Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn

Autores
Valdez, Néstor Jorge; Falappa, Marcelo Alejandro
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, en el marco de la teoría de cambio de creencias, algoritmos para la obtención de contracciones múltiples con cláusulas Horn, considerando las operaciones de contracción bajo lṕgica Horn como lenguaje de representación de conocimiento. Para ello, estudiamos los resultados generales realizados en la adaptación al marco AGM a lógicas no clásicas, como Orderly Maxichoice Horn Contraction, Partial Meet Horn Contraction, e Infra Horn Contraction. Se analizan, algoritmos conocidos en el campo de base de creencias para el c´alculo de sus conjuntos de restos y kernels en sus diversas variantes con una sola sentencia como entrada, para as´ı poder realizar sus extensiones para múltiples sentencias como entrada. La contribución de esta investigación consiste en: definir los algoritmos y sus heurísticas para encontrar los elementos del kernel, definir sus cortes minimales mediante funciones de incisión, y finalmente definir contracciones múltiples. De manera análoga, se proceder´a a definir procedimientos para los conjuntos de restos y sus cortes maximales.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Sistemas
conjuntos de restos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Knowledge Representation Formalisms and Methods
conjuntos kernel
algoritmos de contracción Múltiple Horn
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/41798

id SEDICI_8622cd39020121e736194111460f8c2d
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/41798
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples HornValdez, Néstor JorgeFalappa, Marcelo AlejandroCiencias InformáticasSistemasconjuntos de restosARTIFICIAL INTELLIGENCEKnowledge Representation Formalisms and Methodsconjuntos kernelalgoritmos de contracción Múltiple HornEsta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, en el marco de la teoría de cambio de creencias, algoritmos para la obtención de contracciones múltiples con cláusulas Horn, considerando las operaciones de contracción bajo lṕgica Horn como lenguaje de representación de conocimiento. Para ello, estudiamos los resultados generales realizados en la adaptación al marco AGM a lógicas no clásicas, como Orderly Maxichoice Horn Contraction, Partial Meet Horn Contraction, e Infra Horn Contraction. Se analizan, algoritmos conocidos en el campo de base de creencias para el c´alculo de sus conjuntos de restos y kernels en sus diversas variantes con una sola sentencia como entrada, para as´ı poder realizar sus extensiones para múltiples sentencias como entrada. La contribución de esta investigación consiste en: definir los algoritmos y sus heurísticas para encontrar los elementos del kernel, definir sus cortes minimales mediante funciones de incisión, y finalmente definir contracciones múltiples. De manera análoga, se proceder´a a definir procedimientos para los conjuntos de restos y sus cortes maximales.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2014-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf91-95http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/41798spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:33:55Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/41798Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:33:56.005SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
title Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
spellingShingle Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
Valdez, Néstor Jorge
Ciencias Informáticas
Sistemas
conjuntos de restos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Knowledge Representation Formalisms and Methods
conjuntos kernel
algoritmos de contracción Múltiple Horn
title_short Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
title_full Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
title_fullStr Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
title_full_unstemmed Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
title_sort Dinámica de Conocimiento: implementación computacional de Operaciones de Contracción Múltiples Horn
dc.creator.none.fl_str_mv Valdez, Néstor Jorge
Falappa, Marcelo Alejandro
author Valdez, Néstor Jorge
author_facet Valdez, Néstor Jorge
Falappa, Marcelo Alejandro
author_role author
author2 Falappa, Marcelo Alejandro
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Sistemas
conjuntos de restos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Knowledge Representation Formalisms and Methods
conjuntos kernel
algoritmos de contracción Múltiple Horn
topic Ciencias Informáticas
Sistemas
conjuntos de restos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Knowledge Representation Formalisms and Methods
conjuntos kernel
algoritmos de contracción Múltiple Horn
dc.description.none.fl_txt_mv Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, en el marco de la teoría de cambio de creencias, algoritmos para la obtención de contracciones múltiples con cláusulas Horn, considerando las operaciones de contracción bajo lṕgica Horn como lenguaje de representación de conocimiento. Para ello, estudiamos los resultados generales realizados en la adaptación al marco AGM a lógicas no clásicas, como Orderly Maxichoice Horn Contraction, Partial Meet Horn Contraction, e Infra Horn Contraction. Se analizan, algoritmos conocidos en el campo de base de creencias para el c´alculo de sus conjuntos de restos y kernels en sus diversas variantes con una sola sentencia como entrada, para as´ı poder realizar sus extensiones para múltiples sentencias como entrada. La contribución de esta investigación consiste en: definir los algoritmos y sus heurísticas para encontrar los elementos del kernel, definir sus cortes minimales mediante funciones de incisión, y finalmente definir contracciones múltiples. De manera análoga, se proceder´a a definir procedimientos para los conjuntos de restos y sus cortes maximales.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, en el marco de la teoría de cambio de creencias, algoritmos para la obtención de contracciones múltiples con cláusulas Horn, considerando las operaciones de contracción bajo lṕgica Horn como lenguaje de representación de conocimiento. Para ello, estudiamos los resultados generales realizados en la adaptación al marco AGM a lógicas no clásicas, como Orderly Maxichoice Horn Contraction, Partial Meet Horn Contraction, e Infra Horn Contraction. Se analizan, algoritmos conocidos en el campo de base de creencias para el c´alculo de sus conjuntos de restos y kernels en sus diversas variantes con una sola sentencia como entrada, para as´ı poder realizar sus extensiones para múltiples sentencias como entrada. La contribución de esta investigación consiste en: definir los algoritmos y sus heurísticas para encontrar los elementos del kernel, definir sus cortes minimales mediante funciones de incisión, y finalmente definir contracciones múltiples. De manera análoga, se proceder´a a definir procedimientos para los conjuntos de restos y sus cortes maximales.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/41798
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/41798
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
91-95
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260188184182784
score 13.13397