ALGORITMO KORA PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN SUPERVISADA COMO EXTENSIÓN DE LA HERRAMIENTA CEPAR

Abstract

El Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones, es uno de los enfoques de Reconocimiento de Patrones que permite el trabajo simultáneo con variables cuantitativas y cualitativas. En la actualidad existe el Entorno Cubano para el Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones (por sus siglas en inglés, CEPAR) desarrollado por el grupo de investigación de Inteligencia Artificial y Reconocimiento de Patrones de la Universidad de las Ciencias Informáticas. La herramienta CEPAR para la solución de problemas de clasificación supervisada sólo cuenta con un algoritmo desarrollado, lo que restringe las formas y vías de solucionar este tipo de problemas; limitando la utilización y extensión de la herramienta en investigaciones y en la docencia. El objetivo de la presente investigación fue implementar el algoritmo KORA para la solución de problemas de clasificación supervisada como extensión de la herramienta CEPAR. Para el desarrollo de la investigación se utilizaron los métodos de investigación analítico-sintético, histórico, la modelación, el sistémico, la entrevista, análisis documental y análisis comparativo; así como las herramientas NetBeans y Visual Paradigm. Se obtuvo como resultado la adición a la herramienta CEPAR el algoritmo KORA-3 y su extensión el KORA-Ω. La incorporación de los algoritmos en la herramienta permite su reutilización en las labores cotidianas de los investigadores, estudiantes y docentes que trabajan con el enfoque Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones, brindándoles un espectro más amplio de formas y posibilidades de resolver un problema específico.

The Logical Combinatorial Patterns Recognition, is one of the Patterns Recognition approaches that allows the simultaneous work with quantitative and qualitative variables. At present, there is the Cuban Environment for Logical Combinatorial Pattern Recognition (CEPAR) developed by the Artificial Intelligence and Pattern Recognition research group of the University of Informatics Sciences. The CEPAR tool for solving supervised classification problems only has a developed algorithm that restricts the ways and means of solving this type of problem; limiting the use and extension of the tool in research and teaching. The objective of the present investigation was to implement the KORA algorithm for the solution of supervised classification problems as an extension of the CEPAR tool. For the development of the research methods were used analytical-synthetic, historical, modeling, systemic, interview, documentary analysis and comparative analysis; and the NetBeans and Visual Paradigm tools. The result was the addition to the CEPAR tool of the KORA-3 algorithm and its KORA-Ω extension. The incorporation of the algorithms in the tool allows its reuse in the daily tasks of researchers, students and teachers who work with the Combinatorial Logical Recognition of Patterns approach, giving them a wider spectrum of ways and possibilities to solve a specific problem.