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TIN2008-00040

Financiado

DESCUBRIMIENTO AUTOMATICO DE REGLAS BORROSAS NO CONVENCIONALES: BASES DE CONOCIM...

DESCUBRIMIENTO AUTOMATICO DE REGLAS BORROSAS NO CONVENCIONALES: BASES DE CONOCIMIENTO TEMPORAL BORROSO Y TSK DE ESTRUCTURA VARIABLE LA FINALIDAD DEL PROYECTO ES AVANZAR DENTRO DEL CONTEXTO DEL DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO, UTLIZANDO TECNICAS EVOLUTIVAS PARA EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE REGLAS BORROSAS QUE TENGAN UNA COMPLEJIDAD ESTRUCTURAL O SEMANTICA MAYOR... ver más

01/01/2008

USC

59K€

Presupuesto del proyecto: 59K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 234

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01

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Participantes

USC

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA

Total investigadores 234

Presupuesto del proyecto 59K€

Descripción del proyecto LA FINALIDAD DEL PROYECTO ES AVANZAR DENTRO DEL CONTEXTO DEL DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO, UTLIZANDO TECNICAS EVOLUTIVAS PARA EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE REGLAS BORROSAS QUE TENGAN UNA COMPLEJIDAD ESTRUCTURAL O SEMANTICA MAYOR DE LAS QUE SE TRATAN HABITUALMENTE EN LA BIBLIOGRAFIA DE MODELADO BORROSO DE SISTEMAS, DE ESTE MODO FACILITAREMOS SU UTILIZACION DIRECTA EN NUEVAS APLICACIONES DE MAYOR COMPLEJIDAD Y SU VALIDACION POR PARTE DE LOS EXPERTOS (ACOSTUMBRADOS A ESTE TIPO DE REGLAS), MEJORANDO ASI SU CONFIANZA EN LAS BASES DE CONOCIMIENTO APRENDIDAS, EN PARTICULAR SE PLANTEA EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE DOS CATEGORIAS DE REGLAS:A) REGLAS TEMPORALES BORROSAS, DE INTERES PARA EL MODELADO DE SISTEMAS DINAMICOS COMPLEJOS, DONDE LA REFERENCIA EXPLICITA AL TIEMPO JUEGA UN PAPEL RELEVANTE PARA ESTABLECER LA OCURRENCIA DE EVENTOS, RELACIONES ENTRE LOS MISMOS, ,,, ESTE TIPO DE REGLAS DE GRAN RIQUEZA SINTACTICA Y SEMANTICA SON DE INTERES EN AMBITOS COMO LA MONITORIZACION O SUPERVISION DE PROCESOS O EL DIAGNOSTICO,B) REGLAS DE TIPO TAKAGI-SUGENO-KANG SOBRE DATOS CON INCERTIDUMBRE ASOCIADA, DE INTERES EN AMBITOS DONDE EL APRENDIZAJE SE BASA EN MEDIDAS NO TOTALMENTE FIABLES NI PRECISAS,SE CONSIDERAN MECANISMOS DE RAZONAMIENTO APROXIMADO DIFERENTES DE LOS HABITUALES (IMPLICACION TIPO MAMDANI), POR LA RELEVANCIA QUE TIENE JUSTIFICAR DE CARA AL EXPERTO HUMANO NO SOLO LA ADECUADA REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO OBTENIDO POR EL APRENDIZAJE AUTOMATICO, SINO TAMBIEN EL MODELO DE RAZONAMIENTO UTILIZADO, CARACTERIZANDO LAS PROPIEDADES DE LOS OPERADORES DESDE UN PUNTO DE VISTA DE LOS PATRONES DE RAZONAMIENTO A QUE DAN LUGAR,LAS TECNICAS EVOLUTIVAS DE APRENDIZAJE UTILIZADAS SE VALIDARAN MEDIANTE SU APLICACION A DOS PROBLEMAS DE DIFERENTE NATURALEZA EN LOS QUE EL EQUIPO INVESTIGADOR TIENE EXPERIENCIA: UN PROBLEMA DE CLASIFICACION, COMO ES LA OBTENCION DE REGLAS TEMPORALES BORROSAS PARA LA IDENTIFICACION DE PERSONAS A PARTIR DE LOS DATOS PROPORCIONANDOS POR LOS SENSORES LASER DE UN ROBOT MOVIL Y UN PROBLEMA DE REGRESION, COMO ES LA OBTENCION DE REGLAS DE TIPO TSK-EV PARA LA ESTIMACION DE TIEMPOS DE FABRICACION DE PIEZAS EN LA INDUSTRIA DEL MUEBLE, SE VALIDARAN LOS RESULTADOS COMPARANDOLOS CON LOS OBTENIDOS AL APLICAR OTROS MODELOS MODELOS EVOLUTIVOS Y TAMBIEN TECNICAS DE OTRO TIPO (MAQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE EN EL PROBLEMA DE DETECCION DE PERSONAS Y REDES NEURONALES EN EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE TIEMPOS), descubrimiento de conocimiento\minería de reglas\reglas con incertidumbre

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