Tesis:
Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnóstico industrial con limitación temporal
- Autor: CARDEÑOSA LERA, Jesús
- Título: Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnóstico industrial con limitación temporal
- Fecha: 1987
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/21668/
- Director/a 1º: CUEVAS AGUSTIN, Gonzalo
- 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 medico y el industrial así como la necesidad de estructurar el conocimiento del problema del 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; 1. Procedimiento de construcción de un árbol de fallos a partir de reglas; 2. Procedimientos de depuración estructural de un árbol de fallos; 3. Nuevo procedimiento de deducción del conjunto de conjuntos mínimos de un árbol; 4. Resolución de incertidumbre en conjuntos mínimos con parámetros de fiabilidad; 5. Resolución estructural de incertidumbre según el concepto de conjunto virtual; 6. Resolución de incertidumbre en conjuntos virtuales en base a 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 diagnóstico en emergencias