%0 Journal Article
%T MLRul: un algoritmo para la generaci¨®n de reglas borrosas para la clasificaci¨®n
%A Pedro Y. Pi£¿ero
%A Mar¨ªa M. Garc¨ªa
%A Ana D. P¨¦rez
%A Pedro R. Pi£¿ero
%J Revista Cubana de Ciencias Inform¨¢ticas
%D 2011
%I Universidad de las Ciencias Inform¨¢ticas
%X En este trabajo se investiga acerca de las t¨¦cnicas del soft computing y sus potencialidades en el aprendizaje autom¨¢tico y la clasificaci¨®n. Se presenta un nuevo algoritmo MLRul que permite aprender y generalizar en forma de reglas borrosas del tipo Sugeno grado cero el conocimiento impl¨ªcito en bases de casos. Para la prueba del algoritmo se presenta el sistema MLClassif version 1.0 que implementa el algoritmo y un m¨®dulo que posibilita la explotaci¨®n de la base de reglas generadas por MLRul. Se comparan los resultados experimentales de aplicar MLClassif con reglas generadas por MLRul con otros sistemas clasificadores sobre bases de datos publicadas en el repositorio de aprendizaje autom¨¢tico de la Universidad de California Irvine.
%K sistemas borrosos
%K aprendizaje de reglas borrosas
%K aprendizaje autom¨¢tico
%K MLRul
%U http://10.34.33.5/Rcci/index.php/rcci/article/view/3