Métodos de contorno en clasificación estadística de patrones

Abstract

Se trata de aportar soluciones a la clasificación estadística de patrones. Se presenta y describe un nuevo conjunto de herramientas, que se han denominado "Métodos de Contorno BM", cuyo denominador común es la obtención de información útil para la resolución de problemas de clasificación mediante la adecuada definición y manipulación de contornos que encierran muestras y definidos, idealmente, de forma que se ajusten lo más posible a las distribuciones de distintas clases. Se estudian la aplicación de EBM (Métodos de limitación elipsoidal) para determinar una medida de separabilidad entre clases y se realiza un aprendizaje incremental de las redes MLP que resuelve el problema global mediante la resolución secuencial de subproblemas. Finalmente se desarrolla y analiza el comportamiento de un método de diseño de RBF-NN basado en la selección de centroides que resultan "críticos" para la clasificación.