{"id":90245,"date":"2018-03-10T00:15:37","date_gmt":"2018-03-10T00:15:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/adivino-a31-una-nueva-conceptualizacion-para-sistemas-de-diagnostico-mediante-resolucion-y-aprendizaje-cooperativos\/"},"modified":"2018-03-10T00:15:37","modified_gmt":"2018-03-10T00:15:37","slug":"adivino-a31-una-nueva-conceptualizacion-para-sistemas-de-diagnostico-mediante-resolucion-y-aprendizaje-cooperativos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/adivino-a31-una-nueva-conceptualizacion-para-sistemas-de-diagnostico-mediante-resolucion-y-aprendizaje-cooperativos\/","title":{"rendered":"Adivino-a31: una nueva conceptualizacion para sistemas de diagnostico mediante resolucion y aprendizaje cooperativos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Bego\u00f1a Rodriguez-rey Alegria <\/strong><\/h2>\n<p>La presente tesis enlaza dos areas generales de investigacion dentro del campo de la inteligencia artificial: la resolucion de problemas de manera automatizada y el aprendizaje automatico. Su objetivo generales el dise\u00f1o y desarrollo de sistemas inteligentes para la resolucion de problemas de entornos industriales, que sean capaces de mantener de manera autonoma la eficacia y eficiencia de resolucion a lo largo del tiempo. Esto implica que dichos sistemas deben ser robustos frente a los inconvenientes de dinamismo e inaccesibilidad (a veces tambien indeterminismo) caracteristicos de los entornos industriales. Para ello, se ha propuesto una nueva conceptualizacion de sistema inteligente de resolucion, conforme a lo cual este se contempla como una organizaci\u00f3n de agentes inteligentes cooperativos( uno de resolucion, propiamente dicho, y otro de aprendizaje) definida sobre una arquitectura de pizarra. El agente de resolucion esta dotado de una base de conocimiento que integra conocimento empirico (eficiente) de resolucion mediante reglas heuristicas y conocimiento profundo(eficaz) sobre el entorno de problemas mediante un modelo cualitativo de tipo componente-conexi\u00f3n orientado a objetos. Para resolver cada problema este agente examina primero las reglas heuristicas para determinar una respuesta rapida, y solo cuando dicha respuesta es excesivamente vega o incorrecta examina el modelo componente-conexi\u00f3n. el agente de aprendizaje genera, a partir de episodios de resolucion terminados registrados en la \u00abpizarra\u00bby soportandose sobre el conocimiento profundo del agente de resolucion, nuevo conocimiento empirico para resolver futuros problemas. La arquitectura de pizarra proporciona flexibilidad al sistema al establecer una relacion sinergica entre los dos agentes garantizando la independencia de cada uno en cuanto a su dise\u00f1o y desarrollo particular.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Adivino-a31: una nueva conceptualizacion para sistemas de diagnostico mediante resolucion y aprendizaje cooperativos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Adivino-a31: una nueva conceptualizacion para sistemas de diagnostico mediante resolucion y aprendizaje cooperativos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Bego\u00f1a Rodriguez-rey Alegria <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Deusto<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/05\/2001<\/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>Anselmo Del Moral Bueno<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Luis Mate hernandez <\/li>\n<li>Juan Pazos sierra (vocal)<\/li>\n<li>Francisco Javier Zubillaga zubimendi (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Luis Gutierrez gonzalez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Bego\u00f1a Rodriguez-rey Alegria La presente tesis enlaza dos areas generales de investigacion dentro del campo de la 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