Sistema Neurodifuso con Optimización por Enjambre de Partículas para la Clasificación de la Obesidad en Niños y Adolescentes

José Sulla Torres, Christian Soto Paredes, Rocío Cárdenas Soria, Lucía Huancco Coila
2016 Proceedings of the 14th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: "Engineering Innovations for Global Sustainability"   unpublished
The following article aims to classify obesity in children and male adolescents in a range from six to seventeen, using neural networks and fuzzy logic, for which the neuro-fuzzy model ANFIS (used artificial Neural Network Fuzzy Inference System) which is optimized using PSO (particle swarm optimization). Experimental tests show an error RMSE 8.31, after making 500 iterations of the algorithm PSO. This result is considered acceptable within the characteristics of this research conditions.
more » ... h conditions. Resumen-El siguiente artículo tiene como objetivo clasificar la obesidad en niños y adolescentes del sexo masculino, en un rango que va desde los seis hasta los diecisiete años, utilizando Redes Neuronales y Lógica difusa, para ello se utiliza el modelo neuro-difuso ANFIS (Artificial Neural Network Fuzzy Inference System) el cual se optimizará utilizando PSO (Optimización por Enjambre de Partículas). Las pruebas experimentales realizadas muestran un error RMSE de 8.31, después de realizar 500 iteraciones del algoritmo PSO. Este resultado se considera aceptable dentro de las condiciones propias de esta investigación. Abstract-The following article aims to classify obesity in children and male adolescents in a range from six to seventeen, using neural networks and fuzzy logic, for which the neuro-fuzzy model ANFIS (used artificial Neural Network Fuzzy Inference System) which is optimized using PSO (particle swarm optimization). Experimental tests show an error RMSE 8.31, after making 500 iterations of the algorithm PSO. This result is considered acceptable within the characteristics of this research conditions. Palabras clave: Clasificación, ANFIS, PSO, IMC, RMSE, Obesidad.
doi:10.18687/laccei2016.1.1.247 fatcat:464le2m3ljcihcbhp5kisxy6iu