Obtaining classification rules using lvqPSO (Record no. 56730)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02006naa a2200229 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170448.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2015 xx o 000 0 eng d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M7609
-- 7829
-- DIF006954
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lanzarini, Laura Cristina
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Obtaining classification rules using lvqPSO
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (161,7 kB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Technological advances nowadays have made it possible for processes to handle large volumes of historic information whose manual processing would be a complex task. Data mining, one of the most significant stages in the knowledge discovery and data mining (KDD) process, has a set of techniques capable of modeling and summarizing these historical data, making it easier to understand them and helping the decision making process in future situations. This article presents a new data mining adaptive technique called lvqPSO that can build, from the available information, a reduced set of simple classification rules from which the most significant relations between the features recorded can be derived. These rules operate both on numeric and nominal attributes, and they are built by combining a variation of a population metaheuristic and a competitive neural network. The method proposed was compared with several methods proposed by other authors and measured over 15 databases, and satisfactory results were obtained.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original Advances in Swarm and Computational Intelligence: 6th International Conference, ICSI 2015, held in conjunction with the Second BRICS Congress, CCI 2015, Beijing, China, June 25-28, 2015, Proceedings, Part I, pp. 183-193.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Villa Monte, Augusto
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Aquino, Germán
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona De Giusti, Armando Eduardo
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-319-20466-6_20">https://doi.org/10.1007/978-3-319-20466-6_20</a>
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A0829 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1526 11/03/2025 Capítulo de libro