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Uso de un modelo de aprendizaje para un sistema complejo de diagnóstico industrial con limitación temporal

  • Autores: Jesús Cardeñosa Lera Árbol académico
  • Directores de la Tesis: José Luis Maté Hernández (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 1988
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Luis María Laita de la Rica (presid.) Árbol académico, José de Nó Sánchez de León (secret.) Árbol académico, Juan Pazos Sierra (voc.) Árbol académico, Mario García Galludo (voc.) Árbol académico, Emilio Prieto Sáez (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • Tras una introducción a la necesidad de estudio en este tema se muestran las distintas ramas que los investigadores van siguiendo en la actualidad exponiéndose las diferencias entre el diagnóstico médico y el industrial así como la necesidad de estructurar el conocimiento del problema del diagnóstico. La aproximación a tiempo real como objetivo y la definición de los sistemas complejos caracterizan el problema propuesto como método de resolución del problema del diagnóstico bajo condiciones de tiempo limitado en la respuesta. Como resolución a este problema se proponen una serie de procedimientos integrados que permiten dar una respuesta según el tiempo disponible y que se resumen en:

      -procedimiento de construcción de un árbol de fallos a partir de reglas.

      -procedimientos de depuración estructural de un árbol de fallos.

      -nuevo procedimiento de deducción del conjunto de conjuntos mínimos de un árbol.

      -resolución de incertidumbre en conjuntos mínimos con parámetros de fiabilidad.

      -resolución estructural de incertidumbre según el concepto de conjunto virtual.

      -resolución de incertidumbre en conjuntos virtuales en base a fiabilidad.

      los métodos propuestos permiten desde la detección de inconsistencias en el conocimiento hasta la posibilidad de diagnóstico incompleto pero seguro cuando el tiempo es insuficiente como caracterización del diagnóstico en emergencias.


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