1409-24331409-2433S1409-243320110001000110006201100062011181149162Reductos mínimos con GRASP
Minimal reducts with GRASP
Iris Iddaly Méndez–Gurrola* Ana Lilia Laureano–Cruces† Javier Ramírez–Rodríguez‡
*Posgrado en Diseño, Línea: Nuevas Tecnologías, UAM-A y Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas, UAM-C Artificios 40, Col. Hidalgo, Del. Álvaro Obregón, México, D. F. E-Mail: iddalym@yahoo.com.mx †Universidad Autónoma Metropolitana, Departamento de Sistemas, Avenida San Pablo 180, 02200 México D. F. E-Mail: clc@correo.azc.uam.mx ‡Universidad Autónoma Metropolitana, Departamento de Sistemas. Misma dirección que/same address as Laureano-Cruces, E-Mail: jararo@correo.azc.uam.mx
La detección adecuada del nivel de demencia de un paciente es importante para brindar el tratamiento adecuado. El diagnóstico se basa en ciertos criterios, reflejados en los exámenes clínicos. De estos exámenes surgen las limitaciones y el grado en que se encuentra cada una de ellas en los pacientes. Para reducir el total de limitaciones a ser evaluadas, utilizamos la teoría de Conjuntos Imprecisos, esta teoría ha sido aplicada en áreas de la inteligencia artificial tales como análisis de decisiones, sistemas expertos, descubrimiento de conocimiento, clasificación con múltiples atributos. En nuestro caso se aplica para encontrar el conjunto mínimo de limitaciones o reducto que genera la misma clasificación que considerando todas las limitaciones, para ello se desarrollo un algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure).
Palabras clave: demencias, conjuntos imprecisos, heurísticas, reducción de datos.
Abstract
The proper detection of patient level of dementia is important to offer the suitable treatment. The diagnosis is based on certain criteria, reflected in the clinical examinations. From these examinations emerge the limitations and the degree in which each patient is in. In order to reduce the total of limitations to be evaluated, we used the rough set theory, this theory has been applied in areas of the artificial intelligence such as decision analysis, expert systems, knowledge discovery, classification with multiple attributes. In our case this theory is applied to find the minimal limitations set or reduct that generate the same classification that considering all the limitations, to fulfill this purpose we development an algorithm GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). ]]>
Keywords: dementias, rough set, heuristics, data reduction.
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Correspondencia a: Iris Iddaly Méndez–Gurrola. Posgrado en Diseño, Línea: Nuevas Tecnologías, UAM-A y Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas, UAM-C Artificios 40, Col. Hidalgo, Del. Álvaro Obregón, México, D. F. E-Mail: iddalym@yahoo.com.mx Ana Lilia Laureano–Cruces. Universidad Autónoma Metropolitana, Departamento de Sistemas, Avenida San Pablo 180, 02200 México D. F. E-Mail: clc@correo.azc.uam.mx
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Javier Ramírez–Rodríguez. Universidad Autónoma Metropolitana, Departamento de Sistemas. Misma dirección que/same address as Laureano-Cruces, E-Mail: jararo@correo.azc.uam.mx
Received: 18 Feb 2010; Revised: 20 Aug 2010; Accepted: 26 Nov 2010