Estudio comparativo entre máquinas de soporte vectorial multiclase, redes neuronales artificiales y sistema de inferencia neuro-difuso auto organizado para problemas de clasificación

• Eiber A. Galindo ^[1] ; Jairo A. Perdomo ^[1] ; Juan C. Figueroa-García ^[1]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 31, Nº. 1 (Febrero), 2020, págs. 273-286
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparative study among multiclass support vector machines, artificial neural networks and self-organized neuro-fuzzy inference system for classification problems
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• Resumen
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    En este trabajo se contextualiza un sistema neuro-difuso autoorganizado (SONFIS), su estructura y funcionamiento son explicados en detalle. Se usa el algoritmo SONFIS en tres problemas de clasificación (Fisher iris, Cáncer de Seno y Actividades Humanas) para posteriormente comparar sus resultados frente a clasificadores universales de buen desempeño en problemas de clasificación como las redes neuronales artificiales (ANN) y máquinas de soporte vectorial multiclase (SVM). Se hace una breve descripción de cada uno de estos métodos. Los resultados del estudio muestran que SONFIS tiene un desempeño similar y en algunos casos mejor que ANN y SVM en problemas de clasificación, con la ventaja que genera una base de reglas que puede usarse para entender el problema estructuralmente.

  • English

    In this paper an explanation of the structure and how a self-organized neuro-fuzzy inference system (SONFIS) works, is given with detail. The study uses three classification problems (Fisher iris, Breast Cancer and Human Activities) to then compare the results with well-known universal classifiers such as artificial neural networks (ANN) and multiclass support vector machines (SVM). A brief description of each of these methods is presented. The results show that SONFIS has a similar, and sometimes better, performance than ANN and SVM with the advantage of generating a rule basis that helps understanding the inner structure of the problem.