Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/51055
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSanz Bobi, Miguel A-
dc.contributor.authorVillar Collado, José-
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-09-24T10:14:52Z-
dc.date.available2020-09-24T10:14:52Z-
dc.date.issued1997-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/51055-
dc.descriptionPrograma de doctorado en Sistemas de energía eléctricaes_ES
dc.description.abstractLa tesis doctoral que aquí se presenta se enmarca dentro de la teoría de conjuntos borrosos por un lado, y dentro del diagnóstico y mantenimiento de procesos industriales por otro. En primer lugar se hace un análisis detallado de la inferencia en el marco de la lógica borrosa, con vistas a caracterizar desde un punto de vista semántico los distintos operadores necesarios para inferir conclusiones. Esta caracterización permite modelar distintas relaciones semánticas entre los antecedentes y consecuentes de una regla de conocimiento proporcionando una mayor riqueza y flexibilidad a la representación del conocimiento. El estudio de la inferencia ha permitido además diseñar una estrategia de razonamiento en dos niveles. El primero permite obtener conclusiones con grados de certidumbre cualitativamente altos, lo que a su vez exige observaciones o hechos precisos y con grados de certidumbre también elevados. Cuando los hechos son por algún motivo incompletos o con grados de certidumbre bajos, el primer nivel no permite inferir ningún tipo de conclusión. Por ello se recurre al segundo nivel, capaz de inferir a partir de observaciones incompletas, pero por contra sus conclusiones tienen grados de certidumbre cualitativamente menores, relacionados con el grado de contradicción entre las hipótesis de las reglas y las observaciones disponibles. Estos dos niveles se basan en dos modos de razonamiento distintos pero complementarios, que hemos denominado respectivamente razonamiento en el dominio de lo necesario y razonamiento en el dominio de lo posible. En segundo lugar se propone una metodología para el desarrollo de un sistema experto de diagnóstico basado en reglas con conocimiento borroso. Para ello se obtienen las reglas que describen el conocimiento disponible, asociando los síntomas que puedan aparecer en el proceso con las causas que los hayan originado. El conjunto de reglas debe ser lo más completo posible, de forma que contemple el mayor número de condiciones anómalas que el proceso pueda presentar, lo que a su vez facilita la determinación sistemática de las relaciones semánticas existentes entre cada antecedente y consecuente de cada una de las reglas. El sistema de reglas obtenido puede entonces ser utilizado para inferir tanto en el domino de lo necesario como en el dominio de lo posible, recurriendo a este último cuando las conclusiones del primero no sean suficientemente satisfactorias. Además el cálculo de las conclusiones se lleva a cabo mediante un mecanismo de inferencia simplificado, basado en dos índices de similitud entre hipótesis y observaciones, que resulta ser más rápido y fácil de interpretar que la tradicional regla composicional de inferencia.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1203 Ciencias de los ordenadoreses_ES
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3306 Ingeniería y tecnología eléctricaes_ES
dc.subject330609 Transmisión y distribuciónes_ES
dc.titleAplicación de la teoría de conjuntos borrosos al diagnóstico de procesos industrialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Aparece en las colecciones: Tesis Doctorales

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TD00423.pdfTesis Doctoral3,33 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
TD00423 Autorizacion.pdfAutorización599,24 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir     Request a copy


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.