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ALGORITMOS DE SOFT-COMPUTING MEJORADOS PARA PROBLEMAS DE PREDICCION EN EL ANALIS...

ALGORITMOS DE SOFT-COMPUTING MEJORADOS PARA PROBLEMAS DE PREDICCION EN EL ANALISIS DE ENTIDADES ASEGURADORAS ESTE PROYECTO TIENE UN DOBLE OBJETIVO: PRIMERO, PROPONEMOS TRABAJAR SOBRE DIVERSAS MEJORAS EN VARIOS ALGORITMOS DE SOFT-COMPUTING. ESPECIFICAMENTE, NOS CENTRAREMOS EN MAQUINAS DE VECTORES SOPORTE (SVMS), REDES DE FUNCIONES DE BASE... see more

01/01/2010

UAH

48K€

Project Budget: 48K€

Project leader

UNIVERSIDAD DE ALCALÁ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

total researchers 849

PARTICIPATION DEPralty Sin fecha límite de participación.

Financing granted El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIN notifico la concesión del proyecto The day 2010-01-01 We do not have the information of the call

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Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Project leader

UNIVERSIDAD DE ALCALÁ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

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Project Budget 48K€

participation deadline Sin fecha límite de participación.

Project description ESTE PROYECTO TIENE UN DOBLE OBJETIVO: PRIMERO, PROPONEMOS TRABAJAR SOBRE DIVERSAS MEJORAS EN VARIOS ALGORITMOS DE SOFT-COMPUTING. ESPECIFICAMENTE, NOS CENTRAREMOS EN MAQUINAS DE VECTORES SOPORTE (SVMS), REDES DE FUNCIONES DE BASE RADIAL (RBFS) Y ALGORITMOS DE PROGRAMACION GENETICA (GP).MEJORAS PROPUESTAS EN SVMS: EN ESTE TIPO DE ALGORITMOS, PLANTEAMOS OBTENER MEJORAS A PARTIR DE NUEVOS ALGORITMOS PARA LA SELECCION DE LOS HIPERPARAMETROS DE LA MAQUINA. ESTUDIAREMOS TECNICAS HEURISTICAS DE REDUCCION DEL ESPACIO DE BUQUEDA, Y TAMBIEN TECNICAS META-HEURISITICAS (ALGORITMOS DE TIPO EVOLUTIVO FUNDAMENTALMENTE). EN ESTE PUNTO PROPONEMOS TAMBIEN EVALUAR LA EFICIENCIA DE BANCOS DE SVMS (ENSEMBLES), EN LA APLICACION A DIVERSOS PROBLEMAS DE PRECCION.MEJORAS PROPUESTAS EN RBFS: EN ESTE PUNTO PROPONEMOS LA SELECCION DEL NUMERO POSICION Y PARAMETROS NECESARIOS PARA DEFINIR ESTE TIPO DE REDES. BASICAMENTE PROPONEMOS LA APLICACION DE ALGORITMOS DE COMPUTACION EVOLUTIVA, FUNDAMENTALMENTE BASADOS EN CO-EVOLUCION DE POBLACION, QUE HASTA EL MOMENTO NO HAN SIDO APLICADOS AL DISEÑO DE LA ESTRUTURA DE REDES RBF. IGUALMENTE, PROPONEMOS LA DEFINICION DE NUEVOS ALGORITMOS DE ARBOLES DE DECISION BASADOS EN NUEVAS REPRESENTACIONES DE ARBOLES, FUNDAMENTALMENTE LOS CODIGOS DANDELION. MEJORAS PROPUESTAS EN GP: LOS CODIGOS DANDELION SERAN TAMBIEN LA BASE DE LA PROPUESTA PARA LA MEJORA DE LOS ALGORITMOS DE PROGRAMACION GENETICA. ESTE TIPO DE CODIGOS TIENE MUY BUENAS CARACTERISTICAS DE LOCALIDAD (PEQUEÑAS MUTACIONES EN EL CODIGO SE TRADUCEN EN PEQUEÑAS VARIACIONES EN LOS ARBOLES REPRESENTADOS), LO QUE PUEDE AYUDAR A MEJORAR LA BUSQUEDA GENETICA. ADEMAS, ESTE TIPO DE CODIGOS ADMITE REDUCCIONES EN EL ESPACIO DE BUSQUEDA, BASADAS EN LA ELIMINACION DE SOLUCIONES QUE SON EQUIVALENTES. EL SEGUNDO OBJETIVO DE ESTE PROYECTO CONSISTE EN LA APLICACION DE ESTAS TECNICAS DE SOFT-COMPUTING MEJORADAS A DIVERSOS PROBLEMAS QUE SURGEN EN EL AREA DE COMPAÑIAS DE SEGUROS, FUNDAMENTALMENTE PROBLEMAS DE PREDICCION. ESPECIFICAMENTE PROPONEMOS ABORDAR PROBLEMAS DE PREDICCION DE INSOLVENCIAS EN ESTE TIPO DE COMPAÑIAS, CALCULO DE PRIMAS, RECLAMACIONES OCURRIDAS PERO NO REPORTADAS (IBNR) Y RIESGO DE CREDITO. LGORITMOS DE SOFT-COMPUTING\RIESGO DE CREDITO\PREDICCION DE INSOLVENCIAS\PROGRAMACION GENETICA\REDES RBF\MAQUINAS DE VECTORES SOPORTE

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