Adquisición de conocimiento en dominios poco estructurados

• Autores: Javier Bejar Alonso
• Directores de la Tesis: Claudio Ulises Cortés García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 1995
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Horacio Rodríguez (presid.), Pedro Meseguer González (secret.), H. Fisher Douglas (voc.), A. Padget Julián (voc.), Julio Valdes (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Sistemas automatizados de control de calidad
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• Resumen

  • EN ESTE TRABAJO SE DESARROLLA UNA METODOLOGIA DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO PARA LA CREACION DE CONCEPTOS Y LA CONSTRUCCION AUTOMATICA DE BASES DE CONOCIMIENTO A PARTIR DE CONJUNTO DE OBSERVACIONES NO CLASIFICADAS EN DOMINIOS DENOMINADOS POCO ESTRUCTURADOS ESTOS SON DOMINIOS EN LOS QUE POR DIVERSAS RAZONES EXISTEN PROBLEMAS DE FALTA DE CONSENSO ENTRE LOS EXPERTOS PARA LOGRAR UNA DEFINICION DE SU ESTRUCTURA: INFORMACION INCOMPLETA, DIFICULTAD PARA DEFINIR LAS OBSERVACIONES, USO DE ATRIBUTOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS, ETC, PARA EL TRATAMIENTO DE ESTOS DOMINIOS SE PROPONE UNA ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO INCREMENTAL IMPLENETADA EN LA HERRAMIENTA LINNEO+. COMO PRINCIPALES CONTRIBUCIONES SE DEBEN MENCIONAR LA INTRODUCCION DE INFORMACION EN LA DESCRIPCION DE LAS OBSERVACIONES QUE PERMITE CUALIFICAR LOS VALORES QUE TOMAN LOS ATRIBUTOS, SE HAN DESARROLLADO HEURISTICAS QUE MITIGAN LA DEPENDENCIA DE LOS RESULTADOS DEL ALGORITMO AL ORDEN DE ENTRADA DE LAS OBSERVACIONES Y SE HA PERMITIDO A LOS EXPERTOS USAR INFORMACION SEMANTICA EXPRESADA DE FORMA DECLARATIVA PARA EL SESGO SEMANTICO DE LOS RESULTADOS.