Estructura Combinatoria de Politopos asociados a Medidas Difusas

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, leída el 23-11-2020This PhD thesis is devoted to the study of geometric and combinatorial aspects of polytopes associated to fuzzy measures. Fuzzy measures are an essential tool, since they generalize the concept of probability. This greater generality allows applications to be developed in various elds, from the Decision Theory to the Game Theory. The set formed by all fuzzy measures on a referential set is a polytope. In the same way, many of the most relevant subfamilies of fuzzy measures are also polytopes. Studying the combinatorial structure of these polytopes arises as a natural problem that allows us to better understand the properties of the associated fuzzy measures. Knowing the combinatorial structure of these polytopes helps us to develop algorithms to generate points uniformly at random inside these polytopes. Generating points uniformly inside a polytope is a complex problem from both a theoretical and a computational point of view. Having algorithms that allow us to sample uniformly in polytopes associated to fuzzy measures allows us to solve many problems, among them the identi cation problem, i.e. estimate the fuzzy measure that underlies an observed data set...La presente tesis doctoral esta dedicada al estudio de distintas propiedades geometricas y combinatorias de politopos de medidas difusas. Las medidas difusas son una herramienta esencial puesto que generalizan el concepto de probabilidad. Esta mayor generalidad permite desarrollar aplicaciones en diversos campos, desde la Teoría de la Decision a laTeoría de Juegos. El conjunto formado por todas las medidas difusas sobre un referencial tiene estructura de politopo. De la misma forma, la mayora de las subfamilias mas relevantes de medidas difusas son tambien politopos. Estudiar la estructura combinatoria de estos politopos surge como un problema natural que nos permite comprender mejor las propiedades delas medidas difusas asociadas. Conocer la estructura combinatoria de estos politopos tambien nos ayuda a desarrollar algoritmos para generar aleatoria y uniformemente puntos dentro de estos politopos. Generar puntos de forma uniforme dentro de un politopo es un problema complejo desde el punto de vista tanto teorico como computacional. Disponer de algoritmos que nos permitan generar uniformemente en politopos asociados a medidas difusas nos permite resolver muchos problemas, entre ellos el problema de identificacion que trata de estimarla medida difusa que subyace a un conjunto de datos observado...Fac. de Ciencias MatemáticasTRUEunpu

Sobre las interacciones: distancias e integrales

La definición de independencia de variables aleatorias se basa en la distribución de probabilidad conjunta. La distribución gausiana multivariante es un tipo de distribución conjunta en el que las variables pueden no ser independientes. Sin embargo son concebibles otros tipos de relaciones diferentes a la distribución gausiana. En un trabajo reciente mostramos que las medidas difusas pueden utilizarse para definir distribuciones de probabilidad con interacciones entre variables. En este trabajo se presenta un resumen de nuestros resultados recientes en este tipo de distribuciones.Se agradece el apoyo de los proyectos del MEC y MINECO ARES (CONSOLIDER INGENIO 2010 CSD2007-00004), eAEGIS (TSI2007-65406-C03-02) y COPRIVACY (TIN2011-27076-C03-03).Peer Reviewe

Modelo lingüístico difuso para problemas de evaluación con información heterogénea considerando la posible dependencia entre criterios. Aplicación a la evaluación del desempeño integral

[ES] En esta tesis doctoral se ha desarrollado un modelo lingüístico difuso para llevar a cabo procesos de evaluación de desempeño integral o 360-grados que permite cubrir las necesidades demandadas actualmente en los procesos de evaluación de desempeño. Dicho modelo permite manejar información heterogénea representada en dominios numéricos, intervalares y lingüísticos, expresando los resultados intermedios y finales de manera lingüística para facilitar la interpretación de los mismos. Además, éste tiene en consideración el peso de los criterios y la importancia de los colectivos evaluadores para fusionar la información, considerando también la posible dependencia de los criterios evaluados para agregar las valoraciones proporcionadas, utilizando para ello operadores de agregación lingüísticos.[EN]In this doctoral thesis a fuzzy linguistic model, which allows covering the necessities currently demanded in the processes of performance appraisal, has been developed, in order to carry out processes of integral performance or 360-degree appraisal. That model allows managing heterogeneous information represented in numerical, interval-valued and linguistic domains, expressing the intermediate and final results in a linguistic way to facilitate their interpretation. Moreover, this model takes into account the weight of the criteria and the importance of the reviewers’ collectives in order to join the information, considering also the possible dependence of the evaluated criteria to include the assessment provided, using linguistic aggregation operatorsTesis Univ. Jaén. Departamento de Informática. Leída el 29 de enero de 201

Modelado de toma de decisión con coalición de criterios e información lingüistica

Cuando es necesario resumir en un único valor diferentes opiniones relacionadas a una situación particular, usualmente se recurre a un proceso de agregación, que consiste básicamente en determinar el valor apropiado que represente la opinión de la mayoría. La presente tesis extiende el uso del operador de mayoría MA-OWA proporcionando un mecanismo para priorizar las mayorías sin que las minorías sean descartadas muy rápidamente. A su vez, este modelo, aplicado en los Social Media, es enriquecido dando la posibilidad de proporcionar la importancia de los valores a agregar con otros criterios diferentes a la cardinalidad de los mismos. Adicionalmente, se implementa un modelo de toma de decisiones donde los criterios a evaluar pueden presentar algún tipo de interacción. En este ámbito, la integral discreta de Choquet es un operador de agregación definido en función de una medida difusa, que se comporta adecuadamente para modelar el fenómeno expuesto. Se presenta un método de construcción automático de la medida difusa asociada a la integral, tomando como base las apreciaciones de varios expertos con diferentes niveles de experticia. Se recurre a la utilización de información lingüística para expresar el grado y signo de la sinergia entre los criterios intervinientes. Finalmente, si bien los modelos diseñados se comportan adecuadamente en forma separada, su potencial aumenta si se los emplea en un modelo integrado de coaliciones (en dos niveles) en base a la opinión de la mayoría

Algunas aportaciones de la investigación operativa a los problemas de localización

La toma de decisiones sobre localizaciones atrae, por su impacto social y económico, creciente interés de geógrafos, economistas y matemáticos. En las páginas que siguen describimos algunas aportaciones que se están realizando desde las Matemáticas (más concretamente, desde la Investigación Operativa), tanto en el modelado, como en la resolución de los problemas de Análisis de Localizaciones

A Fuzzy Inference Model Based on an Uncertainty Forward Propagation Approach

The management of uncertainty and imprecision is becoming more and more important in knowledge-based systems. Fuzzy logic provides a systematic basis for representing and inferring with this kind of knowledge. This paper describes an approach for fuzzy inference based on an uncertainty forward propagation method and a change in the granularity of the elements involved. The proposed model is able to handle very general kinds of facts and rules, and it also verifies the most usual properties required by a fuzzy inference model

Boletín MOMENTO ECONÓMICO, año 4, núms. 40, 41 y 42, Diciembre de 2013, Enero y Febrero de 2014.

Estos dos primeros meses del año se han presentado informes y pronósticos sobre la economía mundial, la de Estados Unidos (EU), de los países de la zona euro así como de otras economías avanzadas y de los países no desarrollados. De los cuales destaca una suerte de confianza en su mejoría, sustentada en lo fundamental en la recuperación que observan en las grandes potencias económicas. Así lo sostiene el Fondo Monetario Internacional en sus “Perspectivas de la economía mundial AL DÍA”, del pasado 21 de enero, en el cual se prevé una mejoría para 2014-15. Sin embargo, cuando se hace el recuento de los riesgos a la baja como resultado de fragilidades en la consolidación fiscal, a las vulnerabilidades asociadas al deterioro de la calidad del crédito y al aumento de las salidas de capitales, enfriamientos cíclicos, la posibilidad de nuevas caídas de las primas por riesgo de la deuda pública de las economías de la zona del euro, así como las dificultades financieras de los “mercados emergentes” ante los anuncios de mayo de 2013 sobre el retiro paulatino del estímulo monetario en EU, que los precios de las acciones no se recuperan del todo, que los rendimientos de muchos bonos soberanos han registrado pequeñas subidas y que algunas monedas se han visto sometidas a presiones. En fin, que ante tal enumeración, resulta absolutamente válido cuestionar el optimismo que se vislumbra, así como la capacidad del capitalismo a nivel mundial, regional y nacional de controlar estas vulnerabilidades y que esté en puerta una nueva era de crecimiento

Processo civil estrutural: teoria e prática

- Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à Lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra.- Localização na estante: 347.91/.95(81) V845

Development of Machine Learning Techniques for Diabetic Retinopathy Risk Estimation

La retinopatia diabètica (DR) és una malaltia crònica. És una de les principals complicacions de diabetis i una causa essencial de pèrdua de visió entre les persones que pateixen diabetis. Els pacients diabètics han de ser analitzats periòdicament per tal de detectar signes de desenvolupament de la retinopatia en una fase inicial. El cribratge precoç i freqüent disminueix el risc de pèrdua de visió i minimitza la càrrega als centres assistencials. El nombre dels pacients diabètics està en augment i creixements ràpids, de manera que el fa difícil que consumeix recursos per realitzar un cribatge anual a tots ells. L’objectiu principal d’aquest doctorat. la tesi consisteix en construir un sistema de suport de decisions clíniques (CDSS) basat en dades de registre de salut electrònic (EHR). S'utilitzarà aquest CDSS per estimar el risc de desenvolupar RD. En aquesta tesi doctoral s'estudien mètodes d'aprenentatge automàtic per constuir un CDSS basat en regles lingüístiques difuses. El coneixement expressat en aquest tipus de regles facilita que el metge sàpiga quines combindacions de les condicions són les poden provocar el risc de desenvolupar RD. En aquest treball, proposo un mètode per reduir la incertesa en la classificació dels pacients que utilitzen arbres de decisió difusos (FDT). A continuació es combinen diferents arbres, usant la tècnica de Fuzzy Random Forest per millorar la qualitat de la predicció. A continuació es proposen diverses tècniques d'agregació que millorin la fusió dels resultats que ens dóna cadascun dels arbres FDT. Per millorar la decisió final dels nostres models, proposo tres mesures difuses que s'utilitzen amb integrals de Choquet i Sugeno. La definició d’aquestes mesures difuses es basa en els valors de confiança de les regles. En particular, una d'elles és una mesura difusa que es troba en la qual l'estructura jeràrquica de la FDT és explotada per trobar els valors de la mesura difusa. El resultat final de la recerca feta ha donat lloc a un programari que es pot instal·lar en centres d’assistència primària i hospitals, i pot ser usat pels metges de capçalera per fer l'avaluació preventiva i el cribatge de la Retinopatia Diabètica.La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad crónica. Es una de las principales complicaciones de diabetes y una causa esencial de pérdida de visión entre las personas que padecen diabetes. Los pacientes diabéticos deben ser examinados periódicamente para detectar signos de diabetes. desarrollo de retinopatía en una etapa temprana. La detección temprana y frecuente disminuye el riesgo de pérdida de visión y minimiza la carga en los centros de salud. El número de pacientes diabéticos es enorme y está aumentando rápidamente, lo que lo hace difícil y Consume recursos para realizar una evaluación anual para todos ellos. El objetivo principal de esta tesis es construir un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS) basado en datos de registros de salud electrónicos (EHR). Este CDSS será utilizado para estimar el riesgo de desarrollar RD. En este tesis doctoral se estudian métodos de aprendizaje automático para construir un CDSS basado en reglas lingüísticas difusas. El conocimiento expresado en este tipo de reglas facilita que el médico pueda saber que combinaciones de las condiciones son las que pueden provocar el riesgo de desarrollar RD. En este trabajo propongo un método para reducir la incertidumbre en la clasificación de los pacientes que usan árboles de decisión difusos (FDT). A continuación se combinan diferentes árboles usando la técnica de Fuzzy Random Forest para mejorar la calidad de la predicción. Se proponen también varias políticas para fusionar los resultados de que nos da cada uno de los árboles (FDT). Para mejorar la decisión final propongo tres medidas difusas que se usan con las integrales Choquet y Sugeno. La definición de estas medidas difusas se basa en los valores de confianza de las reglas. En particular, uno de ellos es una medida difusa descomponible en la que se usa la estructura jerárquica del FDT para encontrar los valores de la medida difusa. Como resultado final de la investigación se ha construido un software que puede instalarse en centros de atención médica y hospitales, i que puede ser usado por los médicos de cabecera para hacer la evaluación preventiva y el cribado de la Retinopatía Diabética.Diabetic retinopathy (DR) is a chronic illness. It is one of the main complications of diabetes, and an essential cause of vision loss among people suffering from diabetes. Diabetic patients must be periodically screened in order to detect signs of diabetic retinopathy development in an early stage. Early and frequent screening decreases the risk of vision loss and minimizes the load on the health care centres. The number of the diabetic patients is huge and rapidly increasing so that makes it hard and resource-consuming to perform a yearly screening to all of them. The main goal of this Ph.D. thesis is to build a clinical decision support system (CDSS) based on electronic health record (EHR) data. This CDSS will be utilised to estimate the risk of developing RD. In this Ph.D. thesis, I focus on developing novel interpretable machine learning systems. Fuzzy based systems with linguistic terms are going to be proposed. The output of such systems makes the physician know what combinations of the features that can cause the risk of developing DR. In this work, I propose a method to reduce the uncertainty in classifying diabetic patients using fuzzy decision trees. A Fuzzy Random forest (FRF) approach is proposed as well to estimate the risk for developing DR. Several policies are going to be proposed to merge the classification results achieved by different Fuzzy Decision Trees (FDT) models to improve the quality of the final decision of our models, I propose three fuzzy measures that are used with Choquet and Sugeno integrals. The definition of these fuzzy measures is based on the confidence values of the rules. In particular, one of them is a decomposable fuzzy measure in which the hierarchical structure of the FDT is exploited to find the values of the fuzzy measure. Out of this Ph.D. work, we have built a CDSS software that may be installed in the health care centres and hospitals in order to evaluate and detect Diabetic Retinopathy at early stages