Aplicación del modelo Neuro-Difuso ANFIS para la clasificación de la obesidad en niños y adolescentes

José Sulla-Torres, Christian Soto-Paredes, Rocío Cárdenas-Soria, Lucía Huancco-Coila, Luis Alfaro-Casas

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

Resumen

The objective of this article is to classify obesity in boys and adolescents, between 6 and 17 years old, using Neural Networks and Fuzzy Logic. The neuro-diffuse model ANFIS (Fuzzy Inference System of the Artificial Neural Network) was chosen, which is in the toolbox of Matlab. ANFIS includes a complete set of features for both the fuzzification, defuzzification, training and testing. Experimental tests show a 96.96% accuracy in classification and 3.04% error.

Título traducido de la contribuciónApplication of the ANFIS Neuro-Fuzzy model for the classification of obesity in children and adolescents
Idioma originalEspañol
Título de la publicación alojadaProceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
EditorialLatin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions
ISBN (versión digital)9780999344316
DOI
EstadoPublicada - 2018
Publicado de forma externa
Evento16th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology - Lima, Perú
Duración: 18 jul. 201820 jul. 2018

Serie de la publicación

NombreProceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
Volumen2018-July
ISSN (versión digital)2414-6390

Conferencia

Conferencia16th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology
País/TerritorioPerú
CiudadLima
Período18/07/1820/07/18

Palabras clave

  • ANFIS
  • Accuracy
  • BMI
  • Classification
  • Neuro-Fuzzy

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Aplicación del modelo Neuro-Difuso ANFIS para la clasificación de la obesidad en niños y adolescentes'. En conjunto forman una huella única.

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