao, La Habana, Cuba.

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Publicado

2014-01-31

Cómo citar

Ceruto-Cordovés, T., Rosete-Suárez, A., & Espín-Andrade, R. (2014). BÚSQUEDA DE PREDICADOS DIFUSOS EN UNA BASE DE DATOS UTILIZANDO METAHEURÍSTICAS / SEARCH OF FUZZY PREDICATES IN DATABASES USING METAHEURISTICS. Ingeniería Industrial, 35(1), 74–84. Recuperado a partir de https://rii.cujae.edu.cu/index.php/revistaind/article/view/431

Número

Vol. 35 Núm. 1 (2014): Ingeniería Industrial (enero-abril)

Sección

Gestión del Conocimiento

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