RepinternoIII05Apend

APENDICES
APENDICE I
Resultados del AG3 con la función
de costo 1-Q. Modelado del
Sistema
Nervioso
Central
Humano. (Tablas A y C).
En este Apéndice I, se muestran los resultados de particiones y proporciones de
datos (distribuciones de landmarks) obtenidas según la función de costo 1-Q y los
criterios de parada considerados (200 y 400 generaciones) para cada uno de los
controladores: resistencia coronaria (CR), ritmo cardiaco (HR), resistencia
periférica (PR), contractilidad del miocardio (MC) y tono venoso (VT).
Las tablas están organizadas de la siguiente manera. La primera columna indica el
número de ejecución. La segunda y tercera columnas presentan la solución
sugerida por el AG3 (número de clases y distribución de landmarks) para la
variable de entrada (CSP) y la variable de salida de cada controlador (CR, PR,
HR, VT, MC) cuando se cumple el criterio de parada estipulado. El número de
elementos de la proporción de datos corresponde al número de clases (etiquetas)
para esa variable. Nótese que la solución sugerida representa los parámetros de
entrada al proceso de fusificación de la metodología FIR. La cuarta y quinta
columnas contienen la máscara óptima (en notación de posición) obtenida por
FIR para esa partición (número de clases) y distribución de landmarks, así como
la calidad asociada a esta máscara, respectivamente. La sexta columna
corresponde a la evaluación de la función de costo 1-Q. La séptima columna
muestra el error de predicción para el conjunto de datos de test (en %). Como se
ha mencionado anteriormente, seis conjuntos de datos de test de 600 puntos cada
uno están disponibles para cada controlador. Los resultados presentados en las
tablas son el valor medio (media aritmética) de las predicciones obtenidas para
estos conjuntos de datos de test. La octava columna indica el número de
cromosomas evaluados. Las siguientes dos columnas muestran la mejor y la peor
adaptación a lo largo de toda la ejecución del AG. La última columna contiene el
tiempo de CPU (en segundos) usado por el AG para encontrar la solución
sugerida.
APENDICE II
Resultados del AG3 con la función
de costo del error de predicción de
parte del conjunto de datos de
entrenamiento. Modelado del
Sistema
Nervioso
Central
Humano. (Tablas B y D).
Este apéndice muestra los resultados de particiones y proporciones de datos
(distribuciones de landmarks) obtenidas según la función de costo del error de
predicción del último 20% de los datos del conjunto de entrenamiento y los
criterios de parada considerados (200 y 400 generaciones) para cada uno de los
controladores: resistencia coronaria (CR), ritmo cardiaco (HR), resistencia
periférica (PR), contractilidad del miocardio (MC) y tono venoso (VT).
Las tablas están organizadas de modo similar a la sección previa. La primera
columna indica el número de ejecución. La segunda y tercera columnas presentan
la solución sugerida por el AG3 (número de clases y distribución de landmarks)
para la variable de entrada (CSP) y la variable de salida de cada controlador (CR,
PR, HR, VT, MC) cuando se cumple el criterio de parada estipulado. El número
de elementos de la proporción de datos corresponde al número de clases
(etiquetas) para esa variable. Nótese que la solución sugerida representa los
parámetros de entrada al proceso de fusificación de la metodología FIR. La cuarta
y quinta columnas contienen la máscara óptima (en notación de posición)
obtenida por FIR para esa partición (número de clases) y distribución de
landmarks, así como la calidad asociada a esta máscara, respectivamente. La sexta
columna corresponde a la evaluación de la función de costo del error de
predicción del último 25% de los datos del conjunto de entrenamiento (expresada
en %). La séptima columna muestra el error de predicción para el conjunto de
datos de test (en %). Como se ha mencionado anteriormente, seis conjuntos de
datos de test de 600 puntos cada uno están disponibles para cada controlador. Los
resultados presentados en las tablas son el valor medio (media aritmética) de las
predicciones obtenidas para estos conjuntos de datos de test. La octava columna
indica el número de cromosomas evaluados. Las siguientes dos columnas
muestran la mejor y la peor adaptación a lo largo de toda la ejecución del AG. La
última columna contiene el tiempo de CPU (en segundos) usado por el AG para
encontrar la solución sugerida.