Resumen de Fusión de conocimiento en bases de datos relacionales: Medidas de agregación y resumen
Los objetivos que se abordan en esta memoria son los siguientes:
* DEFINICIÓN DE DEPENDENCIA APROXIMADA DIFUSA Se pretentde definir y desarrollar el concepto de Dependencia Aproximada Difusa, como extensión al caso difuso del concepto ya existente de Dependencia Aproximada. Para ello, se parte de algunos enfoques existentes para el caso "crisp". Además se estudia el problema de la implementación eficiente, con objeto de optimizar en la medida de lo posible los requisitos necesarios en tiempo de ejecución y espacio de memoria.
Dentro de este mismo apartado, se describen un conjunto de situaciones tipo en las que aplicar esta metodología, para a continuación mostrar dos ejemplos concretos en los que aplicamos nuestros resultados en problemas reales que, de otra forma, serían mucho más difíciles de abordar.
* MINERÍA DE DATOS Y ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS Como un segundo objetivo, se propone el uso de Dependencias Aproximadas para el Análisis de Correspondencias entre Particiones. Se estudia el problema de concordancia de particiones difusas, que puede verse como una extensión del análisis de correspondencias clásico. Dicho problema puede formularse como un caso particular de la búsqueda de dependencias aproximadas difusas.
Se plantea un ejemplo real y práctico, dentro de un entorno agrícola, en el que estudiar las relaciones que pueden existir entre distintas apreciaciones sobre un mismo concepto como es el suelo de cultivo.
* DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN SOFTWARE Por último, y para que estos resultados sean realmente eficaces, será necesario contar con una herramienta software que lleve a la práctica los resultados teóricos previamente obtenidos. Es por ello que otro de los objetivos presentados en esta memoria es el desarrollo de una aplicación que englobe la implementación, no sólo de los resultados presentados en esta memoria, sino también de otros necesarios para una buena gestión de un Sis
