Teoría De Conjuntos Rugosos (Rough Sets)

Páginas: 10 (2387 palabras) Publicado: 7 de mayo de 2012
1. ÍNDICE




2.1 Modelo de Variable de precisión Bayesiana

2.1.1 Preliminares

2.1.2 Estructura Probabilística

2.1.3 Modelo de aplicación de los Conjuntos Rugosos (Rough Sets) a la Ingeniería Kansei.




2. Método de extracción de las reglas de decisión de las regiones aproximadas

2.2.1 Sistemas de información2.2.2 Relación de indiscernibilidad

2.2.3 Espacio de aproximación

2.2.4 Extracción de reglas de decisión

2.4.4.1 Primera etapa

2.4.4.2 Segunda etapa




2.3 Metodología propuesta

2.3.1 Elección del dominio

2.3.2 Medición del espacio semántico

2.3.3 Elespacio de propiedades

2.3.4 Síntesis a través de la Teoría de Conjuntos Rugosos










Anexo 2: Modelo de referencia. Conjuntos Rugosos (Rough Sets)



El desarrollo de técnicas para considerar la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones es una de las tareas fundamentales de muchos investigadores en el campo de la Inteligencia Artificial. En los SistemasBasados en Conocimiento, como sistemas particulares para la toma de decisiones, el uso de estas técnicas es de especial consideración. Se analiza a continuación la problemática y se propone un modelo que muestra vías para su determinación y manejo. Por muchos años la incertidumbre fue concebida sólo en términos de la teoría de las probabilidades. Actualmente se han desarrollado otros enfoques que handemostrado su capacidad para caracterizar situaciones bajo incertidumbre. Los más conocidos de éstos son: la Teoría de la Evidencia (Shafer, 1976), la Teoría de la Posibilidad (Zadeh, 1978), la Teoría de las Medidas Borrosas (Sugeno 1974) y la Teoría de los Conjuntos Rugosos. (Pawlak, 1982, Klir, 1995b, Klir, 1998, Neufeld, 1997, Orlowska, 1998, Pawlak, 1995a, Pawlak, 1995b). (Revistainvestigación operacional vol.23.Un sistema basado en casos para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre…) Es esta última la que expondremos en este apartado ya que en los últimos años ha tenido un gran desarrollo y una gran aplicación en diferentes campos de conocimiento. La teoría Rough Set fue desarrollada en un ámbito de inteligencia artificial para analizar datos donde existe altaambigüedad, permitiendo su clasificación y toma de decisiones más racional. El propósito principal de la teoría RS es la transformación de datos en conocimiento, es decir, se trata de extraer información útil de las bases de datos (Greco et al. 2001; Pawlak 1982 y 1991). Esta teoría permite establecer una metodología para la extracción de patrones dentro de un conjunto de datos y está basada en losconceptos de “discernibilidad y “aproximación”. Discernir significa “conseguir distinguir una cosa de otra, por medio de los sentidos o del razonamiento humano”, lo que se busca es encontrar todos aquellos objetos que producen distinto tipo de información, es decir, aquellos objetos que son “discernibles” (Pawlak y Slowi␣ski, 1994). Aproximación se refiere a la existencia de vaguedad, imprecisión en lainformación de un conjunto de objetos, se puede conseguir una mayor información cuando se utiliza conjuntos aproximados. A partir de estos conceptos se construye toda la estructura matemática del Rough Set (Pawkak y Skowron, 2007).

El modelo original de Pawlak llamado Modelo Rough Set Original (RSO) establece una estructura determinística (causa-efecto) ante la incertidumbre, donde se definenreglas para la discriminación de los objetos atendiendo a propiedades específicas de los mismos y que afectan a una o más variables de decisión. En 2003 este modelo fue ampliado por los investigadores Dominik Šlezak y Wojciech Ziarko, incluyéndose información a priori de parámetros probabilísticos. A este modelo se le llamó Variable de Precisión Bayesiana Rough Set (VPBRS), el cual se basa como...
Leer documento completo

Regístrate para leer el documento completo.

Estos documentos también te pueden resultar útiles

  • Teoria de conjuntos y tpos de conjuntos
  • Teoria de conjuntos
  • Teoria de Conjuntos
  • teoria de conjuntos
  • Teoria De Conjunto
  • Teoria de Conjuntos
  • Teorias de los conjuntos
  • LA TEORÍA DE CONJUNTOS

Conviértase en miembro formal de Buenas Tareas

INSCRÍBETE - ES GRATIS