Para el primero de ellos, se subdividen los datos disponibles en dos muestras
“A” y
“B”, donde para cada una de ellas, se aplica de manera independiente el
algoritmo, siendo su expresión, la siguiente,
donde, la variable “ ij z ” solo permanecerá en la próxima iteración si u
siendo “U” un
umbral predefinido. Los resultados empíricos no han
sido muy buenos para este primer caso.
En segundo lugar, el criterio combinado, intenta solventar los problemas del
primero, combinando los dos con la siguiente expresión,
donde, la variable “ ij z ” solo permanecerá en la próxima iteración si c C j 2
??,
siendo “C” un umbral predefinido
Los modelos neuronales polinomiales
(PoNN) poseen una diferencia
importante
respecto a los modelos donde las neuronas están previamente definidas y es
que, sus unidades de procesamiento poseen un papel activo, debido a que los
algoritmos GMDH se ejecutan
dentro de las propias unidades, representando
una nueva variable, que es generada mediante la
selección independiente de
las entradas relevantes necesarias para encontrar la estructura óptima.
Investigación desarrollada y enviada por: Jorge Delgado Palomino
j-delgado-p@hotmail.com
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