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UNIVERSIDAD DE C´ORDOBA Modelos de Aprendizaje Basados en Programación Genética para PDF

226 Pages·2013·2.59 MB·Spanish
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´ UNIVERSIDAD DE CORDOBA Departamento de Inform´atica y An´alisis Num´erico Modelos de Aprendizaje Basados en Programaci´on Gen´etica para Clasificaci´on Multi-Etiqueta Memoria de Tesis presentada por ´ Jos´e Luis Avila Jim´enez como requisito para optar al grado de Doctor Ingeniero en Informa´tica Directores Dr. Sebasti´an Ventura Soto Dra. Eva Gibaja Galindo Co´rdoba Abril de 2013 TITULO: MODELOS DE APRENDIZAJE BASADOS EN PROGRAMACIÓN GENÉTICA PARA CLASIFICACIÓN MULTI-ETIQUETA AUTOR: JOSÉ LUIS ÁVILA JIMÉNEZ © Edita: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Córdoba. Campus de Rabanales Ctra. Nacional IV, Km. 396 A 14071 Córdoba www.uco.es/publicaciones [email protected] Lamemoriatitulada“Modelosdeaprendizajebasadosenprogramaci´ongen´eti- ´ ca para clasificaci´on multi-etiqueta”, que presenta Jos´e Luis Avila Jim´enez para optar al grado de doctor, ha sido realizada dentro del programa de doctorado “Ingenier´ıa y tecnolog´ıa”de la Universidad de C´ordoba, bajo la direccio´n de los doctores Sebastia´n Ventura Soto y Eva Gibaja Galindo, reuniendo, en su opinio´n, los requisitos exigidos a este tipo de trabajos. Co´rdoba, Abril de 2013 El Director, La Directora, Fdo. Sebasti´an Ventura Soto Fdo. Eva Gibaja Galindo El Doctorando, ´ Fdo. Jos´e Luis Avila Jim´enez Tesis Doctoral parcialmente subvencionada por la Comisio´n Interministerial de Ciencia y Tecnolog´ıa (CICYT) con el proyecto TIN2008-06681-C06-03 y por la Junta de Andaluc´ıa con fondos FEDER con el proyecto de excelencia P08-TIC-3720. El hombre m´as irremediablemente estu´pido es aquel que ignora su sabidur´ıa. Isaac Asimov Agradecimientos Llevo bastante tiempo pensando en como escribir esto, ya que resulta dif´ıcil resumir en unas pocas palabras todo lo que siento al finalizar este trabajo. Es un buen momento para echar la vista atra´s y reconocer que es un logro que en el fondo no me pertenece, sino que es en gran medida prestado o regalado, ya que han sido propiciado por todas las personas que me rodean. En primer lugar tengo que agradecer a mis directores todo el gran trabajo que han hecho en esta tesis, ya que sin ellos no hubiera sido posible. Es- pecialmente tengo que agradecer a Eva su infinita m´as una paciencia, y a Sebastia´n haber confiado sin dudar que lo lograr´ıa cuando ni yo mismo lo cre´ıa. A ambos tengo que reconocerles que sin su gran calidad humana nunca lo hubiera conseguido. Tambi´en tengo que agradecer su apoyo a mis compan˜eros del grupo de in- vestigacio´n KDIS y a todos los que me han ayudado en estos an˜os que he estado trabajando en la Universidad de C´ordoba. Gracias a todos ellos este trabajo ha sido posible. Este agradecimiento se hace extensible a mis compan˜eros en el Instituto, y en los centros por los que he pasado anteriormente. Y por supuesto a mis alumnos, de todos los cursos y niveles con los que he tenido la suerte de trabajar, no s´e si les habr´e ensen˜ado mucho, pero desde luego he aprendido mucho de ellos. Por supuesto tengo que dar las gracias a toda mi familia, a mi madre y a mi padre, a mi hermana y a mis abuelos, los que esta´n y los que se fue- ron. Gracias a ellos soy como soy, con todos mis defectos y virtudes, y mis logros son en el fondo suyos. Y no me olvido de mi familia ‘pol´ıtica’, este agradecimiento tambi´en es para Paqui, Antonio y Vanesa por su apoyo. Especialmente tengo que agradecer a Yolanda toda su comprensio´n y apoyo mientras he estado haciendo este trabajo, y que espero me perdone todo el tiempo que le he robado. El esfuerzo de esta tesis es tan suyo como m´ıo. Y para acabar el agradecimiento m´as importante es para mi hijo Isaac, por la forma en la que ha llenado mi vida de ilusio´n desde que nacio´. A ti especialmente va dedicado este trabajo. A todos muchas gracias de todo coraz´on. ix

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Programación Genética aplicada a clasificación 66. 3.3.1. ce theory,” in The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, pp. 87–90
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