Métodos de regresión borrosa posibilística. Aplicaciones

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dc.contributor.advisorDenoda Pérez, Lisset
dc.contributor.advisorCasas Cardoso, Gladys María
dc.contributor.authorBrito Seoane, Salvador
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2016-10-24T21:28:00Z
dc.date.available2016-10-24T21:28:00Z
dc.date.issued2014-07-08
dc.description.abstractEn esta tesis se presentan de manera resumida los conceptos fundamentales de la teoría de conjuntos borrosos. Se definen los detalles y definiciones fundamentales de los números borrosos L-R de Dubois y Prade, los números borrosos triangulares y los números borrosos triangulares simétricos. Se exponen los elementos fundamentales de la regresión borrosa y se muestran diferentes modelos de regresión reportados en la literatura haciendo énfasis en las medidas de bondad de ajuste. Se presentan los aspectos principales en la modificación del análisis, diseño e implementación del software “efuzzy 1.0” obteniéndose de esta manera la nueva versión 2.0. Se explica la utilización de la biblioteca commons-math3-3.2 para dar solución a problemas de optimización lineal y eliminar la dependencia total con el software Mathematica. Se expone algunas características y ventajas del software Lingo, así como la estructura que debe tener un fichero con extensión .lg4 para resolver el modelo de Nadimi utilizando el Lingo. Se muestra una aplicación con datos reales para el diagnóstico de la hipertensión arterial en niños considerando si tienen alto o bajo riesgo de ser hipertensos. Se obtienen varios modelos de regresión borrosa a partir de los métodos estudiados y se compara con la regresión clásica.en_US
dc.description.abstractIn this thesis, a summary of the basic concepts of the theory of fuzzy sets is presented. Details and definitions of the fuzzy numbers of LR Dubois and Prade, triangular fuzzy numbers and the symmetric triangular fuzzy numbers are defined. The fundamentals of fuzzy set and different regression models reported in the literature with emphasis on measures of goodness of fit are exposed. The main aspects are presented in the modification of the analysis, design and implementation of the software "efuzzy 1.0" obtaining as a result, the new version 2.0. The use of commons-math3-3.2 library is explained for solving linear optimization problems and to eliminate total dependence with the Mathematica software. Some features and advantages of the software Lingo are exposed, and also the structure that must have a file with .lg4 to solve the Nadimi model using the Lingo. An application is displayed, which has real data for the diagnosis of hypertension in children considering whether they have high or low risk of being hypertensive. Several fuzzy regression models are obtained from the methods studied and a comparison is made with classical regression.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/6620
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectRegresión Borrosaen_US
dc.subjectEfuzzy 1.0en_US
dc.subjectMétodos Estadísticosen_US
dc.subjectHipertensión Arterialen_US
dc.subjectNiñosen_US
dc.subject.otherLógica Difusaen_US
dc.subject.otherDesarrollo de Softwareen_US
dc.titleMétodos de regresión borrosa posibilística. Aplicacionesen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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