MLRul: un algoritmo para la generación de reglas borrosas para la clasificación

Abstract

En este trabajo se investiga acerca de las técnicas del soft computing y sus potencialidades en el aprendizaje automático y la clasificación. Se presenta un nuevo algoritmo MLRul que permite aprender y generalizar en forma de reglas borrosas del tipo Sugeno grado cero el conocimiento implícito en bases de casos. Para la prueba del algoritmo se presenta el sistema MLClassif version 1.0 que implementa el algoritmo y un módulo que posibilita la explotación de la base de reglas generadas por MLRul. Se comparan los resultados experimentales de aplicar MLClassif con reglas generadas por MLRul con otros sistemas clasificadores sobre bases de datos publicadas en el repositorio de aprendizaje automático de la Universidad de California Irvine.

Keywords

• sistemas borrosos
• aprendizaje de reglas borrosas
• aprendizaje automático
• MLRul