Title
Application of the ANFIS Neuro-Fuzzy model for the classification of obesity in children and adolescents
Other title
Aplicación del modelo Neuro-Difuso ANFIS para la clasificación de la obesidad en niños y adolescentes.
Date Issued
2018
Access level
open access
Resource Type
conference paper
Author(s)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Publisher(s)
Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions
Abstract
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.
Volume
2018-July
Language
Spanish
OCDE Knowledge area
Endocrinología, Metabolismo (incluyendo diabetes, hormonas)
Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Subjects
Scopus EID
2-s2.0-85057487230
ISBN
9780999344316
Source
Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
Resource of which it is part
Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
ISSN of the container
24146390
ISBN of the container
978-099934431-6
Sponsor(s)
En el estado de arte consultado tenemos el trabajo de Umoh e Isong [5], se presenta un estudio de la clasificación de la obesidad en adultos en sano, sobrepeso y obesidad, teniendo como entrada los atributos de IMC, que es considerado el principal criterio para el tratamiento de la obesidad [6], en el que se estableció tres conjuntos difusos (bajo, normal y alto), BF (grasa corporal) en él se estableció tres conjuntos difusos (bajo, normal y alto) y WC (longitud de la circunferencia de la cintura) para este atributo se estableció tres conjuntos difusos (pequeño, mediano y largo). La evaluación y clasificación se realiza en el sistema neuro-difuso ANFIS de Matlab, en el cual se estableció un modelo difuso basado en funciones de pertenencia triangular para establecer el grado de pertenencia a los conjuntos difusos y se estableció 27 reglas difusas. De este trabajo, se tomó la idea de trabajar con la herramienta ANFIS para el estudio, pero se tomó otros atributos como datos de entrada como: peso, estatura e IMC; y con un modelo difuso basado en funciones de pertenencia trapezoidal, realizando el estudio en datos agrupados por edad en niños y adolescentes Otro trabajo sobre clasificación de obesidad es el de Jayakumar y Arunraj [7], en este trabajo se propone un modelo para la evaluación de los niveles de tratamiento de la obesidad en relación con los valores del índice de masa corporal (IMC) usando ecuaciones diferenciales parciales de tipo parabólico, con lógica difusa para evaluar la aceleración del cambio de valor del IMC, durante el tratamiento de la obesidad reportando si el tratamiento es adecuado o no. En este artículo se resalta la importancia de fijar reglas difusas adecuadas, para el modelo. De este artículo se resalta la naturaleza imprecisa o incierta de los parámetros utilizados (como IMC, peso, BF, entre otros) para decir si una persona tiene obesidad o no, por lo que podemos justificar el uso de lógica difusa para elaborar modelos de predicción de la obesidad Los autores Khanna, Srinath y Mendiratta [8] presentan un estudio de obesidad en niños agrupados por edad de cuatro a 6 años usando lógica difusa; tomando como atributos de entrada el índice de masa corporal y la actividad física realizada, el sistema de predicción se implementa utilizando la herramienta fuzzy toolbox de Matlab, el cual funciona como una caja negra, el motor de inferencia aplica el método de Mamdani para evaluar la entrada difusa; el modelo difuso utilizado sigue una función de pertenencia triangular. De este trabajo realizado, se tomó la idea de agrupar los datos por edad, para realizar un estudio más real sobre la predicción de la obesidad, debido a que los atributos para predecir la obesidad cambian con la edad y no son los mismos de una edad a la otra.
Aplicación del modelo Neuro-Difuso ANFIS para la clasificación de la obesidad en niños y adolescentes
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