Clasificación automática de objetos utilizando sistemas inteligentes
- Autores
- Lage, Fernando Javier; Cataldi, Zulma; Perichinsky, Gregorio; García Martínez, Ramón
- Año de publicación
- 2004
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Esta línea de investigación se centra en la aplicabilidad de los Sistemas Inteligentes (SI) a la clasificación automática de objetos a fin de solucionar algunos de los problemas tales como los límites difusos en sistemas diversos. Se la presenta como una continuación de los desarrollos efectuados por Perichinsky et al. [1989,2000] en el Laboratorio de Bases de Datos y Sistemas Operativos, tendiente a obtener taxonomías o clasificaciones a través de clusters en sistemas de diferentes tipos. Tal es el caso de los asteroides como caso de estudio [Perichinsky, 2000], ya que la clasificación manual es lenta, imprecisa y laboriosa debido a las estimaciones que requieren tiempo y experticia del clasificador humano. Es por ello, que se requiere de nuevos métodos que permitan clasificar con eficiencia a través del reconocimiento de las agrupaciones, objetivo que podría alcanzarse incorporando sistemas orientados al autoaprendizaje [García Martínez, 1996] o metaaprendizaje.
Eje: Sistemas de información y Metaheurística
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
información
Clustering
clasificación automática - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21341
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Esta línea de investigación se centra en la aplicabilidad de los Sistemas Inteligentes (SI) a la clasificación automática de objetos a fin de solucionar algunos de los problemas tales como los límites difusos en sistemas diversos. Se la presenta como una continuación de los desarrollos efectuados por Perichinsky et al. [1989,2000] en el Laboratorio de Bases de Datos y Sistemas Operativos, tendiente a obtener taxonomías o clasificaciones a través de clusters en sistemas de diferentes tipos. Tal es el caso de los asteroides como caso de estudio [Perichinsky, 2000], ya que la clasificación manual es lenta, imprecisa y laboriosa debido a las estimaciones que requieren tiempo y experticia del clasificador humano. Es por ello, que se requiere de nuevos métodos que permitan clasificar con eficiencia a través del reconocimiento de las agrupaciones, objetivo que podría alcanzarse incorporando sistemas orientados al autoaprendizaje [García Martínez, 1996] o metaaprendizaje. |
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