Desarrollo de una metodología e implementación de un sistema basado en el conocimiento de filosofía híbrida : una aplicación para la evaluación de impacto ambiental
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http://hdl.handle.net/2183/18256Colecciones
- Teses de doutoramento [2098]
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Desarrollo de una metodología e implementación de un sistema basado en el conocimiento de filosofía híbrida : una aplicación para la evaluación de impacto ambientalAutor(es)
Directores
Pazos, A.Fecha
1998Centro/Dpto/Entidad
Universidade da Coruña. Departamento de ComputaciónResumen
[Resumen] El avance producido en los últimos años
en el ámbito de la computación e
inteligencia artificial permite disponer
de un conjunto de técnicas que traten,
de una forma experta y consistente, el amplio
y complejo dominio de las
evaluaciones de impacto ambiental.
Las características generales del dominio,
de gran tamaño y con una
tasa de cambio de los conocimientos elevada, sugiere como adecuada
una aproximación de integración entre
bases de datos, sistemas expertos
y redes de neuronas artificiales.
La ausencia de una metodología
de integración entre las citadas
técnicas, requiere un amplio estudio
de diversas metodologías
existentes en cada una de las técnicas
involucradas, necesario para
la consecución de una metodología
de integración que incorpore un alto
gradod e integridad y consistencia a los
sistemas de información
resultantes. En general, las capacidades de aprendizaje de las redes
de neuronas artificiales unidas a las
posibilidades de razonamiento y
explicación de los sistemas expertos
y a las capacidades de definición y
manipulación de grandes cantidades de datos de las bases de datos permiten
manejar el complejo dominio de las evaluaciones de
impacto ambiental con unas mínimas garantias.
En el aspecto técnico, el sistema general incorpora
un nivel de abstracción superior
basado en reglas de producción que define las hipótesis
generales del dominio (acciones causantes
de impacto, cruces de efectos y medidas correctoras),
y un nivel inferior, con un
mecanismo de razonamiento basado en restricciones,
que decremente el coste de mantenimiento
del sistema.
Además, se incorpora una nueva arquitectura de
manipulación de redes de neuronas artificiales que
considera la integración de las diferentes
etapas de los sistemas conexionistas (arquitectoras, conjuntos
de entrenamiento, conjuntos de test y en ejecución).
Palabras clave
Sistemas expertos (Informática)
Inteligencia artificial
Inteligencia artificial
Derechos
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