Raciocínio baseado em casos: uma abordagem fuzzy para diagnóstico nutricional

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro TecnológicoRaciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma técnica da Inteligência Artificial (IA), recentemente desenvolvida, para amenizar a elaboração de regras existentes em sistemas especialistas que modelam a cognição humana para resolver problemas. O RBC pode ser usado em circunstâncias específicas tais como para a determinação de um Diagnóstico Nutricional e Prescrição Dietética. Em muitos aspectos, é basicamente diferente de outras maiores abordagens da IA. Por acreditar que a matemática clássica sozinha não contempla todos os aspectos das escolhas desenvolvidas pela mente humana é que sentimos a necessidade de uma ferramenta mais flexível, onde possamos ter respostas em graus de cinza. É hábil para utilizar um específico conhecimento de experiências prévias, problemas com situações concretas (casos) e repetir o ato humano de relembrar prévios episódios resolvendo um dado problema por reconhecimento de outras afinidades. Para isso, integramos a metodologia do RBC e o modelo da Lógica Difusa no desenvolvimento deste sistema. Diagnóstico Nutricional e Prescrições Dietéticas são muito complexos, descrevendo estas considerações em parâmetros Fuzzy, como obesidade, comportamento individual, idade e tendências genéticas. O objetivo deste estudo, foi desenvolver um sistema inteligente que satisfizesse as necessidades de um especialista nutricionista ao determinar um Diagnóstico Nutricional e fornecer uma Prescrição Dietética a um indivíduo, utilizando-se ferramentas rápidas e próximas a cognição humana. A base de casos deste sistema, foi obtida através de um estudo realizado na instituição Pell Heart Survey Regional Municipality of Pell em 1997, na província de Ontário, Canadá. Esta pesquisa foi caracterizada como um estudo de casos, transversal e qualitativo. O objetivo da Instituição Peel neste estudo, foi determinar o estado nutricional desta população assim como diagnosticar doenças crônico degenerativas não transmissíveis. A Instituição Pell coletou o tamanho de uma amostra de 2000 sujeitos, foram aleatoriamente selecionados em uma população adulta entre 18 e 59 anos de idade, de ambos os sexos. Os riscos nutricionais desta população foram determinados pelas variáveis de índices de massa corporal (IMC), avaliação dietética, necessidades energéticas totais (NET), o nível de atividade física, pressão arterial, colesterol sangüíneo, história familiar, tabagismo, sexo e idade. Pegou-se as amostras da Pell e fez-se um tratamento e análise dos dados. Aplicou-se o modelo fuzzy para valorar os atributos e a metodologia do Raciocínio Baseado em Casos, utilizou-se para compor os casos reais e suas devidas soluções, na base de casos. Constituiu-se um conjunto de protótipos para facilitar a aquisição dos casos, agilizando a recuperação dos mesmos, diminuindo-se a necessidade de adaptação. A ferramenta utilizada para testar os pesos, foi a shell Esteem 1.4 da Esteem Software e o programa estatístico utilizado foi SPSS, versão 8.0. O tamanho da amostra foi adequada. Verificou-se a sustentabilidade da capacidade do modelo tendo em vista a importância do aprendizado com a experiência. A validação do modelo fuzzy e do RBC chegou próximo a 100

Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico

Esta tesis aborda el diagnóstico de fallos en sistemas industriales por técnicas de Inteligencia Artificial, tratando en particular el razonamiento borroso y posibilístico. Inicialmente, se presentan los problemas a resolver en el diagnóstico de sistemas y después se plantean estrategias para abordarlos a partir de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, en donde destacamos los métodos relacionales borrosos que serán la base para nuestra aportación principal. También se han estudiado los sistemas expertos basados en lógica borrosa y que usan tablas de decisión, los sistemas expertos que combinan lógica borrosa con probabilidad y los sistemas de diagnóstico basados en redes Bayesianas. Se experimenta con varias técnicas de diagnóstico descritas en el estado del arte, haciendo combinaciones entre ellas. Una vez experimentadas y evaluadas las anteriores técnicas, vistos los inconvenientes que surgían, se decidió implementar una nueva metodología que diera una mejor solución al problema del diagnóstico. Esta metodología es el diagnóstico posibilístico borroso visto como un problema de optimización lineal. La metodología convierte los enunciados lingüísticos, que componen una base de reglas de un sistema experto borroso, en un conjunto de ecuaciones lineales a través de técnicas relacionales. Luego, estas ecuaciones se utilizan con algoritmos de programación lineal. Algunas modificaciones requieren programación cuadrática. Los resultados obtenidos en esta última aportación en una aplicación de análisis de aceites fueron satisfactorios, presentando al usuario una salida de diagnóstico fácil de interpretar, suficientemente exacta y teniendo en cuenta la incertidumbre en reglas y medidas.Ramírez Valenzuela, JC. (2007). Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1922Palanci