Contribuciones al aprendizaje automatizado a través de la teoría de los conjuntos aproximados extendida

Las investigaciones realizadas en el empleo de la Teoria de los Conjuntos Aproximados en el aprendizaje automatico mostraron las limitaciones del enfoque clasico de esta teoria para el caso de dominios de aplicacion con datos mezclados. Para superar estas limitaciones se han desarrollado investigaciones sobre los metodos de aprendizaje a traves de la Teoria de los Conjuntos Aproximados Extendida (TCAE), en problemas de aproximacion de funciones y en problemas de clasificacion para datos balanceados y desbalanceados. El problema a resolver esta dado por la necesidad de desarrollar la TCAE para facilitar el desarrollo de las tecnicas de aprendizaje automatico basadas en ella. Los objetivos del trabajo estan dirigidos a obtener un metodo para la construccion de las relaciones de similaridad necesarias para la aplicacion de la TCAE en un dominio de aplicacion dado, y a partir de ella mejorar las tecnicas de aprendizaje automatico o en la mejora de los existentes. Los principales resultados de la investigacion son los siguientes: a) Medida denominada calidad de la similaridad de un sistema de decision. b) Metodo para construir relaciones de similaridad, a partir de la combinacion de la metaheuristica optimizacion basada en particulas y la medida propuesta en esta investigacion. c) Empleo de la relacion de similaridad y los pesos de los rasgos para mejorar el desempeno del metodo de los k-Vecinos mas Cercanos; asi como en la inicializacion de la red neuronal Perceptron Multicapa a partir de los pesos de los rasgos. d) Algoritmos de edicion de conjuntos de entrenamientos desbalanceados. e) Algoritmos para el descubrimiento de reglas de clasificacion para problemas balanceados y desbalanceados. f) Aplicacion de los resultados cientificos obtenidos en la creacion de sistemas inteligentes para la prediccion en Ingenieria Civil y para la prediccion de variables meteorologicas a mediano y largo plazos. La produccion cientifica asociada a estos resultados consiste en la publicacion de 28 trabajos, de ellos: 14 en revistas y bases de datos referenciadas, asi como la presentacion de 14 ponencias en prestigiosos eventos cientificos internacionales y el registro por CENDA de 6 productos de software. Ademas, forman parte de los resultados 24 tesis defendidas: 1 tesis de doctorado, 9 tesis de maestria y 14 trabajos de diplomas. Se han obtenido 14 Premios nacionales e internacionales. Se arriba a las conclusiones siguientes: los metodos propuestos han sido estudiados experimentalmente usando bases de datos internacionales; asi como su aplicacion para la solucion de problemas reales en dos areas del conocimiento: la Ingenieria Civil y la Meteorologia. Se han obtenido resultados novedosos y relevantes desde el punto de vista teorico y practico, lo cual se demuestra en la produccion cientifica asociada y en los avales que se presentan en los anexos. Nota: Los resultados que sustentan este trabajo son novedosos y en ningun caso coinciden con los presentados en el Premio de la Academia de Ciencias de Cuba 2009 “Metodos para el procesamiento de los conjuntos de entrenamiento en el aprendizaje automatizado basados en la Teoria de los Conjuntos Aproximados”, aunque corresponden a la misma linea de investigacion. Los aportes merecedores del Premio anterior radicaban en algoritmos y metodos para el preprocesamiento de los datos, previo a la clasificacion supervisada, a traves de la Teoria de los Conjuntos Aproximados clasica. Los algoritmos y metodos que se proponen en el presente trabajo se basan en la Teoria de los Conjuntos Aproximados Extendida; ademas, los algoritmos de edicion de conjuntos de entrenamiento que se proponen son para datos desbalanceados. La aplicacion, en el 2009 fue en el pronostico de variables meteorologicas a corto plazo. En el presente ano las aplicaciones son en Ingenieria Civil y en el pronostico meteorologico a mediano y largo plazos.