Algoritmo hibrido de redes neuronales artificiales con recocido simulado para predicción en minería de datos

Hybrid algorithm of artificial neural networks with simulated annealing for prediction in data mining

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Resumen (es)

El presente artículo es un avance del proyecto de investigación titulado “Desarrollo de algoritmos híbridos para minería de datos” y presenta el uso de una red neuronal con el algoritmo del recocido simulado para realizar la predicción de un conjunto de datos de entrenamiento. En primer lugar, se aborda el problema a resolver, el cual está orientado al análisis de las técnicas definidas para el algoritmo hibrido. Luego, se justifica la metodología de investigación (científica descriptiva-exploratoria con enfoque experimental) aplicada. Se realizó la revisión de las técnicas seleccionadas para la técnica híbrida redes neuronales y recocido simulado la cual se aplica a un conjunto de datos experimentales asociados a determinar en un conjunto de pacientes si su columna vertebral es normal o anormal. Enseguida, se plantean las pruebas de análisis y resultados.

Resumen (en)

This paper is an advance of the research project entitled "Development of hybrid algorithms for data mining" and presents the use of a neural network with the simulated annealing algorithm to perform the prediction of a training data set. First, it addresses the problem to be solved, which is oriented to the analysis of the techniques defined for the hybrid algorithm. Then, the applied research methodology (descriptive-exploratory scientific with experimental approach) is justified. We performed a review of the techniques selected for the hybrid neuronal networks and simulated annealing technique which is applied to a set of experimental data associated with determining in a group of patients whether their spine is normal or abnormal. Then, the tests of analysis and results are presented.