Sistema Neurodifuso con Optimización por Enjambre de Partículas para la Clasificación de la Obesidad en Niños y Adolescentes
Christian Soto Paredes
Rocío Cárdenas Soria
Lucía Huancco Coila
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Sistema Neurodifuso con Optimización por Enjambre de Partículas para la Clasificación de la Obesidad en Niños y Adolescentes | ||
| Published in: | Engineering Innovations for Global Sustainability: Proceedings of the 14th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology | |
| Date of Conference: | July 20-22, 2016 | |
| Location of Conference: | San Jose, Costa Rica | |
| Authors: | José Sulla Torres Christian Soto Paredes Rocío Cárdenas Soria Lucía Huancco Coila | |
| Refereed Paper: | #247 | |
Abstract:El siguiente artículo tiene como objetivo clasificar la obesidad en niños y adolescentes del sexo masculino, en un rango que va desde los seis hasta los diecisiete años, utilizando Redes Neuronales y Lógica difusa, para ello se utiliza el modelo neuro-difuso ANFIS (Artificial Neural Network Fuzzy Inference System) el cual se optimizará utilizando PSO (Optimización por Enjambre de Partículas). Las pruebas experimentales realizadas muestran un error RMSE de 8.31, después de realizar 500 iteraciones del algoritmo PSO. Este resultado se considera aceptable dentro de las condiciones propias de esta investigación. | ||