| Revista: | Ingeniería UC |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000271152 |
| ISSN: | 1316-6832 |
| Autores: | Alvarez, Willin1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Experimental de los Llanos Centrales "Rómulo Gallegos", Facultad de Agronomía, San Juan de los Morros, Guárico. Venezuela |
| Año: | 2005 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 21-28 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Nota breve o noticia |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En este artículo se presenta la función de pertenencia SDM (Sthephany-David-Mariana) como una alternativa para superar las dificultades ocasionadas por la aproximación directa en la clasificación espacial usando modelos de pertenencia borrosos o clasificación espacial borrosa. Además, se realiza una pequeña modificación al estimador Bayesiano de los vectores de pertenencia borrosos, a fin de eliminar la mala clasificación que surge cuando la suma de los coeficientes de regresión es negativa. Se ejecutan dos clasificaciones basadas en la teoría de los conjuntos borrosos; una, usando la aproximación directa sin modificar y otra modificando la anterior a través del procedimiento SDM. Posteriormente, se lleva a cabo una comparación entre los resultados de ambas clasificaciones, obteniendo en la clasificación que utiliza el Procedimiento SDM, vectores más fáciles de interpretar y casi insesgados |
| Resumen en inglés | In this paper the SDM membership (Sthephany-David-Mariana) function is presented as an alternative to overcome the difficulties caused by the direct approach in the Spatial Classification using fuzzy membership models or Fuzzy Spatial Classification. Further, it is realized one small modification at the Bayesian estimator of the fuzzy membership vectors, with the purpose of suppressing the misclassification that appears when the addition of the regression coefficients is negative. Two classifications are executed based on the theory of the fuzzy sets; one using the direct approach without modification and the other modifying the previous one through of SDM procedure. Later, comparisons are established between the results of both classifications, obtaining in the classification with the SDM procedure, classification vectors easier to interpret and almost unbiased |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Teoría de conjuntos, Estadística, Función de pertenencia, Clasificación espacial |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Set theory, Statistics, Spatial classification |
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