INTELIGENCIA ARTIFICIAL, 10

Autor: HERRERO GONZALEZ JUAN CARLOS.
Año: 1998.
Universidad: NACIONAL DE EDUCACION A DISTANCIA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.

Resumen: La presente tesis doctoral consta de tres partes: La primera parte consiste en la descripción de un procedimiento para generar código de programación partiendo de un modelo de un problema computacional. El primer capitulo es una introducción al asunto, junto a una critica al state of the art. En los capítulos dos al seis se exponen los fundamentos y se explica detalladamente el procedimiento que sirve para obtener el código de un programa, partiendo de un modelo de un problema o tarea que pretende resolverse computacionalmente. Este procedimiento tiene partes que son generales, pero tiene otras dependientes del modelo, es decir, dependientes del problema o tarea, por lo que no es una descripción de un "general problem solving". Asimismo, hace uso del lenguaje natural, pero no se trata de un "interprete de lenguaje natural", sino que se definen un conjunto de esquemas con lenguaje natural estructurado de acuerdo con los métodos y las tareas genéricas que se quieran programar. El capitulo siete es una extensión del modelado realizado al campo de la computación neuronal, que pone de manifiesto que es posible contemplar ambos bajo un mismo tipo de modelo basado en estructuras similares subyacentes (grafos jerarquicos paralelos). En los capitulos ocho y nueve se pone al descubierto donde se encuentra realmente hoy en día la frontera del modelado del conocimiento. La segunda parte consiste en un desarrollo de una interfaz que permite obtener el susodicho código de programación cuando el usuario de la interfaz escribe el modelo y lo introduce en dicha interfaz. La interfaz esta descrita en los capitulos diez al doce. En estos capitulos se muestra su descripción a nivel interno, un tutorial para su manejo, por medio de un ejemplo paso a paso, y lo que sería el manual del usuario. La tercera parte consiste en un ejemplo de desarrollo, por medio de la interfaz, de un prototipo para el giagnóstico de los problemas genéricos en los ojos, partiendo de la información suministrada por el Proyecto DIAGEN (TIC-97-0604), como consta en los agradecimientos.

Autor: ARCOS ROSELL JOSEP LLUIS.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA .
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS PROGRAMA DE DOCTORADO: INTEL.LIGENCIA ARTIFICIAL.

Autor: BOFILL SOLIGUER PABLO.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS PROGRAMA DE DOCTORADO: INTEL.LIGENCIA ARTIFICIAL .

Autor: CORDON GARCIA OSCAR.
Año: 1997.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: INFORMATICA .
Centro de realización: DEPARTAMENTO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: TRATAMIENTO DE LA INFORMACION EN INTELIGENCIA ARTIFICIA.

Resumen: Los Sistemas Basados en Reglas Difusas (SBRDs) han demostrado ser una herramienta potente para tratar con problemas que presentan vaguedad o incertidumbre en distintas formas. Para obtener un SBRD que permita resolver un problema concreto, es necesario llevar a cabo dos tareas: diseñar el mecanismo de inferencia, que sera el encargado de efectuar el proceso de razonamiento difuso, y generar una BRD que contenga el conocimiento necesario para resolver el problema, almacenado en forma de reglas difusas. La segunda tarea de diseño es mas complicada, ya que depende directamente del problema concreto que se trate de resolver. En esta memoria de tesis se presenta una metodologia evolutiva para el aprendizaje automatico de Bases de Reglas Difusas (BRDs), a partir de ejemplos, mediante Algoritmos Evolutivos (AEs). Esta metodología esta compuesta por una serie de recomendaciones generales de diseño que permiten la obtención de Sistemas Basados en Reglas Difusos Evolutivos (SBRDEs), es decir, de procesos automáticos de diseño de SBRDs mediante AES. El ámbito de aplicación de la metodología propuesta es muy general, ya que los SBRDEs que se construyan a partir de la misma permitiran la generación de BRDs de todos los tipos existentes. En concreto, en la memoria se presentan cuatro SBRDEs construidos a partir del modelo evolutivo introducido. Uno de ellos está dedicado al aprendizaje de Bases de conocimiento descriptivas de tipo Mamdani, por lo cual puede ser empleado en problemas de modelado cualitativo de sistemas, en los que el requisito principal del modelado es la interpretabilidad del modelo obtenido. Por otro lado, se presentan dos SBRDEs para la generación de BRDs aproximativas de tipo Mamdani, con distintas variantes, y uno para la generación de Bases de Conocimiento de tipo TSK. Estos tres procesos evolutivos de aprendizaje se pueden emplear para tareas de modelado difuso, caso en el cual el requisito principal es la precisión del modelo. Cada uno de ellos será más adecuado para un tipo de problema concreto en función de la complejidad de este. De este modo, la metodología propuesta permite afrontar una amplia gama de problemas de modelado en función de la complejidad del sistema a modelar y del nivel de interpretabilidad que se desee que presente el modelo generado finalmente. A modo de ejemplo de esta idea, en la memoria presentada se aplican los SBRDEs comentados a la resolución de tres problemas reales de modelado con distintas características, dos de ellos relacionados con el campo de la Ingeniería Eléctrica y uno con el de la valoración de las comidas.

Autor: DELGADO PIN JORDI.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS PROGRAMA DE DOCTORADO: INTEL.LIGENCIA ARTIFICIAL.

Autor: ECHANOBE ARIAS FRANCISCO JAVIER .
Año: 1997.
Universidad: PUBLICA DE NAVARRA.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: AUTONOMIA Y COMPUTACION PROGRAMA DE DOCTORADO: METODOS AVANZADOS DE CONTROL Y RAZONAMIENTO.

Resumen: En este trabajo se presenta un nuevo metodo de procesamiento contextual para los sistemas de reconocimiento de escritura, que esta basado en un diccionario y cuya principal caracteristica es la de utilizar toda la informacion que un clasificador de caracteres aislados puede proporcionar para cada caracter de entrada que procesa. Esta informacion se representa en forma de conjuntos fuzzy que denominamos caracteres fuzzy. Para manejar de manera conjunta las restricciones del diccionario y los caracteres fuzzy se ha desarrollado un sistema denominado automata deformado. Este automata deformado se definea a partir del automata de estados finitos que reconoce las palabras del diccionario, extendiendo su comportamiento para aceptar como entradas caracteres fuzzy. Posteriormente se presenta una generalizacion del metodo para aquellos casos en los que las restricciones del lenguaje vienen definidas por gramaticas formales. Para evaluar las prestaciones del metodo se ha desarrollado un sistema experimental de reconocimiento de textosen el que la etpa de procesamiento contextual se ha implementado de acuerdo a dicho metodo. Los resultados obtenidos tras realizar un gran numero de experimentos muestran unas tasas muy altas de reconocimiento. Finalmente y como fruto de un proyecto de colaboracion entre la empresa y la universidad, se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de documentos bancarios en el que se utiliza un automata deformado para la etapa de procesamiento contextual. Nuevamenteo los resultados obtenidos muestran el excelente comportamiento del metodo presentado.

Autor: GALVAN LEON INES M..
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Resumen: Esta tesis se desarrolla entorno a dos objetivos fundamentales. El primero de ellos es la contruccion de modelos NARMA neuronales capaces de actuar como simulador del proceso dinámico. Los modelos en paralelo poseen dicha propiedad; sin embargo, en este trabajo se muestra que dichos modelos no siempre proporcionan aproximaciones adecuadas. Esto es debido a que sus parámetros se estiman utilizando el perceptron multicapas. La solución propuesta en esta tesis consiste en utilizar una red parcialmente recurrente para realizar dicha estimación. El segundo objetivo perseguido es el desarrollo de sistemas de control inverso y predictivo no lineales utilizando redes de neuronas. Ambos esquemas han sido ya estudiados por diferentes autores, aunque siguen presentado en la actualidad una serie de limitaciones e inconvenientes, generalmente, en lo referente a aplicaciones en tiempo real. El controlador inverso propuesto se entrena utilizando el aprendizaje generalizado y especializado, de modo que se pueda obtener un conjunto de pesos para inicializar el controlador que actúa en tiempo real. El sistema de control predictivo que se propone incluye una red de neuronas para calcular la red de control. Esto permite resolver los problemas que poseen las estrategias de control predictivo disponibles en la actualidad, ya que se reduce, considerablemente, el esfuerzo computacional. Las técnicas desarrolladas se han aplicado a un proceso dinámico real, concretamente un reactor químico.

Autor: GAMEZ MARTIN JOSE ANTONIO.
Año: 1997.
Universidad: GRANADA .
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: TRATAMIENTO DE LA INFORMACION EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Resumen: En esta memoria se aborda el estudio de la abducción parcial en redes causales Bayesianas. En el primer capitulo se introducen las redes causales como mecanismo para la representación y manipulación del conocimiento, plantea el problema de la abducción parcial. Se estudia la resolución del problema de la abducción parcial mediante algoritmos basados en árboles de grupos. En primer lugar se analizan las condiciones que debe tener un árbol para ser válido respecto a un conjunto explicación determinado, para a continuación dar un método que permite obtener un árbol válido para cualquier conjunto explicación. Como consecuencia del incremento de tamaño en los árboles de grupos obtenidos, se plantean algoritmos aproximados para resolver el problema. En concreto, algoritmos genéticos y enfriamiento simulado. La última parte de la memoria se dedica al estudio de la simplificación de las explicaciones obtenidas, entendiendo que una explicación es más simple que otra si tiene menor número de literales.

Autor: GARCIA CLAVEL MANUEL.
Año: 1997.
Universidad: NAVARRA.
Centro de lectura: FILOSOFIA Y LETRAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: FILOSOFIA PROGRAMA DE DOCTORADO: FILOSOFIA.

Resumen: La reflexión, entendida como la capacidad de representar nuestras ideas y de hacerlas objetos de nuestro propio pensamiento, ha sido reconocida desde hace muchos siglos como un rasgo clave de la inteligencia humana. En lógica, la reflexión ha sido estudiada con enorme interés por muchos investigadores desde los trabajos fundacionales de Godel y Tarski. En el ámbito de la informática ha sido un tema presente desde sus comienzos bajo la forma de las máquinas universales de Turing. El mismo éxito de las ideas reflexivas y la extensión de su aplicabilidad subraya la necesidad de dotar a los fenómenos reflexivos de fundamentos conceptuales. En este sentido, fundamentos metalógicos -para los que la lógica particular que se quiere elegir es un parámetro fácilmente cambiable- pueden ser muy útiles. En esta tesis proponemos nociones axiomáticas generales de lógicas reflexivas, lenguajes declarativos reflexivos y estrategias computaciones, que se basan en la teoría de lógicas generales. Un concepto clave en nuestro tratamiento axiomático de las lógicas reflexivas es la noción de una teoría universal, esto es, de una teoría U que puede simular las deducciones de todas las teorías dentro de una clase C de teorías de interés. En particular, si U es una de las teorías dentro de la clase C, entonces U puede simular su propio metanivel al nivel objeto, y este proceso puede ser iterado "ad infinitum" dando lugar a una "torre de reflexión". Además de proponer axiomas metalógicos generales, esta tesis estudia en profundidad la reflexión en una lógica particular, concretamente, la lógica de reescritura. Hemos demostrado en detalle que la lógica de reescritura satisface nuestra definición axiomática de lógica reflexiva. La reflexión es una propiedad de gran potencia y utilidad en la práctica. Por tanto, un aspecto clave en este trabajo ha sido explotar la reflexión en un amplio abanico de aplicaciones, utilizando el lenguaje Maude -que implementa la lógica de reescritura y soporta sus capacidades reflexivas- como herramienta para desarrollar estas aplicaciones. En particular, esta tesis incluye aplicaciones de reflexión en la lógica de reescritura y en Maude en las siguientes áreas: marcos lógicos, marcos semánticos, modularidad, estrategias internas, y demostradores de teoremas.

Autor: GAUDES NAVARRO JAVIER .
Año: 1997.
Universidad: RAMON LLULL.
Centro de lectura: INSTITUTO QUIMICO DE SARRIA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: INGENIERIA QUIMICA PROGRAMA DE DOCTORADO: INGENIERIA.

Resumen: Se ha diseñado y construido un Sistema Experto que evalúa la vida útil del sistema de tuberías de una refinería. Para ello, se ha desarrollado un método de tratamiento y análisis de los datos históricos de mediciones de los espesores de pared de las tuberías, junto con un estudio de los fenómenos de corrosión localizada que se han considerado más representativos: corrosión bajo tensión, termofluencia y erosión-corrosión. La determinación de la vida útil ha permitido definir un factor de riesgo dinámico que recoge la influencia de los cambios realizados en las variables de operación a lo largo del tiempo, modificando de esta forma los criterios estáticos tradicionales de la Inspección Basada en el Riesgo (Risk Based Inspection-RBI). Estos factores determinan la posibilidad de establecer una clasificación de los distintos elementos del sistema de tuberías y, en definitiva, establecer un plan que contribuya a la optimización de los recursos destinados a las operaciones de inspección.

Autor: LA SERNA PALOMINO NORA BERTHA.
Año: 1997.
Universidad: PAIS VASCO.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS PROGRAMA DE DOCTORADO: TECNICAS Y DESARROLLO DE SOFTWARE E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (92-94).

Resumen: La investigación se ha desarrollado en el contexto de la construcción de analizadores sintácticos eficientes para gramáticas de unificación utilizando la técnica de restricción. La técnica permite guiar el proceso de análisis utilizando el restrictor, que es un conjunto de rasgos de la gramática. Sin embargo no está claro como seleccionar el restrictor adecuado para una gramática y léxico dados. Nuestro objetivo principal se centra en ello: cómo seleccionar restrictores en gramáticas de unificación para obtener analizadores eficientes. El proceso de trabajo se ha realizado en dos etapas, en el contexto de las gramáticas: de pequeña cobertura; y de amplia cobertura Alvey. Las tareas más importantes realizadas: 1. Estudio y adecuación de las herramientas utilizadas a lo largo del trabajo. 2. Estudio y desarrollo de métodos de selección de restrictores. Los métodos fueron empíricos y formalizados con un modelo estadístico. 3. Realización y valoración de experimentos mediante una planificación rigurosa de los mismos. Se clasificó a los restrictores de acuerdo a la eficiencia que proporcionaron. Finalmente, la investigación realizada ha permitido proponer una metodología de selección de restrictores basados en las características de los rasgos de la gramática.

Autor: LLADOS CANET JOSEP.
Año: 1997.
Universidad: AUTONOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: INFORMATICA PROGRAMA DE DOCTORADO: INFORMATICA.

Resumen: La cantidad de documentos existentes, la producción de nuevos, y el progreso en las aplicaciones de ofimática, han ampliado el conjunto de requerimiento dentro del campo del análisis de documentos. Se han planteado nuevos intereses respecto a la investigación sobre texto, símbolos, mapas, estructura de documentos, etc. Uno de los campos más prometedores dentro del amplio dominio del análisis de documentos gira alrededor del reconocimiento de gráficos. En esta tesis hemos estudiado dos de los problemas más importantes del reconocimiento de gráficos: la discriminación de patrones tramados y el reconocimiento de símbolos. Ambos objetivos han sido abordados bajo condiciones de distorsión de los datos de entrada. El desarrollo de soluciones algorítmicas para solucionar los objetivos planteados implica un estudio detallado de dos técnicas muy conocidas de la Visión por Computador: la transformación de Hough y la teoría sobre correspondencia de grafos. Se ha desarrollado una aplicación de reconocimiento de planos de arquitectura hechos a mano alzada como técnica alternativa de entrada a un sistema CAD, para ilustrar los métodos propuestos. Un documento, después de una fase de vectorización, se representa mediante una estructura de grafo de atributos, en el cual los nodos representan puntos característicos (puntos terminales, inflexión y múltiples), y las aristas aproximan segmentos mediante líneas rectas o arcos de circunferencia. Los atributos asociados a los nodos y las aristas del grafo permiten preservar las características topológicas y geométricas del documento. Los patrones tramados se detectan en función de los atributos que los definen: orientación, longitud y frecuencia de los segmentos de relleno. Se define una transformación basada en Hough para proyectar las aristas de un grafo sobre un espacio de parámetros en el cual las nubes de puntos definen el valor de los atributos de las regiones tramadas. Además, el rango de variabilidad de estos atributos se calcula también a partir de estas nubes de puntos. La principal ventaja de este método es su flexibilidad dado que los valores de los atributos de los patrones tramados se calculan a partir del propio documento y no se fijan previamente. El núcleo de esta tesis consiste en el desarrollo de un algoritmo de reconocimiento de símbolos mediante técnicas de correspondencia de grafos. Dado que los símbolos a reconocer y el documento de entrada están representados mediante un grafo de atributos, el reconocimiento de símbolos se lleva a cabo buscando un isomorfismo de subgrafos entre los grafos modelo y de entrada. Además, los documentos, e incluso los símbolos modelo, están dibujados a mano, así, tanto el grafo modelo como el de entrada pueden presentar distorsiones y un isomorfismo exacto de grafos no funcionaria. Nuestro algoritmo busca un isomorfismo de subgrafos tolerante a errores. Se define un modelo de error asociado al proceso de correspondencia en base a un conjunto de operaciones de edición de grafos que permiten transformar un grafo en otro. Para incrementar la robustez del método frente a distorsiones, y también su rendimiento, la correspondencia entre grafos se calcula entre grafos de adyacencia de regiones en lugar de los grafos originales. Esto implica la definición de un criterio de semejanza de regiones en base a la distancia de edición de cadenas entre las cadenas que describen el contorno de las regiones. Finalmente, una última contribución es el diseño de un método sencillo y rápido para detectar simetrías rotacionales y axiales, perfectas o con distorsión, en objetos 2D. Los contornos de una forma se aproximan poligonalmente y se representan con una cadena. Las simetrías rotacionales se encuentran aplicando la correspondencia de cadenas cíclicas entre dos copias idénticas de la cadena que representa el objeto. El conjunto de secuencias de edición de coste mínimo que transforman la cadena que representa el objeto en una versión de ésta en la que se ha producido un desplazamiento cíclico definen la simetría rotacional y su orden. Se propone una modificación del algoritmo para detectar simetrias reflexionales.

Autor: LOPEZ MOLINER JOAN.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS PROGRAMA DE DOCTORADO: INTEL.LIGENCIA ARTIFICIAL .

Resumen: Esta tesis presenta un modelo computacional basado en una red neuronal que se aplica a la resolución de la desambiguación semántica. El comportamiento del modelo se basa en las inferencias estadísticas que surgen a partir de las combinaciones entre las clases semánticas que definen los sentidos de las palabras dentro de un contexto proposicional. La principal motivación del enfoque viene dada por la observación de que las restricciones de selección que un verbo impone sobre sus argumentos contiene información suficiente para poder seleccionar el sentido correcto de un elevado número de palabras polisémicas. El concepto de las restricciones de selección proviene de la teoría semántica de Katz y Fodor (1963) y ha sido aplicada al campo de la desambiguación semántica por algunos autores (por ejemplo, Wilks 1972, Kelly 1975). El método de desambiguación hace un uso de la semántica, concretamente de las relaciones ES-UN, contenida en un tesauro externo. La eficiencia del procedimiento de desambiguación se ha comprobado sobre nombres que están dentro de un contexto proposicional (por ejemplo, el sujeto o el objeto de un verbo). A diferencia de la mayoría de trabajos en este campo en que los sistemas de desambiguación se han diseñado específicamente para una palabra previamente seleccionada, nosotros hemos utilizado conjuntos de evaluación que no incluyen ningún tipo de restricción sobre los nombres que se tienen que desambiguar. La tesis propone tanto un procedimiento supervisado como uno no supervisado. Los resultados obtenidos se sitúan entre los mejores publicados en la literatura, y juntamente con el trabajo de Ng y Lee (1996), es el único trabajo que supera la línea base proporcionada por la estrategia del sentido más frecuente cuando se evalúa el sistema con los nombres que tiene mayor frecuencia de aparición.

Autor: LOZANO ALONSO JOSE ANTONIO.
Año: 1997.
Universidad: PAIS VASCO.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: TECNICAS DE DESARROLLO DE SOFTWARE E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Resumen: La clasificación no supervisada (CNS) (en inglés clustering), trata de, dado un conjunto de datos, hallar la estructura de grupos subyacente a dicho conjunto de datos. Esta tarea es, por un lado particularmente interesante en campos de la ciencia, donde la experimentación y por lo tanto la recogida y análisis de datos es fundamental, como es el caso de la biología o las ciencias sociales, y por otro, dentro de las nuevas tecnologías, en el campo de lo que se está comenzando a llamar "data mining". Esto último consiste en el análisis de la gran cantidad de datos recogidos en las bases de datos de las empresas. Los Algoritmos Genéticos (AAGG) son una técnica de optimización estocástica proveniente de la Inteligencia Artificial. Esta técnica, intenta simular el proceso de evolución de las poblaciones en la naturaleza siguiendo los postulados de Darwin: evolución de las especies por medio de la reproducción y la mutación y supervivencia de los más adaptados. Los AAGG han venido aplicándose en los últimos años, a problemas de optimización combinatoria obteniéndose unos resultados sorprendentes. En esta memoria se aplican los AAGG a la CNS. Se han elegido tres tipos de clasificaciones diferentes para medir la validez de los AAGG de cara a su utilización en CNS. Estos tres tipos son: clasificación particional, clasificación jerárquica y clasificación piramidal. En los tres tipos de clasificaciones se usaron los AAGG para hallar la clasificación óptima para un conjunto de datos. Para medir la efectividad de los algoritmos desarrollados se llevaron a cabo varios experimentos con diferentes conjuntos de datos, obteniéndose resultados muy satisfactorios. Además se llevo a cabo un estudio estadístico, para medir la efectividad de los diferentes operadores de cruce y mutación utilizados en los AAGG. Por otro lado el estudio de los AAGG ha conducido al planteamiento de un nuevo algoritmo, el cual puede verse como un híbrido entre los AAGG y el algoritmo de Enfriamiento Estadístico. Para dicho algoritmo se demostró su convergencia hacia el óptimo bajo unas condiciones muy débiles.

Autor: MARTINEZ BLANCO ANA.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Resumen: Se presenta un modelo para la extracción de conocimiento simbolico partir de los pesos en una red neuronal artificial. El modelo se puede dividir en dos apartados principales. El primero aborda la relación de conocimiento almacenado en los pesos, el nivel de aprendizaje de la red y el nuevo algoritmo implementado para la extracción de reglas a partir de los pesos. La segunda parte plantea un método para la globalización de las salidas. Se parte de realizada la primera fase de extracción de conocimiento y obtenidas las reglas, la necesidad de definir un sistema de control que decida cual es la regla a activar ante una nueva entrada. Esta segunda parte contiene el procedimiento para el diseño de un sistema de predicción o sistema de control en el que entran las redes neuronales, la lógica borrosa, los sistemas de control y los sistemas expertos. Para la puesta en práctica del método, una primera aproximación ha sido el estudio de los pesos en el aprendizaje de reglas lógicas. Como ejemplo de aplicación de todo el modelo se realiza una aplicación práctica sobre la predicción de la demanda de carga eléctrica. Por último la comparación del modelo con otros métodos de predicción estadísticos.

Autor: MATEOS DELGADO JAVIER.
Año: 1997.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: INFORMATICA .
Centro de realización: DEPARTAMENTO: CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PROGRAMA DE DOCTORADO: TRATAMIENTO DE LA INFORMACION EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Resumen: Los algoritmos de compresión de imágenes mediante transformada coseno discreta producen, a altas razones de compresión el llamado artificio de bloques. La reducción de este artificio se realiza mediante un proceso que se denomina reconstrucción de la imagen. El objetivo de esta memoria es obtener métodos de reconstrucción automática de imágenes altamente comprimidas utilizando técnicas basadas transformada coseno discreta mediante un post-procesamiento llevado a cabo en el decodificador. Los métodos propuestos estimarán los parámetros asociados al proceso de reconstrucción dentro del paradigma bayesiano jerárquico. En la memoria se muestra que, usando este paradigma, se puede realizar la reconstrucción de la imagen y estimación de los parámetros de forma automática, sin intervención alguna por parte del usuario, empleando técnicas robustas y bien fundamentadas. Si se dispone de alguna información sobre el posible valor de los parámetros, por ejemplo, porque se haya realizado una estimación de los mismos en el codificador y se hayan transmitido junto a los datos de la imagen comprimida, en esta memoria se propone un método para combinar esta información a priori sobre los parámetros con la información obtenida a partir de la imagen comprimida. Por último se extienden los resultados anteriores a la reconstrucción de imágenes en color. La bondad de los métodos se demuestra experimentalmente sobre imágenes reales.

Autor: MELERO BLANCO FRANCISCO JAVIER.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INGENIEROS NAVALES.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: SISTEMAS OCEANICOS Y NAVALES PROGRAMA DE DOCTORADO: TECNOLOGIA Y EXPLOTACION DE SISTEMAS MARINOS.

Resumen: Se comienza por introducir el método de representación del conocimiento elegido para describir los sistemas que serán objeto de estudio, describiendose, en base al análisis del circuito de refrigeración de agua dulce de los cilindros del motor principal de un buque, los diferentes procedimientos de supervisión, gestión de mantenimiento y control, objeto de esta Tesis. Posteriormente se aborda la creación de los procedimientos de manipulación de datos, continuandose con la utilización de un procedimiento de generación de reglas coayudantes para significar los aspectos críticos del funcionamiento de la planta. Se proponen asimismo, métodos de control basados en inferencias borrosas como alternativas a los clásicos y por último se aplican los procedimientos obtenidos, al sistema de refrigeración y control anteriormente descrito, finalizandose con la descripción de las conclusiones obtenidas.

Autor: MORENO GARCIA ANA.
Año: 1997.
Universidad: SEVILLA.
Centro de lectura: CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ECONOMIA FINANCIERA Y DIRECCION DE OPERACIONES PROGRAMA DE DOCTORADO: GESTION DE LAS FINANZAS Y LAS OPERACIONES EN LA EMPRESA.

Resumen: Esta tesis doctoral aborda el estudio de la utilización de los Sistemas Expertos en el área de la gestión empresarial. Empezamos exponiendo una base teórica sobre la Inteligencia Artificial, dentro de la cual se enmarcan dichos sistemas, con el objetivo de definirlos, delimitarlos y analizar cual es el estado de la cuestión. Seguidamente realizamos un análisis de los principales procesos dentro de la empresa susceptibles de la aplicación de los Sistemas Expertos e investigamos sobre el nivel de implantación real de este tipo de sistemas, incidiendo en los aspectos económico y estratégico. Continuamos con el estudio de las herramientas y metodologías más utilizadas en el diseño de aplicaciones y, para finalizar, presentamos la metodología que hemos seguido en el desarrollo de nuestra propia aplicación práctica, concretamente para la gestión de personal. Todo ello nos ha permitido contrastar las hipótesis planteadas a lo largo de nuestro trabajo y nos han servido para cimentar las conclusiones que han derivado de esta investigación. Así podemos concluir que por medio de los Sistemas Expertos las empresas podrán crear modelos que les faciliten mejoras en cuanto a la elaboración de la información necesaria para la toma de decisiones, permitiéndoles, además, simular situaciones que de forma tradicional no serían posibles.

Autor: NORIEGA BLANCO VIGIL PABLO CAYETANO.
Año: 1997.
Universidad: AUTONOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: INFORMATICA PROGRAMA DE DOCTORADO: INFORMATICA.

Resumen: Las Lonjas del Pescado y otras instituciones tradicionales semejantes, logran articular las interacciones de quienes en ellas participan mediante la imposición de ciertas normas o convenciones. Convenciones que suelen abarcar desde los horarios del mercado y los tipos de bienes que se subastan, hasta las reglas que el proceso de puja debe seguir. De manera semejante, se podrían diseñar instituciones artificiales en las que puedan intervenir tanto personas como agentes de software y cuyas interacciones estén sujetas a convenciones explícitamente establecidas. Esta tesis analiza la institución tradicional de la Lonja del Pescado a través de un enfoque dialógico y propone un modelo de institución virtual que es formalizado y posteriormente implementado como una lonja electrónica. El mismo enfoque se utiliza más tarde para contender con modos más generales de negociación y se proponen las nociones formales de institución dialógica y de gobernante de agentes como mecanismos para garantizar interacciones cotejables en el ámbito del comercio electrónico. Se discuten también algunos aspectos empíricos de la construcción de casas electrónicas de subasta.

Autor: PADRO CIRERA LLUIS.
Año: 1997.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS PROGRAMA DE DOCTORADO: INTEL.LIGENCIA ARTIFICIAL.