Agente inteligente

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Trabajo de Investigación

Diseño de un Agente Inteligente Web basado en técnicas de Inteligencia Artificial
Autor: Jorge Ropero Rodríguez Director: Carlos León de Mora Departamento de Tecnología Electrónica, Universidad de Sevilla. Avda. Reina Mercedes, s/n, 41012 - Sevilla (Spain) Tlfno.: (+034) 954 55 43 25, Fax: (+034) 954 55 27 64. jropero@dte.us.es Fecha 28-Junio-2006

Diseño de unAgente Inteligente Web basado en técnicas de Inteligencia Artificial

Jorge Ropero Rodríguez

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Índice general
Índice general Índice de figuras Índice de tablas AGRADECIMIENTOS PREFACIO CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN. 1. Motivación. 2. Conceptos de partida. 3. Estructura del trabajo. CAPÍTULO 2. TRATAMIENTO DELLENGUAJE NATURAL. 1. Introducción. 2. Técnicas NLP. 2.1. Términos índice. 2.2. Sintáctica y semántica. 2.3. Modelo de espacio vectorial. 2.3.1. Indexado de documentos 2.3.2. Introducción de pesos para los términos 2.3.3. Coeficientes de semejanza. 2.4. TREC. 2.5. Técnicas actuales. 2.5.1. Herramientas Monolingües. 2.5.2. Herramientas multilingües. 3. Sistemas basados en AI. 3.1. Redes neuronales.3.2. Lógica borrosa. CAPÍTULO 3. LÓGICA BORROSA. 1. Inteligencia artificial. 2. Lógica borrosa. 3 6 7 8 10 12 12 13 14 15 15 16 16 18 18 18 19 20 20 21 21 22 23 24 25 27 27 27

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3. Conjuntos borrosos. 4. Reglas SI… ENTONCES. 5. Borrosificación (Fuzzyfication). 6.Desborrosificación (Defuzzyfication). CAPÍTULO 4. DISEÑO DEL AGENTE INTELIGENTE. 1. Viabilidad del agente. 1.1. El modelo a seguir: Bea. 1.2. Otros agentes inteligentes en internet. 2. Punto de partida. 3. Asignación de coeficientes. 4. Sistema de lógica borrosa. 5. Administrador del sistema. CAPÍTULO 5. PRUEBAS Y RESULTADOS. 1. Introducción. 2. Análisis de contenidos. 2.1. Organización. 2.2. Estudios. 2.3.P.A.S. 2.4. Profesorado. 2.5. Recursos informáticos. 3. Definición de las pruebas. 4. Funcionamiento de la herramienta para las pruebas. 4.1. 4.2. 4.3. 4.4. Consulta en lenguaje natural. Asignación de vectores de peso. Modificación de vectores de peso. Entradas al sistema de lógica borrosa

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4.5. Motorde inferencia. 4.5.1. Desarrollo del motor de inferencia. 4.5.2. Definición de los conjuntos borrosos. 4.5.3. Definición de las reglas. 4.5.4. Salidas del sistema de lógica borrosa. 4.5.5. Modificaciones al sistema.

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CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES. 1. Conclusiones. 2. Líneas a seguir.APÉNDICE A. HERRAMIENTAS DE LÓGICA BORROSA. 1. Toolbox de lógica borrosa de Matlab. 1.1. El editor FIS. 1.2. El editor de funciones de pertenencia. 1.3. El editor de reglas. 1.4. El visor de reglas y el visor de superficies. 2. El programa Un-fuzzy. 2.1. Ventana principal. 2.2. Universo de entrada. 2.3. Universo de salida. 2.4. Base de reglas. 2.5. Simulación. 2.6. Generación de código. APÉNDICEB. RESULTADOS DE LAS PRUEBAS 1. Relación de Preguntas-Tipo 2. Resultados con motor de 3 entradas en Matlab. 3. Resultados del motor de 3 entradas con umbrales fijos 4. Motor de 5 entradas con umbrales fijos 5.- Motor de 5 entradas con umbrales variables 6. Ejemplos de informes de las pruebas realizadas. 6.1.- Informe de la consulta pregunta-tipo 122. Motor de 3 entradas con umbrales fijos. 6.2.-Informe de la consulta pregunta-tipo 122. Motor de 5 entradas con umbrales fijos. 6.3. Informe de la consulta pregunta-tipo 112. Motor de 5 entradas con umbrales variables. 6.4. Informe de la consulta pregunta-tipo 521. Motor de 3 entradas con umbrales fijos. 6.5. Informe de la consulta pregunta-tipo 521. Motor de 5 entradas con umbrales variables. APÉNDICE C. ARTÍCULO PRESENTADO A MELECON ‘06...
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