Clasificación balanceada y no balanceada mediante redes neuronales evolutivas de funciones de base radial generalziadas y q-gaussianas

Abstract

La presente Tesis aborda dos problemas relativamente novedosos en el ámbito del reconocimiento de patrones: la clasificación con bases de datos desbalanceadas y la clasificación con bases de datos con alta dimensionalidad. Para el primer problema se propone incorporar den¬tro de algoritmos evolutivos procedimientos de remuestreo, mientras que para el segundo caso, se proponen nuevos modelos de Funciones de Base Radial (FBR) que generalizan a la FBR estándar Gaussiana. La Tesis está avalada con trece publicaciones en revistas científicas internacionales.