Neuro-Fuzzy Clustering of Distorted Data Using Cat Swarm Optimization (Agrupación Neuro-Fuzzy de Datos Distorsionados Utilizando Optimización de Enjambre de Gatos)

Título original:

Neuro-Fuzzy Clustering of Distorted Data Using Cat Swarm Optimization

Contenido del libro:

Hoy en día, las tecnologías de inteligencia computacional se utilizan a menudo y con bastante éxito para resolver problemas complejos que, por regla general, no tienen una solución analítica.

En la actualidad, estas tecnologías, y especialmente las redes neuronales artificiales (RNA), se utilizan ampliamente para resolver diversos problemas de procesamiento de señales, optimización, control óptimo y adaptativo, reconocimiento de patrones, identificación, predicción de series temporales, etc. Al mismo tiempo, los enfoques descritos para la recuperación de datos sólo son viables en los casos en que los datos iniciales se establecen a priori, y la tabla «objeto-propiedad» o las series temporales tienen un número fijo de observaciones, es decir, no cambian durante el procesamiento.

Este libro está dedicado al desarrollo y estudio de métodos de minería de datos dinámicos, que contienen observaciones ausentes y distorsionadas. La principal característica de los métodos de minería de datos es establecer la presencia y naturaleza de patrones ocultos en los datos, mientras que los métodos tradicionales se ocupan principalmente de la evaluación paramétrica de patrones ya establecidos.