{"id":98540,"date":"2010-12-01T00:00:00","date_gmt":"2010-12-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodologia-de-caracterizacion-conceptual-por-condicionamientos-sucesivos-una-aplicacion-a-sistemas-medioambientales\/"},"modified":"2010-12-01T00:00:00","modified_gmt":"2010-12-01T00:00:00","slug":"metodologia-de-caracterizacion-conceptual-por-condicionamientos-sucesivos-una-aplicacion-a-sistemas-medioambientales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/metodologia-de-caracterizacion-conceptual-por-condicionamientos-sucesivos-una-aplicacion-a-sistemas-medioambientales\/","title":{"rendered":"Metodolog\u00eda de caracterizacion conceptual por condicionamientos sucesivos. una aplicacion a sistemas medioambientales."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Alejandra Alicia P\u00e9rez Bonilla <\/strong><\/h2>\n<p>La validaci\u00f3n de un cluster sigue siendo un problema abierto por no haberse encontrado a\u00fan un criterio objetivo para determinar la  calidad de un conjunto de clases en el contexto del  clustering. La interpretaci\u00f3n de un  clustering se convierte as\u00ed en una fase  fundamental del proceso de validaci\u00f3n y sigue siendo, a\u00fan hoy, uno de los criterios m\u00e1s utilizados en la pr\u00e1ctica.    as\u00ed, actualmente es necesario introducir herramientas para asistir al usuario en las tareas de interpretaci\u00f3n de una partici\u00f3n sobre un conjunto de objetos, con el fin de establecer el significado de las clases resultantes. Si las clases obtenidas no tienen sentido  para los expertos, los resultados no son considerados v\u00e1lidos, ni tampoco se podr\u00e1n utilizar, ni dar\u00e1n apoyo a ninguna decisi\u00f3n posterior. La literatura abunda algoritmos (t\u00e9cnicas) de validaci\u00f3n orientados a la vertiente estructural de la partici\u00f3n, pero disponer  de clases bien formadas estructuralmente no ofrece garant\u00eda de que un experto vaya a ser capaz de asociar cada uno de esos grupos a una entidad sem\u00e1ntica. Esta tesis pretende contribuir a la mejora de este  proceso, fundamental para comprender el  significado de las clases obtenidas y dar soporte efectivo a la posterior toma de decisiones.    la alternativa que parece m\u00e1s prometedora es el desarrollo de  t\u00e9cnicas que a partir de la evidencia emp\u00edrica, identifiquen las variables m\u00e1s relevantes y formulen conceptos que expresen las particularidades de cada clase y se expresen en una forma de representaci\u00f3n conceptual generable autom\u00e1ticamente y directamente comprensible para el experto.    incorporar procedimientos que trasladen los resultados delan\u00e1lisis a una representaci\u00f3n expl\u00edcita del conocimiento obtenido, se sit\u00faa en la l\u00ednea de lo que fallad propone para los sistemas de knowledge discovery from data (kdd), donde la fase de post- proceso de los resultados para generar conocimiento es casi tan importante como el an\u00e1lisis en si mismo.      la metodolog\u00eda de caracterizaci\u00f3n conceptual por condicionamientos sucesivos (cccs)  trata de aproximar en un modelo formal el proceso natural que sigue un experto en su fase de interpretaci\u00f3n de resultados realizando una aproximaci\u00f3n iterativa basada en el clustering jer\u00e1rquico. La cccs:    aporta una sistematizaci\u00f3n al proceso  de interpretaci\u00f3n de clases procedentes de un  cluster jer\u00e1rquico y supone un  avance significativo respecto al estado actual en que la interpretaci\u00f3n se realiza de forma artesanal.  contribuye a sistematizar y objetivar los mecanismos de interpretaci\u00f3n que usan los expertos humanos.  genera resultados que permiten que el experto pueda comprender m\u00e1s f\u00e1cilmente las caracter\u00edsticas principales de la  clasificaci\u00f3n obtenida ya que genera conocimiento expl\u00edcito directamente a partir de las clases.    si bien la cccs es general, se ha centrado la aplicaci\u00f3n a estaciones depuradoras de aguas residuales por ser \u00e9ste uno de los  dominios donde las aproximaciones cl\u00e1sicas funcionan peor.    desde un punto de vista te\u00f3rico, el inter\u00e9s de esta tesis es presentar una propuesta metodol\u00f3gica h\u00edbrida que combine herramientas y t\u00e9cnicas de estad\u00edstica e inteligencia  artificial (ia) en forma cooperativa, siguiendo un enfoque transversal y multidiciplinar combinando elementos de la inducci\u00f3n de conceptos en ia, l\u00f3gica proposicional y teor\u00eda de probabilidad. Es as\u00ed como, \u00e9sta tesis, contribuye a la concepci\u00f3n gen\u00e9rica de sistema de kdptos  teniendo en cuenta que existir\u00e1 cierta incerteza en el modelo, se propone tratar con reglas m\u00e1s gen\u00e9ricas de la forma  es la probabilidad con que se cumple  r. As\u00ed las reglas incorporan incerteza bajo una  aproximaci\u00f3n probabil\u00edstica.    la metodolog\u00eda de caracterizaci\u00f3n conceptual por condicionamientos sucesivos (cccs)  trata de aproximar en un modelo formal el proceso natural que sigue un experto en su fase de interpretaci\u00f3n de resultados realizando una aproximaci\u00f3n iterativa basada en el clustering jer\u00e1rquico. La cccs:    aporta una sistematizaci\u00f3n al proceso  de interpretaci\u00f3n de clases procedentes de un  cluster jer\u00e1rquico y supone un  avance significativo respecto al estado actual en que la interpretaci\u00f3n se realiza de forma artesanal.   contribuye a sistematizar y objetivar los mecanismos de interpretaci\u00f3n que usan los expertos humanos.  genera resultados que permiten que el experto pueda comprender m\u00e1s f\u00e1cilmente las caracter\u00edsticas principales de la  clasificaci\u00f3n obtenida ya que genera conocimiento expl\u00edcito directamente a partir de las clases.    si bien la cccs es general, se ha centrado la aplicaci\u00f3n a estaciones depuradoras de aguas residuales por ser \u00e9ste uno de los  dominios donde las aproximaciones cl\u00e1sicas funcionan peor.    desde un punto de vista te\u00f3rico, el inter\u00e9s de esta tesis es presentar una propuesta metodol\u00f3gica h\u00edbrida que combine herramientas y t\u00e9cnicas de estad\u00edstica e inteligencia  artificial (ia) en forma cooperativa, siguiendo un enfoque transversal y multidiciplinar combinando elementos de la inducci\u00f3n de conceptos en ia, l\u00f3gica proposicional y teor\u00eda de probabilidad. Es as\u00ed como, \u00e9sta tesis, contribuye a la concepci\u00f3n gen\u00e9rica de sistema de kdd y a objetivar los procedimientos de  validaci\u00f3n de resultados, ya que el hecho de que un  clustering tenga una interpretaci\u00f3n clara est\u00e1 relacionado con  su utilidad; evaluarla requiere un mecanismo a posteriori de comprensi\u00f3n del significado de las clases.   la cccs aprovecha la estructura jer\u00e1rquica de la clasificaci\u00f3n objetivo para inducir conceptos iterando sobre las divisiones binarias que indica el dendrograma, de tal forma que, a partir de las variables que describen los objetos pertenecientes a cierto dominio, se  puedan encontrar las particularidades de cada clase, contribuyendo as\u00ed al proceso de  interpretaci\u00f3n conceptual autom\u00e1tica de clases.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Metodolog\u00eda de caracterizacion conceptual por condicionamientos sucesivos. una aplicacion a sistemas medioambientales.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Metodolog\u00eda de caracterizacion conceptual por condicionamientos sucesivos. una aplicacion a sistemas medioambientales. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Alejandra Alicia P\u00e9rez Bonilla <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 12\/01\/2010<\/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>Karina Gibert Oliveras<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: antoni Ciampi <\/li>\n<li>ulises Cort\u00e9s Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<li>josep Aguilar martin (vocal)<\/li>\n<li>natale carlo Lauro (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Alejandra Alicia P\u00e9rez Bonilla La 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