Estrategias para combinacion de clasificadores de secuencias temporales
- Autores: Itziar Goretti Alonso González
- Directores de la Tesis: Miguel Ángel Ferrer Ballester (dir. tes.), Aníbal Ramón Figueiras Vidal (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2000
- Idioma: español
- ISBN: 978-84-691-6978-0
- Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Saavedra Santana (presid.), Álvaro Suárez Sarmiento (secret.), Juan L. Navarro Mesa (voc.), Francisco Javier Hernando Pericás (voc.), Luis Alfonso Hernández Gómez (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Algunos fenómenos del mundo real originan señales o bien estos se pueden cuantificar en señales que describen su comportamiento, Estas señales pueden ser de naturaleza discreta o continua, pueden clasificarse como señales estacionarias(señales cuyas propiedades estadisticas no varian con el tiempo), o no estacionarias(señales cuyas propiedades estadisticas varian con el tiempo); tambien pueden ser vistas como una secuencia de muestras aleatorias donde el orden de las muestras pueden o no influir en el resultado.
El conocimiento sobre un fenómeno, la extracción de información a partir de las señales, el estudio de su comportamiento, de su evolución, de la posibilidad de predicción, de crear modelos que simulen un determinado fenomeno, ha sido el motivo de la creación de diversas disciplinas y areas de investigación.
El tema de investigación de esta tesis, esta centrado en la clasificación de secuencias temporales. El termino de clasificación significa: asignar una localización, una posición, una ordenación, en definitiva una clase a un conjunto de cosas en virtud de una serie de características, de tamaño, color, tipo,tema,etc. El termino de secuencia temporal hace referencia a señales donde la variable tiempo es importante, la secuencia con la que se van originando los datos ha de tenerse en cuenta.
Encontrar un buen modelo de clasificación, supone obtener suficiente información del fenomeno que se desea analizar. Estos modelos se estudian a través de las simulaciones. La experiencia demuestra que funcionan bastante bien en la practica, como ejemplo citamos sistemas de prediccion, sistemas de reconocimiento, sistemas de identificacion, etc. Para que un modelo de clasificacion trabaje adecuadamente ha de ser enseñado previamente, se le ha de proporcionar información. La fase donde el modelo es enseñado para que aprenda un determinado problema se denomina entrenamiento. La fase de comprobación del modelo
