SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.77 número162UN MODELO POSIBILÍSTICO PARA ESTIMAR EL COSTO INTRÍNSECO DE LA ENERGÍA NO SUMINISTRADA EN SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICACÁLCULO DE LA PROBABILIDAD DE DETECCIÓN Y FALSA ALARMA DE UN DETECTOR DIGITAL UNIFICADO índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


DYNA

versión impresa ISSN 0012-7353versión On-line ISSN 2346-2183

Resumen

CABALLERO, YAILÉ et al. ROUGH SETS THEORY TO KNOWLEDGE DISCOVERY. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2010, vol.77, n.162, pp.261-270. ISSN 0012-7353.

The Rough Set Theory (RST) opened a new direction in the development of incomplete information theories and is a powerful tool for the analysis of data. In this investigation the possibility is demonstrated of using this theory to generate knowledge on a data set. A proposal is developed to characterize sets of training, using measures of estimation of the RST. The proposal has been studied experimentally using international data bases and satisfactory results have been obtained.

Palabras clave : knowledge discovery; Rough Sets Theory..

        · resumen en Español     · texto en Español     · Español ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons