Integració de la teoria dels rough sets dins del raonament basat en casos per potenciar la fase de recuperació
- Autores: Maria Salamó Llorente
- Directores de la Tesis: Elisabet Golobardes Ribé (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Ramon Llull ( España ) en 2004
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Enric Plaza (presid.), Esther Bernadó (secret.), Joan Marti (voc.), Núria Agell Jané (voc.), Teresa Escrig Maria (voc.)
- Materias:
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- Resumen
La tesis se enmarca en el Razonamiento Basado en Casos, concretamente en la potenciación de la fase de recuperación para su aplicación en problemas de clasificación, El objetivo que se plantea es aportar ideas innovadoras para la mejora de la fase de recuperación del Razonamiento Basado en Casos a partir de diferentes perspectivas. Estas perspectivas surgieron a partir de un estudio previo donde se detectaron tres puntos claves de la fase de recuperación.
Todas las propuestas parten de una misma base teórica, la teoría de los Rough Sets. A pesar de esta base común, cada una de las propuestas discierne de la otra según la forma de manipular y aproximar los conjuntos de atributos o de casos.
La primera perspectiva que realiza esta tesis busca diferentes métodos para aproximar la relevancia de los atributos, dada la clara dependencia de los métodos de ponderación de atributos con la función de similitud utilizada en la fase de recuperación. La segunda perspectiva se concentra en los métodos para la selección de atributos. El paso entre los métodos de ponderación y selección es ínfimo. Por este motivo, se describen las pautas a seguir en un esquema de selección básico, el cual parte de los métodos de ponderación para conseguir métodos de selección de atributos.
Como última perspectiva, se trata el conocimiento o memoria de casos que utilizará el sistema de Razonamiento Basado en Casos. El rendimiento de la fase de recuperación está también relacionado con la calidad de la memoria de casos y, por lo tanto, su mantenimiento es un punto clave en esta fase.
Esta tesis propone un esquema para la selección de atributos y un modelo para el mantenimiento de la memoria de casos, los cuales permiten el uso de diferentes políticas sin necesidad de cambiar el propio algoritmo. Las diferentes políticas para el mantenimiento de la memoria de casos evolucionadas hacia el modelo permiten además del mantenimiento, la
