Generación de sistemas basados en reglas mediante programación genética

Font Fernández, José María (2008). Generación de sistemas basados en reglas mediante programación genética. Thesis (Master thesis), Facultad de Informática (UPM).

Description

Title: Generación de sistemas basados en reglas mediante programación genética
Author/s:
  • Font Fernández, José María
Contributor/s:
  • Manrique Gamo, Daniel
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Investigación en Inteligencia Artificial
Date: 18 June 2008
Subjects:
Freetext Keywords: Sistemas Basados en Reglas, Programación Genética, Gramáticas Formales, Computación Evolutiva, Curvas Isocinéticas, Detección de Lesiones
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
UPM's Research Group: Tésis de Máster en Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - Non commercial

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Abstract

El objetivo fundamental de esta tesis de fin de máster es la construcción de un algoritmo de generación automática de sistemas basados en reglas mediante técnicas evolutivas, y su aplicación a la resolución del problema de detección de lesiones de rodilla a partir de curvas isocinéticas. Se presentan dos técnicas diferentes de generación de sistemas basados en reglas a través de programación genética guiada por gramáticas: la primera genera directamente sistemas basados en reglas y la segunda genera indirectamente sistemas basados en reglas difusas representados a través de redes de neuronas difusas. Se introduce un sistema de codificación de individuos específico de cada técnica, una gramática libre de contexto que permite la generación de individuos sujetos a dicha codificación y un método de evaluación de individuos especializado para el problema de detección de lesiones de rodilla. Asimismo, se presenta un nuevo método de análisis de series temporales de longitud variable que permite convertir una curva isocinética en un vector de dimensión finita, procesable por los generadores automáticos de sistemas basados en reglas. La aplicación de las técnicas desarrolladas en esta tesis permite la construcción de sistemas basados en reglas y sistemas basados en reglas difusas, a partir de un conjunto de datos de entrenamiento pertenecientes a un dominio de aplicación cualquiera. Estas técnicas permiten la generación de bases de conocimiento de forma automática reduciendo el coste asociado a los métodos tradicionales de educción de conocimientos, los cuales son altamente dependientes del experto del dominio. Los resultados de investigación presentados en este trabajo suponen un avance dentro del área relacionada con la construcción de sistemas inteligentes robustos: sistemas capaces de adaptarse a diferentes dominios o a los cambios que se puedan producir, facilitando el proceso de mantenimiento y actualización constante de una base de conocimiento.

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Item ID: 1064
DC Identifier: http://oa.upm.es/1064/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:1064
Deposited by: Don José María Font Fernández
Deposited on: 09 Jul 2008
Last Modified: 04 Feb 2016 13:27
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