Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10201/49711

Title: Metodología de adquisición incremental del conocimiento para control de tendencias en dominios de respuesta crítica
Issue Date: 20-May-2016
Date of creation: 15-Apr-2010
Related subjects: 004 - Ciencia y tecnología de los ordenadores. Informática.
Keywords: Conocimiento incremental
Gestión del conocimiento
RDR
MCRDR
Señales
Ayuda a la decisión
Abstract: En este trabajo se presenta una metodología de adquisición de conocimiento que ayudará a los expertos en la toma de decisiones mostrando la información realmente relevante. Para ello, como punto de partida se ha utilizado el sistema MCRDR, evaluando sus limitaciones y proponiendo un conjunto de extensiones que lo hacen más potente. En ciertos entornos críticos como UCIs, plantas nucleares, empresas… los expertos no necesitan tanto ayuda para la realización de un diagnóstico completo como para detectar situaciones de riesgo (de hecho, en ocasiones ya existe un diagnóstico previo). En estos casos, su objetivo suele estar dirigido a mantener determinadas variables en un estado estable. En estos casos, cuando los expertos analizan los datos, deben decidir si existe o no una situación de riesgo para tomar decisiones en consecuencia. Un sistema inteligente que analice la información y extraiga conclusiones sobre las situaciones de riesgo, formateando y ordenando conveniente sus causas puede facilitar el proceso de toma de decisionesIn this work a methodology for knowledge based systems is defined that helps experts to take decisions by showing them the really important information. To do that, as an starting point MCRDR has been used, evaluating its limitations and proposing some extensions. In some situations, corporations or systems, like in Intensive Care Units (ICUs), nuclear plants..., risk management situations or emergency ones, experts do not need to do a diagnosis about the situation (in fact, in some cases, it is already done). The objective in those cases is to keep the system variables at a stable state. On the other hand, when the experts analyze the state of the system, they have to decide if it is in a risk situation and decide what actions could resolve the problem. So, an intelligent system which could analyze the information, extracting conclusions, formating and ordering their causes, would be a good help for an expert, so making it easier the decision process.
Primary author: Torralba Rodríguez, Francisco Jesús
Director: Fernández Breis, Jesualdo Tomás
Martínez Béjar, Rodrigo
Faculty / Departments / Services: Departamento de Informática y Sistemas
Published in: Proyecto de investigación:
URI: http://hdl.handle.net/10201/49711
Document type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Number of pages / Extensions: 237
Rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
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