Clasificación borrosa basada en disimilitud para la valoración inicial de desastres

Abstract

En la gestión de desastres y emergencias, es crucial una valoración inicial correcta de las consecuencias de los fenómenos adversos para permitir una toma de decisiones adecuada. Sin embargo, no se requiere que esta valoración inicial sea necesariamente totalmente precisa, por lo que su obtención puede asimilarse con un problema de clasificación borrosa en el que las clases presentan una estructura relevante, que emana de la semántica del contexto y de los requisitos del problema de decisión. Este trabajo propone la consideración de un operador de disimilitud para la introducción de esta estructura en los procesos de aprendizaje y razonamiento de un clasificador borroso, lo que redunda en una mejora de la adaptación del clasificador a las características y los requisitos en términos de toma de decisiones del contexto de la gestión de desastres.