Tesis de Doctorado - UCLV
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En esta Subcomunidad se encuentran las colecciones donde están depositadas las Tesis de Doctor en Ciencias defendidas dentro de los distintos Tribunales de Grado Científico aprobados por el Ministerio de Educación Superior. También se dispone de una colección para aquellas tesis doctorales defendidas por personal de la UCLV en programas de universidades extranjeras, siempre que estas últimas hayan autorizado su depósito en este Repositorio Digital.
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Examinando Tesis de Doctorado - UCLV por Materia "Algoritmos"
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Ítem Acceso Abierto Algoritmos que combinan conjuntos aproximados y optimización basada en colonias de hormigas para la selección de rasgos. Extensión a múltiples fuentes de datos(Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento Ciencias de la Computación, 2010-12-12) Gómez Díaz, Yudel Rodrigo; Bello Pérez, Rafael Esteban; Nowé, AnnEn muchos dominios de aplicación, las fuentes de datos se encuentran esparcidas con grandes volúmenes de información y no es factible centralizar los datos en un único repositorio con la finalidad de descubrimiento de conocimiento. En este contexto de datos y sistemas distribuidos la Minería de Datos Distribuida es la disciplina que dedica el estudio a esta problemática. Un elemento clave en estos procesos es la correcta selección de los atributos principales que describen los datos. Sin embargo, hay determinados argumentos que demuestran aspectos en este campo donde la ciencia aún no ha dado respuestas concluyentes. Como una cuestión importante en esta investigación se ha explicado y validado como combinar con eficiencia la Optimización mediante Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization, ACO) y la Teoría de Conjuntos Aproximados (Rough Set Theory, RST) para obtener algoritmos de selección rasgos que operen en contexto distribuido o no. Un análisis del comportamiento del algoritmo ha establecido criterios sobre los parámetros, y se ofrecen alternativas para agilizar su tiempo de ejecución. El fundamento del contexto distribuido está basado en la cooperación entre subsistemas que comparten algún tipo de información sobre los datos que operan. En esta tesis se ha extendido la metaheurística ACO convirtiéndola en ACO multicolonias mediante intercambios de feromona; donde cada colonia representa un algoritmo ACO resolviendo un problema con un comportamiento colaborativo entre hormigas de otras colonias mediante intercambios "frecuentes" de feromona. Los algoritmos obtenidos han sido aplicados con éxitos al problema de predicciones de infartoagudo del miocardio en pacientes cardiópatas.Ítem Acceso Abierto Aplicación de la teoría de los conjuntos aproximados en el preprocesamiento de los conjuntos de entrenamiento para algoritmos de aprendizaje automatizado(Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación, 2007) Caballeros Mota, Yailé; Bello Pérez, Rafael EstebanEn el Aprendizaje Automatizado es una necesidad el preprocesamiento de la información. La Teoría de los Conjuntos Aproximados (RST) abrió una nueva dirección en el desarrollo de teorías sobre la información incompleta y es una poderosa herramienta para el análisis de datos. En esta investigación se demuestra la posibilidad de usar esta teoría en el preprocesamiento de los datos, tanto para encontrar conjuntos reducidos de atributos y editar conjuntos de entrenamiento para resolver problemas de clasificación supervisada, como para generar conocimiento a priori sobre un conjunto de datos. Se proponen dos algoritmos para obtener reductos. Uno de ellos integra funciones de adaptabilidad con algoritmos basados en estimación de distribuciones. El otro, construye un reducto a través de funciones heurísticas que combinan criterios de relevancia de los atributos. Para la edición de conjuntos de entrenamiento, se proponen dos nuevos algoritmos basados en los conceptos de aproximación de la RST. Además, se desarrolla una propuesta para caracterizar a priori conjuntos de entrenamiento, usando medidas de estimación de la RST. Los métodos propuestos han sido estudiados experimentalmente usando bases de datos internacionales; así como su aplicación en el preprocesamiento de los datos para pronosticar, de forma automatizada, las temperaturas diarias en el Centro Meteorológico de Camagüey.