{"id":36892,"date":"1998-01-01T00:00:00","date_gmt":"1998-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/induccion-de-conocimiento-con-incertidumbre-en-bases-de-datos-relacionales-borrosas\/"},"modified":"1998-01-01T00:00:00","modified_gmt":"1998-01-01T00:00:00","slug":"induccion-de-conocimiento-con-incertidumbre-en-bases-de-datos-relacionales-borrosas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/induccion-de-conocimiento-con-incertidumbre-en-bases-de-datos-relacionales-borrosas\/","title":{"rendered":"Induccion de conocimiento con incertidumbre en bases de datos relacionales borrosas."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong>  Gomez Flechoso Antonio  Jose <\/strong><\/h2>\n<p>Este trabajo presenta un sistema para aprendizaje de definiciones l\u00f3gicas con incertidumbre, a partir de una base de datos relacional borrosa.  el campo de inter\u00e9s se centra, por tanto, en la programaci\u00f3n l\u00f3gica inductiva, introduciendo algunas interesantes aportaciones, principalmente en lo que se refiere a la entrada de datos y a los resultados producidos:  &#8211; los datos de entrada pertenecen a una base de datos relacional borrosa. Por tanto, vienen expresados en forma de tablas de tuplas (relaciones), en las que las tuplas pueden llevar asociado un grado de pertenencia a la relaci\u00f3n correspondiente. Se trata por tanto, de relaciones borrosas, directamente identificables con concepto borrosos (tan comunes en la realidad vista desde un punto de vista humano), y no de relaciones ordinarias con atributos borrosos (tal y como se entiende la \u00abborrosidad\u00bb en muchos sistemas existentes).  -los datos de salida viene expresados en forma de definiciones l\u00f3gicas de una relaci\u00f3n (ordinaria o borrosa), que consta de una cl\u00e1usula de horno o de la disyunci\u00f3n de varias. Estas cl\u00e1usulas de horn se construyen mediante literales, aplicados sobre variables (generalmente), y asociados a relaciones borrosas u ordinarias. Los literales borrosos pueden ser modificados, adem\u00e1s, por el empleo de etiquetas linguisticas. Por tanto, se combina, en estas definiciones, la l\u00f3gica de predicados con la l\u00f3gica borrosa, en lo que podemos denominar \u00abl\u00f3gica borrosa de predicados\u00bb, lo que constituye una aportaci\u00f3n dentro de la inducci\u00f3n autom\u00e1tica de conocimiento. Adem\u00e1s, las definiciones inducidas llevan asociado un factor de incertidumbre, como hacen otros sistemas ya existentes.  el punto de partida del trabajo lo constituye un sistema de inducci\u00f3n de definiciones l\u00f3gicas bien conocido: foil, creado por quinlan en 1992, basado en la l\u00f3gica de predicados. Sobre este sistema inicial se realizan, adem\u00e1s de las extensiones para l\u00f3gica borrosa<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Induccion de conocimiento con incertidumbre en bases de datos relacionales borrosas.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Induccion de conocimiento con incertidumbre en bases de datos relacionales borrosas. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0  Gomez Flechoso Antonio  Jose <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/1998<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Gregorio Fern\u00e1ndez Fern\u00e1ndez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Fernando Saez Vacas <\/li>\n<li>Eduardo Perez Perez (vocal)<\/li>\n<li>Ram\u00f3n L\u00f3pez De M\u00e1ntaras Bad\u00eda (vocal)<\/li>\n<li>Luis Magdalena Layos (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Gomez Flechoso Antonio Jose Este trabajo presenta un sistema para aprendizaje de definiciones l\u00f3gicas con incertidumbre, a 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