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TIN2008-06681-C06-01

Financiado

KEEL-CTNC: APRENDIZAJE EVOLUTIVO DE SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS, DATOS IM...

KEEL-CTNC: APRENDIZAJE EVOLUTIVO DE SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS, DATOS IMBALANCEADOS Y MINERIA DE PATRONES DE INTERES Y FRECUENTES. PREPROCESAMIENTO DE DATOSY ESCALABILIDAD DE LOS ALGORITMOS EN EL PROYECTO KEEL-CTNC ES UNA CONTINUACION DEL PROYECTO KEEL II (REFERENCIA TIC2002-04036-C05, HTTP://WWW,KEEL,ES), QUE SE ESTA DESARROLLANDO EN EL PERIODO ENERO-2006 Y DICIEMBRE-2008, EL PROYECTO ESTA CENTRADO EN LA EXTRACCION DE... ver más

01/01/2008

UGR

165K€

Presupuesto del proyecto: 165K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 5507

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01

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Participantes

UGR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA

Total investigadores 5507

Presupuesto del proyecto 165K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO KEEL-CTNC ES UNA CONTINUACION DEL PROYECTO KEEL II (REFERENCIA TIC2002-04036-C05, HTTP://WWW,KEEL,ES), QUE SE ESTA DESARROLLANDO EN EL PERIODO ENERO-2006 Y DICIEMBRE-2008, EL PROYECTO ESTA CENTRADO EN LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO BASADO EN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE GENETICO Y EVOLUTIVO, EL PROYECTO ESTA CONDENSADO EN LOS CUATRO OBJETIVOS GLOBALES SIGUIENTES: 1) EL PRIMERO ES CONTINUAR CON EL DESARROLLO DE LA HERRAMIENTA DE SOFTWARE KEEL (HTTP://WWW,KEEL,ES) QUE INTEGRA LA CONSTRUCCION Y EL USO DE MODULOS ESPECIFICOS COLECCIONANDO LOS ALGORITMOS QUE MARCAN EL ESTADO DEL ARTE EN TOPICOS ESPECIFICOS, TALES COMO, MODULO PARA SISTEMAS DIFUSOS EVOLUTIVOS, MODULO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE A PARTIR DE DATOS DE BAJA CALIDAD (DATOS VAGOS E INCOMPLETOS), ALGORITMOS DE APRENDIZAJE SOBRE BASES DE DATOS NO-BALANCEADAS, ,,,2) EL SEGUNDO OBJETIVO CONSISTE EN CONTINUAR CON EL DESARROLLO DE MODELOS DE APRENDIZAJE EVOLUTIVO Y/O SU MEJORA Y ADAPTACION A CONTEXTOS ESPECIFICOS ASOCIADO A LAS TENDENCIAS ACTUALES EN EL DESARROLLO DE ALGORITMOS DE EXTRACCION DE CONOCIMIENTO BASADO EN APRENDIZAJE EVOLUTIVO: SISTEMAS DIFUSOS EVOLUTIVOS, REDES NEURONALES EVOLUTIVAS, MODELOS EVOLUTIVOS BASADOS EN LA CODIFICACION MICHIGAN, APRENDIZAJE EVOLUTIVO A PARTIR DE DATOS DE BAJA CALIDAD, ALGORITMOS DE APRENDIZAJE EVOLUTIVO PARA BASES DATOS NO-BALANCEADAS, APRENDIZAJE BASADO EN MULTIPLE INSTANCIAS, EVALUACION DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE EVOLUTIVOS BASADA EN MEDIDAS DE COMPLEJIDAD SOBRE LAS BASES DE DATOS, ,,,3) DESARROLLO DE ESTUDIOS SOBRE NUEVOS RETOS EN LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO BASADA EN APRENDIZAJE EVOLUTIVO, FIJANDO NUESTRA ATENCION AL RETO ¿ESCALADO DE LOS ALGORITMOS PARA BASES DE DATOS DE ALTA DIMENSIONALIDAD¿, EL PROBLEMA DEL ESCALADO Y ALTA DIMENSIONALIDAD, 4) EL CUARTO Y ULTIMO, LA CARACTERIZACION DE PROBLEMAS REALES ESPECIFICOS Y LA APLICABILIDAD DE NUESTROS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE EVOLUTIVO: ANALISIS DE MERCADOS, PROBLEMAS DE QUIMICA Y AGROALIMENTARIOS, ROBOTICA MOBIL, MINERIA DE DATOS EN EDUCACION (E-EDUCACION), Y MINERIA DE DATOS EN LA WEB, MINERIA DE DATOSALGORITMOS GENÉTICOSAPRENDIZAJE EVOLUTIVOSOFT COMPUTINGSISTEMAS DIFUSOS EVOLUTIVOSCLASES NO BALANCEADASEXTRACCIÓN DE PATRONES FRECUENTESPREPROCESAMIENTO DE DATOSSCALABILIDAD DE LOS ALGORITMOS

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