Resumen de Detección y corrección de inconsistencias en bases de datos mediante redes de neuronas artificiales

Rafael Pino Mejías, María Dolores Cubiles de la Vega, Juan Manuel Muñoz Pichardo, Diego Moreno Roldán

• Las bases de datos estadísticas suelen sufrir problemas de inconsistencias, es decir, existencia de valores incorrectos para alguno de los campos registrados. Por ello los organismos oficiales suelen invertir bastante tiempo y recursos en la edición de los registros estadísticos, existiendo diversos métodos propuestos para la micro y macroedición, destacando la metodología de Fellegi-Holt. En este trabajo se investiga de forma empírica sobre las capacidades de las Redes de Neuronas Artificiales como herramientas del proceso de detección y corrección de inconsistencias. En particular, se presentan resultados correspondientes a un proyecto subvencionado por el Instituto de Estadística de Andalucía