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Incertidumbre e imprecision en sistemas expertos basados en reglas. (Inteligencia Artificial)

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Administración y gestión
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Conocer las causas de la existencia de hechos inciertos o imprecisos. Profundizar en el razonamiento Bayesiano. Entender la propagación de los factores de certeza en el encadenamiento de reglas. Comparar el razonamiento Bayesiano con los factores de certeza. Estudiar la lógica difusa, así como los conjuntos difusos. Analizar las variables lingüísticas. Aprender sobre las reglas e inferencia difusas. Utilizar la herramienta FuzzyCLIPS. Examinar la incertidumbre y la imprecisión.

1. Proposiciones inciertas e imprecisas


  •    1.1. Causas por las que pueden existir hechos inciertos o imprecisos   


2. Razonamiento bayesiano

3. Factores de certeza

  • 3.1. Propagación de los factores de certeza en el encadenamiento de reglas


4. Comparación entre razonamiento bayesiano y factores de certeza

5. Lógica difusa

6. Conjuntos difusos

7. Variables lingüísticas

8. Reglas difusas

9. Inferencia difusa

  • 9.1. Programación de incertidumbre e imprecisión en clips: fuzzyclips   

  • 9.2. Incertidumbre   

  • 9.3. Imprecisión

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