Resumen de Análisis de inconsistencias en bases de conocimiento inducidas automáticamente
Alejandra Pérez Bonilla 
, Karina Gibert Oliveras
En este art¶³culo se presenta la primera comprobaci¶on que se realiza del comportamiento de las bases de conocimiento (sistemas de reglas) indu- cidas mediante la metodolog¶³a de Caracterizaci¶on Conceptual por Condi- cionamientos Sucesivos (CCCS)[11], orientada a la generaci¶on autom¶atica de descripciones conceptuales de clasi¯caciones, que puedan dar soporte a la posterior toma de decisiones, as¶³ como su aplicaci¶on a la interpreta- ci¶on de las clases identi¯cadas previamente en dos plantas depuradoras de aguas residuales, las cuales caracterizan las distintas situaciones que se presentan en el proceso de depuraci¶on. La particularidad del m¶etodo es que interpreta una partici¶on obtenida sobre un dominio poco estructurado a partir de una clasi¯caci¶on jer¶arquica.
La metodolog¶³a permite conocer la estructura de los datos y extraer informaci¶on ¶util para la generaci¶on autom¶atica de un sistema de reglas, que permita posteriormente identi¯car las clases obtenidas.
Es importante mencionar que no es un cross-validation para estudiar el poder predictivo de las bases de conocimientos inducidas por la CCCS, si no una primera aproximaci¶on al estudio de las inconsistencias que pueden presentarse al comprobar las asignaci¶on de clases que realizan las reglas a cada objeto de la base de datos.
