{"id":{"repo_id":"burgos","oai_identifier":"oai:riubu.ubu.es:10259/5016"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/burgos/oai:riubu.ubu.es:10259/5016","repository":{"repo_id":"burgos","name":"Universidad de Burgos","base_url":"https://riubu.ubu.es/oai/request"},"display":{"title":"Estudio de métodos de construcción de ensembles de clasificadores y aplicaciones","abstract":"La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina \"ensemble\", y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales.","abstract_html":"La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina &quot;ensemble&quot;, y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales.","abstract_has_math":false,"creators":["Diez Pastor, José Francisco"],"institution":null,"degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":["García Osorio, César","Rodríguez Diez, Juan José"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2015,"date_issued":"2015","date_published":"2015","updated_at":"2026-07-24T01:26:52Z","subjects":["Minería de datos","Ensembles","Diversidad","GRASP","Random Balance","Data mining","Diversity"],"languages":["eng"],"rights":["Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International"],"rights_urls":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"],"identifier_entries":[{"key":"dc:identifier.doi","label":"DOI","values":["10.36443/10259/5016"],"render_values":[{"text":"10.36443/10259/5016","href":"https://doi.org/10.36443/10259/5016","code":true}]}]},"links":{"outbound_url":"http://hdl.handle.net/10259/5016","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["García Osorio, César","Rodríguez Diez, Juan José"]},{"key":"dc:contributor.other","label":"Dc Contributor Other","values":["Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Diez Pastor, José Francisco"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date.accessioned","label":"Dc Date Accessioned","values":["2018-11-22T09:19:40Z"]},{"key":"dc:date.available","label":"Dc Date Available","values":["2018-11-22T09:19:40Z"]},{"key":"dc:date.issued","label":"Date","values":["2015"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["info:eu-repo/semantics/doctoralThesis"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Minería de datos","Ensembles","Diversidad","GRASP","Random Balance","Data mining","Diversity"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["eng"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International"]},{"key":"dc:rights.uri","label":"Rights URI","values":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.doi","label":"DOI","values":["10.36443/10259/5016"]},{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["http://hdl.handle.net/10259/5016"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina \"ensemble\", y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales."]},{"key":"dc:format.mimetype","label":"Dc Format Mimetype","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Estudio de métodos de construcción de ensembles de clasificadores y aplicaciones"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["García Osorio, César","Rodríguez Diez, Juan José"],"dc:contributor.other":["Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil"],"dc:creator":["Diez Pastor, José Francisco"],"dc:date.accessioned":["2018-11-22T09:19:40Z"],"dc:date.available":["2018-11-22T09:19:40Z"],"dc:date.issued":["2015"],"dc:description.abstract":["La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina \"ensemble\", y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales."],"dc:format.mimetype":["application/pdf"],"dc:identifier.doi":["10.36443/10259/5016"],"dc:identifier.uri":["http://hdl.handle.net/10259/5016"],"dc:language.iso":["eng"],"dc:rights":["Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International"],"dc:rights.uri":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"],"dc:subject":["Minería de datos","Ensembles","Diversidad","GRASP","Random Balance","Data mining","Diversity"],"dc:title":["Estudio de métodos de construcción de ensembles de clasificadores y aplicaciones"],"dc:type":["info:eu-repo/semantics/doctoralThesis"]},"updated_at":"2026-07-24T01:26:52Z"}