Aplicación de lógica difusa y algoritmos genéticos para clasificación de tratamientos contra enfermedades neoplásicas malignas
Título del documento: Aplicación de lógica difusa y algoritmos genéticos para clasificación de tratamientos contra enfermedades neoplásicas malignas
Revista: Archivos venezolanos de farmacología y terapéutica
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000438268
ISSN: 0798-0264
Autores: 1
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Instituciones: 1Universidad Centroccidental "Lisandro Alvarado", Barquisimeto, Lara. Venezuela
2Universidad Nacional Experimental Politécnica Antonio José de Sucre, Barquisimeto, Lara. Venezuela
3Universidad Simón Bolívar, Grupo de Investigación Altos Estudios de Frontera, Cúcuta, Norte de Santander. Colombia
4Universidad del Zulia, Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas "Dr. Félix Gómez", Maracaibo, Zulia. Venezuela
5Universidad del Zulia, Centro de Estudios de la Empresa, Maracaibo, Zulia. Venezuela
Año:
Volumen: 35
Número: 2
Paginación: 36-41
País: Venezuela
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español Un clasificador difuso es un sistema que asigna una etiqueta de clase a un objeto basado en la descripción del mismo y hace uso de conjuntos difusos como parte de su operación. Su funcionamento puede ser optimizado mediante algoritmos genéticos, garantizando soluciones viables. El artículo propone un clasificador difuso optimizado utilizando un algoritmo genético hibridado con una técnica de agrupamiento difuso. Se implementa un prototipo y se evalua con conjuntos de datos referenciales sintéticos como posibles problemas de clasificación de tratamientos contra enfermedades neoplásicas malignas. Se compara los resultados con otros clasificadores encontrados en la literatura sobre los mismos datos de prueba. La conclusión es que el método propuesto obtuvo resultados similares a los comparados con funciones de pertenencia más fáciles de interpretar
Resumen en inglés A fuzzy classifier is a system that assigns a class label to object based on a description of it and makes use of fuzzy sets as part of its operation. Its functioning can be optimized using genetic algorithms, ensuring viable solutions. The paper proposes a fuzzy classifier optimized using a genetic algorithm hybridized with a fuzzy clustering technique. A prototype is implemented and evaluated with synthetic reference data sets as possible classification problems treatments for malignant neoplastic diseases. The results are compared with other classifiers found in the literature on the same test data. The conclusion is that the proposed method obtained similar results with functions easier to interpret
Disciplinas: Medicina,
Ciencias de la computación
Palabras clave: Oncología,
Diagnóstico,
Procesamiento de datos,
Neoplasias malignas,
Clasificación automática,
Lógica difusa,
Algoritmos genéticos,
Clasificador difuso
Keyword: Oncology,
Diagnosis,
Data processing,
Malignant neoplasms,
Automatic classification,
Fuzzy logic,
Genetic algorithms,
Fuzzy classifier
Texto completo: https://biblat.unam.mx/hevila/Archivosvenezolanosdefarmacologiayterapeutica/2016/vol35/no2/1.pdf