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Enfoque asociativo para la selección de rasgos

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dc.contributor.author Aldape Pérez, Mario
dc.date.accessioned 2017-04-27T01:21:57Z
dc.date.available 2017-04-27T01:21:57Z
dc.date.created 2011-05
dc.date.issued 2017-04-03
dc.identifier.citation Aldape Pérez, Mario. Enfoque asociativo para la selección de rasgos. Tesis (Doctorado en Ciencias de la Computación). Ciudad de México, Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Centro de Investigación en Computación). 2011. 96 p. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/21230
dc.description.abstract En este trabajo de tesis se presenta el enfoque asociativo para la selección de rasgos, que constituye un nuevo modelo para reducir la dimensionalidad de los patrones que conforman el conjunto fundamental, el cual surge al tomar elementos de dos ramas importantes del reconocimiento de patrones. Por un lado, se toma como punto de partida el modelo de Clasificación Hibrida con Enmascaramiento (HCM por sus siglas en inglés) y por otro lado, el concepto de verosimilitud, tomado de la Teoría de Decisión Bayesiana. El nuevo modelo exhibe un desempeño experimental competitivo, al ser comparado con otros importantes clasificadores de patrones descritos en la literatura actual. es
dc.description.sponsorship CONACYT es
dc.language.iso es_MX es
dc.title Enfoque asociativo para la selección de rasgos es
dc.type Tesis es
dc.contributor.advisor Camacho Nieto, Oscar
dc.contributor.advisor Yáñez Márquez, Cornelio


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