PDF de programación - 5. SISTEMAS HIBRIDOS (SH)

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Publicado el 6 de Julio del 2017
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Creado hace 21a (30/04/2002)
5. SISTEMAS HIBRIDOS (SH)

5.1. Modos de Integración

• Aislados: No interaccionan sino es para comprobar los resultados
obtenidos con una y otra técnica. Pueden ser muy útiles en sistemas
usados en toma de decisión (para verificar entre si sus resultados)

• Transformación: Se transforma un sistema conexionista, previamente
entrenado, en una base de conocimiento de un sistema experto, o
viceversa, etc. Los componentes no interactúan entre sí.

Se están utilizando para verificar tendencias y relaciones entre datos,

como ayuda en toma de decisión en “Marketing”.

El sistema tiene la limitación de que sólo usa las capacidades de la

técnica que está siendo ocupada en cada momento.

• Con acoplamiento débil: conexión indirecta entre los componentes del
sistema híbrido, a través de interfases, ficheros, etc. El sistema usa los
componentes para beneficiar el funcionamiento de otros componentes. Por
ejemplo, el sistema conexionista se usa para analizar los datos dados por el
sistema experto. Precisa de gran cantidad de conexiones entre los
componentes, lentifica el funcionamiento del sistema y, además, no hay
acceso directo entre los distintos componentes del sistema.

• Con acoplamiento fuerte: conexión directa entre los componentes del
sistema híbrido, siendo cooperativos y mejorando el tiempo de ejecución
del sistema respecto a los anteriores. Además, cada parte ayuda al control
de las otras. Un ejemplo es una RNA imbuida en un S.E. donde la RNA
controle el proceso de inferencia enfocando adecuadamente los procesos de
búsqueda y de equiparación de patrones (en este caso reglas). Otro ejemplo
sería un sistema experto imbuido en una RNA proporcionando conectividad
entre las partes de la RNA o de ella con otras RNA y pudiendo ofrecer algún
tipo de explicación de actuaciones.

Se están usando en el campo de la robótica y educación.

• Totalmente integrados: son sistemas conexionistas que simulan o actúan

como sistemas expertos o bases de datos relacionales o viceversa.

Sistemas Conexionistas. Alejandro Pazos. Página

1

Sus principales características positivas son: robustez, mejora de la
eficiencia del sistema y un incremento en las posibles problemas a
solucionar.

Si están bien

integrados pueden ofrecer: gran capacidad de
adaptación, generalización, tolerancia a ruido, justificación, deducción
lógica, rapidez de proceso.

Son los modelos integrados más avanzados y están, todavía, en fase
de prototipo en la inmensa mayoría de los casos por lo que aún quedan
muchas dificultades a superar (algunas todavía por descubrir).

Los SH pueden explicar mejor las transiciones entre las partes más
primitivas y más elaboradas de las tareas cognoscitivas que tomando sus
componentes por separado (RNA, SE, ...).

5.2. Algunos Ejemplos de Sistemas Híbridos (SH)

No siempre van a coexistir en los sistemas híbridos las posibilidades de
componentes distintos. Es más, casi nunca coexisten todos. Lo más común es
que coexistan dos o tres componentes distintos. Se verán, a continuación
algunos ejemplos de esto:

5.2.1. R.N.A. y Sistemas Expertos

Es uno de los campos abiertos más amplios de la investigación actual

en Inteligencia Artificial.

la

información de

Su conjunción está soportada, de forma teórica, por la forma de
procesar
los humanos, donde se aprecian, ante
determinadas situaciones, una respuesta rápida, no consciente, gobernada
por el simple reconocimiento de patrones (ejemplo: actos reflejos ante dolor), y,
complementándose con lo anterior se requiere otro procesamiento de la
información que puede precisar de más datos y tiempo, pero que es consciente
y proporciona una mayor “calidad” en la respuesta.

Las RNA pueden ser una buena interfase entre el mundo real (difuso) y
los sistemas expertos en cuanto a la adquisición de conocimientos o a la
captación de informaciones (datos, noticias y conocimiento) se refiere. La
aproximación inversa sería que: (1) el S.E. toma los datos del exterior (puede
hacer preguntas a usuarios, conectarse a una base de datos, puede introducir
fácilmente heurísticas, etc.); (2) la RNA, una vez entrenada, analiza los datos

Sistemas Conexionistas. Alejandro Pazos. Página

2

de forma completa, rápida y masiva; y (3) los resultados de la evaluación de
los datos (utilidad y consistencia de los resultados o conclusiones de la RNA)
la realiza el S.E.: analizando, por tanto, y validando las salidas de la RNA.

Otra posible utilización compuesta de RNA y S.E. es: la RNA genera
proposiciones y constricciones para los sistemas expertos, educiendo el
conocimiento que no es capaz de elicitar el experto. Además pueden completar
(gracias a la capacidad de las RNA de restaurar patrones incompletos)
antecedentes o consecuentes incompletos de las reglas de producción de la
base de conocimientos de sistema experto.

Además, las RNA pueden usarse para validar los sistemas expertos,
para actualizar parámetros estadísticos en módulos de sistemas expertos, etc.

Finalmente, la RNA puede realizar un refinamiento del sistema experto:
(1) insertar en la RNA el conocimiento del sistema experto ; (2) se entrena la
RNA con ejemplos clasificatorios; y (3) se extrae el conocimiento de la RNA en
forma de reglas de producción: “SI ... ENTONCES” y se introduce en la base de
conocimientos del sistema experto.

5.2.2. RNA-BD-BRD (bases de datos- DB relacionales)

Se usan las RNA para extraer conocimiento de grandes bases de datos,
por ejemplo examinando patrones de atención clínica en relación con el
resultado de esta atención (éxito o fracaso). Las RNA hacen más “inteligentes”
las bases de datos ya que les permiten actualizar y adecuar su contenido
mediante algoritmos de aprendizaje.

Por otra parte la RNA puede extraer reglas de la base de datos e incluso

incluirle heurísticas de búsqueda.

Un ejemplo más sofisticado es una “base de datos consejera” que

utiliza:

1. Un sistema experto para: a) determinar las variables tiempo, recursos y
esfuerzos; y b) aconsejar al usuario sobre el coste y la organización óptima.

2. Una RNA para determinar la cantidad de esfuerzo y tiempo requeridos. Así,
el sistema experto recoge información del usuario acerca del trabajo
anterior al diseño de la base de datos y obtiene unos valores que serán los
de entrada a la RNA que calcula la cantidad de esfuerzo y tiempo necesario
para concluir el proyecto, devolviendo la RNA el número de personas más
requeridas y el tiempo total necesario. Esta información la usa el sistema

Sistemas Conexionistas. Alejandro Pazos. Página

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experto para concluir el coste, número de personal requerido y un esquema
organizado de los recursos.

5.2.3. RNA y algoritmos genéticos

Se utilizan los algoritmos genéticos para entrenar eficientemente las
RNA gracias a las propiedades de los algoritmos genéticos para: seleccionar la
población inicial; cruzarse con pérdida mínima de información y mutarse
(actúan como un operador que impide que el espacio de búsqueda sea 0 en
ningún momento). Estas propiedades de los algoritmos genéticos se aplican
sobre los pesos de las conexiones de la RNA y junto con otra propiedad de los
algoritmos genéticos que es la “reproducción” (sólo sobreviven y se reproducen
las mejores soluciones), se consigue obtener el esquema de pesos óptimos
para la RNA sin precisar del entrenamiento (se reduce el coste en tiempo y
poder computacional). Además se permite obtener los pesos óptimos de la RNA
como si estuviese entrenado, pero sin tener que prefijar ni la “tasa” ni la regla
de aprendizaje a utilizar por la RNA (puntos siempre conflictivos).

Suelen utilizarse, por

tanto,

(1)
optimización topológica (selecciona la arquitectura y conectividad óptimas
para la RNA en ese dominio concreto) y (2) optimización de los pesos de las
conexiones.

los algoritmos genéticos en:

Este tipo de sistemas híbridos (algoritmos genéticos – RNA) se usó con
éxito en problemas de predicción (económica y evaluación de impa cto
ambiental y refinamiento de bordes en zonas de baja calidad radiográfica.

Sistemas Conexionistas. Alejandro Pazos. Página

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  • Links de descarga
http://lwp-l.com/pdf4934

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