Aplicación del algoritmo conceptual RGC en el diseño de Sistemas Basados en Casos

Abstract

Los Sistemas Basados en Casos constituyen un paradigma de la Inteligencia Artificial de gran aplicabilidad en disímiles dominios de la vida real. La organización de la base de conocimiento es una cuestión central en el funcionamiento de este tipo de sistemas, pues de ella depende en gran medida la efectiva recuperación de los casos semejantes al problema a resolver. Es por ello, que en los últimos años la atención en esta temática se dirige hacia este aspecto. La presente investigación propone como objetivo general: aplicar el algoritmo de agrupamiento conceptual RGC en la organización de la base de conocimiento de un Sistema Basado en Casos para contribuir a mejorar la eficacia en la solución de problemas de clasificación. Se describe el algoritmo conceptual RGC en cada una de sus etapas: determinación extensional y determinación intencional; además se propone una estructura jerárquica conceptual para organizar la base de casos que facilita el acceso y recuperación de los casos similares. Para validar los resultados de la propuesta de solución se utiliza el método de validación cruzada y la prueba no paramétrica de Friedman. Se establecen comparaciones en cuanto a la eficacia entre una estructura plana y la estructura jerárquica conceptual propuesta; así como una comparación con otros tipos de organización de la base de conocimiento que utilizan algoritmos como el LC-Conceptual, K-means, Holotipo y el algoritmo Ideal de la Clase. Los resultados demuestran que la solución propuesta garantiza la eficacia en la solución de problemas de clasificación.

The Case Based Systems constitute a paradigm of Artificial Intelligence of great applicability in different domains of real life. The organization of the knowledge base is a central issue in the operation of this type of system, since the effective recovery of cases similar to the problem to be solved depends, to a large extent, on it. That is why, in recent years, attention has been focused on this issue. The general objective of this research is to apply the conceptual grouping algorithm RGC in the organization of the knowledge base of a Case Based System in order to contribute to improve the efficiency in the solution of classification problems. The conceptual algorithm RGC is described in each of its stages: extensional determination and intentional determination; in addition, a conceptual hierarchical structure is proposed to organize the case base that facilitates the access and recovery of similar cases. The cross validation method and Friedman's non-parametric test are used to validate the results of the proposed solution. Comparisons are made as to the effectiveness of a flat structure and the proposed conceptual hierarchical structure; as well as a comparison with other types of knowledge base organization using algorithms such as LC-Conceptual, K-means, Holotype and the Ideal Class algorithm. The results show that the proposed solution guarantees the efficiency in solving sorting problems.