Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnostico industrial con limitación temporal.

Cardeñosa Lera, Jesús (1987). Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnostico industrial con limitación temporal.. Tesis (Doctoral), Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnostico industrial con limitación temporal.
Autor/es:
  • Cardeñosa Lera, Jesús
Director/es:
  • Maté Hernández, José Luis
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 1987
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Tras una introducción a la necesidad de estudio en este tema, se muestran las distintas ramas que los investigadores van siguiendo en la actualidad, exponiéndose las diferencias entre el diagnóstico médico y el industrial, así como la necesidad de estructurar el conocimiento del problema diagnóstico. La aproximación a tiempo real como objetivo y la definición de los sistemas complejos caracterizan el problema propuesto» como método de resolución del problema del diagnóstico» bajo condiciones de tiempo limitado en la respuesta. Como resolución a este problema, se proponen una serie de procedimientos integrados que permiten dar una respuesta según el tiempo disponible y que se resumen en: - Procedimiento de construcción de un árbol de fallos a partir del conocimiento en forma de reglas. - Procedimientos de depuración estructural del árbol de fallos. - Nuevo procedimiento de construcción del conjunto de Conjuntos Mínimos» puerta a puerta del árbol. - Método de resolución de íncertidumbre en los Conjuntos Mínimos en base a parámetros de fiabilidad para el caso de tiempo suficiente. - Definición del concepto de Conjunto Virtual como procedimiento de resolución de tipo estructural del problema del diagnóstico. - Método de resolución de incertidumbre en Conjuntos Virtuales basado en parámetros de fiabilidad. Los métodos propuestos permiten, desde la detección de inconsistencias en el conocimiento, hasta la posibilidad de diagnóstico incompleto, pero seguro, cuando el tiempo es insuficiente, como caracterización del problema del diagnóstico en emergencias.

Más información

ID de Registro: 21668
Identificador DC: http://oa.upm.es/21668/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:21668
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 21 Nov 2013 09:06
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 12:23
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