Sistemas grises y conjuntos rugosos en el tratamiento de información con incertidumbre

Autores
Galardo, Osvaldo Jorge; Perissé, Marcelo Claudio; Roger, Juan Andrés; Barreto, Jorge; Malagrino, Sebastián; Fusco, Patricia
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
informe técnico
Estado
versión aceptada
Descripción
El rápido desarrollo y la extensa aplicación de la tecnología de bases de datos, unido a la gran cantidad de datos disponibles para el análisis en distintos ámbitos de las ciencias puras y aplicadas, ha convertido la minería de datos (data mining) y el descubrimiento de conocimiento (knowledge discovery) en áreas de intensa investigación. El conocimiento se ha convertido en un componente imprescindible en la industria, la banca e incluso en la vida social. En particular, los sectores económicos, tanto en las áreas de las manufacturas como de las finanzas requieren tomar decisiones sobre gran cantidad de información para obtener ventajas competitivas. Sin embargo, la información es frecuentemente imprecisa debido a que contiene gran cantidad de datos pero es cualitativamente pobre. La extracción de información comprensible a partir de grandes volúmenes de datos hace uso del proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases) que opera para obtener información subóptima pero económica y confiable para la toma de decisiones en los casos en que la información es incompleta, inexacta o inconsistente. En las décadas pasadas se han desarrollado varias técnicas y teorías para tratar datos de naturaleza imprecisa, como la teoría fuzzy y la teoría de las funciones de creencia de Dempster-Shafer. Esta investigación se centra en dos técnicas específicas: la teoría de conjuntos aproximados o rugosos (Rough Set Theory o RST) y la teoría de sistemas grises (Grey Systems Theory o GST), y en la hibridación de ambas: Grey Rough Set Theory o GRST. Se exhiben las propiedades fundamentales de las tres teorías y se evalúa la conveniencia de generalizaciones y ampliaciones de dichas teorías para el tratamiento de información incierta.
Fil: Galardo, Osvaldo Jorge. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Perissé, Marcelo Claudio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Roger, Juan Andrés. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Barreto, Jorge. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Malagrino, Sebastián. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Fusco, Patricia. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Materia
INFORMATICA
PROCESAMIENTO DE DATOS
006.312
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
OAI Identificador
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