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dc.contributor.authorMorales de la Cruz, Citlalli-
dc.creatorMorales de la Cruz, Citlalli%960435-
dc.date.accessioned2022-02-23T16:07:55Z-
dc.date.available2022-02-23T16:07:55Z-
dc.date.issued2021-05-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3001-
dc.descriptionLa representación y generación de conocimiento son un problema que tiene como objetivo la recolección de grandes vólumnes de datos para encontrar patrones y poder crear modelos de predicción, que en su paso se encuentra con ciertas limitaciones ya sea por la expresividad de la información, la manera en como se representan y la interpretabilidad. Descrito lo anterior, existen métodos que se apoyan en técnicas basadas en inteligencia artifi cial tales como la lógica difusa, las redes neuronales y los algoritmos bioinspirados, entre otros, esto con el objetivo de obtener información valiosa y crear modelos para la toma de decisiones o la comprensión de fenómenos que suceden a nuestro alrededor. En esta tesis se presenta una modificación de dos algoritmos genéticos desarrollados en (Llorente, 2019) que tienen como objetivo la generación de conocimiento a través de árboles de decisión combinando la programación genética, también se logra una integración de ellos con una nueva metología basada en la Lógica Difusa Arquimediana Compensatoria, la implementación de un nuevo operador genético de mutación y el concepto de exhaustivad para obtener mayor diversidad en la búsqueda de soluciones.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleALGORITMO GENÉTICO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO BASADO EN PREDICADOS DE LA LÓGICA DIFUSA ARQUIMEDIANA COMPENSATORIAes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorCruz Reyes, Laura%122925-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Ciudad Maderoes_MX
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