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Descripción
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| El propósito de la presente tesis es obtener un método para clasificar series temporales, sobre la base del descubrimiento de patrones frecuentes encontrados en conjuntos de secuencias simbólicas. Las secuencias simbólicas, por su parte, serán generadas a partir de series temporales numéricas por medio de un proceso de abstracción temporal que tenga en cuenta conocimiento experto del dominio. Para lograr este objetivo, se ejecutan los siguientes pasos: ? En primer lugar, se transforman las series temporales numéricas en secuencias temporales simbólicas, en las que los símbolos tienen como objetivo representar los conceptos relevantes del dominio. Esos símbolos pueden ser definidos usando conocimiento, tanto experto como público, del dominio; ? A continuación se aplica una técnica de descubrimiento de patrones simbólicos sobre las secuencias simbólicas obtenidas. Esta técnica identifica las subsecuencias encontradas frecuentemente en el grupo de población y se denominan patrones frecuentes que son representativos de los grupos de población; ? Finalmente, se emplea una técnica de clasificación basada en los patrones identificados, a fin de clasificar nuevos individuos. Gracias a la inclusión de conocimiento del dominio, los resultados de la clasificación pueden ser explicados usando la terminología del dominio. Esto hace que los resultados sean más fáciles de interpretar para los especialistas del dominio. Este método ha sido aplicado a las series temporales generadas por las pruebas médicas de Potenciales Evocados Auditivos de Tronco Cerebral (PEATCs). | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Aprobado |
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Fecha
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05/07/2017 |