Aprendizaje de particiones difusas para razonamiento inductivo

Existe consenso entre los investigadores en que se pueden obtener sistemas más inteligentes por medio de la hibridación de metodologías de Soft Computing haciendo de este modo que las debilidades de unos sistemas se compensen con las bondades de otros. Los Sistemas Neurodifusos (SNDs) y los Sistemas Difusos Evolutivos (SDEs) constituyen la más notoria representatividad. Un Sistema Difuso Evolutivo es básicamente un sistema difuso robustecido por un proceso de aprendizaje basado en un Algoritmo Evolutivo (AE), en particular los Algoritmos Genéticos (AGs), los cuales están considerados actualmente como la técnica de búsqueda global más conocida y empleada. Este tipo de algoritmos presentan la capacidad de explorar y explotar espacios de búsqueda complejos, lo que les permite obtener soluciones muy próximas a la óptima. Además, la codificación genética que emplean les permite incorporar conocimiento a priori de una forma muy sencilla y aprovecharlo para guiar la búsqueda.En la presente tesis doctoral se proponen SDEs que tienen como objetivo principal el aprendizaje automático de particiones difusas para mejorar una técnica de modelado y simulación denominada Razonamiento Inductivo Difuso (FIR). Se persigue aprovechar las potencialidades de los AGs para aprender los parámetros de discretización de la metodología FIR, es decir, el número de clases por variable (granularidad) y las funciones de pertenencia (landmarks) que definen su semántica. Debido al hecho que es una metodología basada en lógica difusa, la eficiencia en el modelado y predicción de FIR está influenciada de forma directa por estos parámetros de discretización. Es así como, la determinación automática de parámetros adecuados de discretización en la metodología FIR surge como una alternativa de gran interés y utilidad al uso de valores heurísticos y/o por defecto. Más aún, automatizar la selección de los valores adecuados para estos parámetros permite el uso de la metodología FIR a usuarios no expertos en modelado de sistemas ni en lógica difusa garantizándoles el mejor rendimiento de esta metodología.Se presentan tres métodos evolutivos de aprendizaje automático de las particiones difusas: a) El aprendizaje de la granularidad con las funciones de pertenencia uniformes (AG1+EFP), b) El ajuste local de las funciones de pertenencia con un número fijo de clases para cada variable (AG1+AG2), y c) El aprendizaje en conjunto de la granularidad y de las funciones de pertenencia asociadas que definen su semántica (AG3). Dichos métodos han sido implementados en la herramienta de programación Matlab y sirven tanto para entornos Windows como para Linux.Los resultados obtenidos por los SDEs desarrollados han sido muy buenos en las cuatro aplicaciones estudiadas: sistema nervioso central humano, línea de media tensión en núcleos urbanos, estimación a corto plazo de concentraciones de ozono en Austria y estimación a largo plazo de concentraciones de ozono en México. Nuestros métodos evolutivos son los que presentan mayor eficiencia en el proceso de predicción si los comparamos con los obtenidos por otras metodologías en trabajos previos, por FIR usando valores por defecto y también, cosa no esperada, por FIR cuando los parámetros de fusificación han sido definidos por expertos en el área. En general, el AG3 y la combinación AG1+AG2, en ese orden, son los que han mostrado mejores resultados en todas las aplicaciones, seguidos por el AG1+EFP. Sin embargo el AG3 es el que presenta mayor costo computacional. Por lo tanto como conclusión general, debemos decir que los SDEs diseñados e implementados en esta tesis consiguen buenos resultados para la tarea que les ha sido encomendada en el entorno de la metodología FIR. Es pues el usuario quien debe decidir qué SDE resulta más conveniente para la aplicación que tiene entre manos, en función de las necesidades temporales y de precisión.It is commonly established that more intelligent systems can be obtained by the hybridization of Soft Computing methodologies, in order that the weaknesses of some systems be compensated with the strengths of others. Neural Fuzzy Systems (NFSs) and Evolutionary Fuzzy Systems (EFSs) are the most notorious representatives of these hybrid systems.An Evolutionary Fuzzy System is basically a fuzzy system augmented by a learning process based on an evolutionary algorithm (EA), particularly Genetic Algorithms (GAs), which are currently considered as the most well-known employed global search technique. This kind of algorithms have the ability to explore and to exploit complex search spaces, which allows the obtaining of solutions very close to the optimal ones within these spaces. Besides, the genetic codification employed allows to incorporate a priori knowledge in a very simple way and to use it to guide the search.In this PhD. thesis, we propose EFSs that improves a modeling and simulation technique the Fuzzy Inductive Reasoning (FIR). The main goal of the EFSs is to take advantage of the potentialities of GAs to learn the fuzzification parameters of FIR, i.e. the number of classes per variable (granularity) and the membership functions (landmarks) that define its semantics. Due to the fact that it is a methodology based on fuzzy logic, FIR modeling and prediction performance is directly influenced by these discretization parameters. Therefore, the automatic determination of precise fuzzification parameters in the FIR methodology is an interesting and useful alternative to the use of heuristics and/or default values. Moreover, it is expected that the automatic selection of adequate values for these parameters will open up the FIR methodology to new users, with no experience neither in systems modeling nor in fuzzy logic, guaranteeing the best performance of this methodology.Three evolutionary methods of automatic learning of fuzzy partitions are presented: a) The learning of the granularity with uniform membership functions (GA1+EFP), b) The local tuning of the membership functions with a fixed number of classes per variable (GA1+GA2), and c) The learning at the same time of the granularity and the membership functions associated that define its semantics (GA3). The evolutionary methods have been implemented in Matlab and they run in both Windows and Linux environments.The results obtained by the EFSs developed in the four applications studied, i.e. human central nervous system, maintenance costs of electrical medium line in Spanish towns, short-term estimation of ozone concentration in Austria and long-term estimation of ozone concentration in Mexico, were very good. The results obtained by our evolutionary methods have presented higher efficiency in the prediction process than those obtained by other methodologies in previous works, by FIR using default values and, even, by FIR when the fuzzification parameters have been defined by experts in the area. In general, the GA3 and the combination GA1+GA2, in that order, are the ones that have shown better results in all the applications, followed by the GA1+EFP. However, GA3 is the algorithm that presents the greatest computational cost. As general conclusion, we must say that the EFSs designed and implemented in this thesis yielded good results for the task which they were entrusted in FIR methodology. Therefore, the user should decide what EFS turns out to be more convenient for the modeling application at hand in function of time and precision needs.Postprint (published version

Obtención de reglas de clasificación difusas utilizando técnicas de optimización : Caso de estudio Riesgo Crediticio

El aporte central de esta tesis es la definición de un nuevo método capaz de generar un conjunto de reglas de clasificación difusas de fácil interpretación, baja cardinalidad y una buena precisión. Estas características ayudan a identificar y comprender las relaciones presentes en los datos facilitando de esta forma la toma de decisiones. El nuevo método propuesto se denomina FRvarPSO (Fuzzy Rules variable Particle Swarm Oprmization) y combina una red neuronal competitiva con una técnica de optimización basada en cúmulo de partículas de población variable para la obtención de reglas de clasificación difusas, capaces de operar sobre atributos nominales y numéricos. Los antecedentes de las reglas están formados por atributos nominales y/o condiciones difusas. La conformación de estas últimas requiere conocer el grado de pertenencia a los conjuntos difusos que definen a cada variable lingüística. Esta tesis propone tres alternativas distintas para resolver este punto. Uno de los aportes de esta tesis radica en la definición de la función de aptitud o fitness de cada partícula basada en un ”Criterio de Votación” que pondera de manera difusa la participación de las condiciones difusas en la conformación del antecedente. Su valor se obtiene a partir de los grados de pertenencia de los ejemplos que cumplen con la regla y se utiliza para reforzar el movimiento de la partícula en la dirección donde se encuentra el valor más alto. Con la utilización de PSO las partículas compiten entre ellas para encontrar a la mejor regla de la clase seleccionada. La medición se realizó sobre doce bases de datos del repositorio UCI (Machine Learning Repository) y tres casos reales en el área de crédito del Sistema Financiero del Ecuador asociadas al riesgo crediticio considerando un conjunto de variables micro y macroeconómicas. Otro de los aportes de esta tesis fue haber realizado una consideración especial en la morosidad del cliente teniendo en cuenta los días de vencimiento de la cartera otorgada; esto fue posible debido a que se tenía información del cliente en un horizonte de tiempo, una vez que el crédito se había concedido Se verificó que con este análisis las reglas difusas obtenidas a través de FRvarPSO permiten que el oficial de crédito de respuesta al cliente en menor tiempo, y principalmente disminuya el riesgo que representa el otorgamiento de crédito para las instituciones financieras. Lo anterior fue posible, debido a que al aplicar una regla difusa se toma el menor grado de pertenencia promedio de las condiciones difusas que forman el antecedente de la regla, con lo que se tiene una métrica proporcional al riesgo de su aplicación.Tesis en cotutela con la Universitat Rovira i Virgili (URV) (España).Facultad de InformáticaUniversitat Rovira i Virgil

Modélisation multi-agents pour systèmes émergents et auto-organisés

Dans ce travail, une architecture multi-agents pour systèmes émergents et auto-organisés (MASOES) est définie. Cette architecture permet la possibilité de modéliser une système émergent et auto-organisés à travers une société d'agents (homogène ou hétérogène), qui travaillent de manière décentralisée, avec différents types de comportement: réactive, imitative et cognitive. En outre, ils sont capables de modifier dynamiquement leur comportement en fonction de leur état émotionnel, de sorte que les agents peuvent s'adapter dynamiquement à leur environnement, en favorisant l'émergence de structures. Pour cela, un modèle à deux dimensions affectives avec des émotions positives et négatives est proposé. L'importance de ce modèle affectif, c'est qu'il y a pas des modèles émotionnels pour étudier et comprendre comment modéliser et simuler émergentes et auto-organisés des processus dans un environnement multi-agent et aussi, son utilité pour étudier certains aspects de l'interaction sociale multi-agent (influence des émotions dans les comportements individuels et collectifs des agents).Leer fonéticamente D'autre part, une méthodologie pour faire la modélisation avec MASOES est spécifiée, elle explique comment décrire les éléments, relations et mécanismes au niveau individuel et collectif de la société d'agents, qui favorisent l'analyse de phénomène auto-organisatif et émergent sans modéliser le système mathématiquement. Il est également proposé une méthode de vérification pour MASOES basée sur le paradigme de la sagesse des foules et de cartes cognitives floues (CCFs), pour testé les spécifications de design et les critères de vérification établis, tels que: la densité, la diversité, l'indépendance, l'émotivité, l'auto-organisation et émergence, entre autres. Il montre également l'applicabilité de MASOES par des études de cas diverses dans différents contextes comme : Wikipedia, développement de logiciel gratuit et comportement collectif des piétons par le modèle de forces sociales. Finalement, les deux modèles proposés dans MASOES: le modèle multi-agent initiale et le modèle avec CCFs basé sur ce modèle multi-agent initiale se complètent mutuellement. Cela signifie qu'il est possible de tester le modèle multi-agent à travers le méta-modèle basé sur las CCFs. En outre, il représente une nouvelle alternative pour étudier, tester, vérifier ou valider l'auto-organisation et émergence dans les systèmes complexes et de tester le modèle multi-agent, car il est difficile de faire des tests dans ces systèmes pour le niveau d'incertitude et de complexité qu'ils traitent.In this work a multi-agent architecture for self-organizing and emergent systems (MASOES) is defined. This architecture allows the possibility of modeling a self-organizing and emergent system through a society of agents (homogenous or heterogeneous), who work in a decentralized way, with different types of behavior: reactive, imitative or cognitive. Also they are able to dynamically change their behavior according to their emotional state, so that the agents can adapt dynamically to their environment, favoring the emergence of structures. For it, a two-dimensional affective model with positive and negative emotions is proposed. The importance of this affective model is that there are not emotional models for studying and understanding how to model and simulate emergent and self-organizing processes in a multi-agent environment and also, its usefulness to study some aspects of social interaction multi-agent (e.g. the influence of emotions in individual and collective behavior of agents). On the other hand, a methodology for modeling with MASOES is specified, it explains how to describe the elements, relations and mechanisms at individual and collective level of the society of agents, that favor the analysis of the self-organizing and emergent phenomenon without modeling the system mathematically. It is also proposed a verification method for MASOES based on the paradigm of wisdom of crowds and fuzzy cognitive maps (FCMs), for testing the design specifications and verification criteria established such as: density, diversity, independence, emotiveness, self-organization and emergence, among others. It also shows the applicability of MASOES for modeling diverse case studies (in a diversity of contexts) such as: Wikipedia, Free Software Development and collective behavior of pedestrians through the Social Force Model. Finally, the two models proposed in MASOES: the initial multi-agent model and the model with FCMs based on that initial multi-agent model complement each other. This means that it is possible to test the multi-agent model through the meta-model based on FCMs. Besides, it represents a novel alternative to study, test, verify or validate self-organization and emergence in complex systems and test the multi-agent model, since it is difficult to make tests in these systems directly, given the level of uncertainty and complexity they manage

Aplicación de la lógica difusa para evaluación de una estrategia de innovación en el negocio de los fertilizantes orgánicos

El presente estudio pretende evaluar por medio de lógica difusa, el impacto que tendría en el negocio de los fertilizantes desarrollar una estrategia innovadora, enfocada en el desarrollo de nuevos productos, además de la implementación de una nueva estructura comercial y conceptual del negocio que permita ofrecer al mercado un producto con características técnicas, precio y servicio, generando una ventaja competitiva con respecto a los competidores y sustitutos del mismo mercado. El trabajo inicia presentando una estrategia innovadora a nivel productivo y comercial, continuando con una validación de dicha estrategia por medio de los empresarios pertenecientes al sector y finalizando con la evaluación de los resultados por medio de conjuntos difusos del tipo integral Mamdani. Los estudios e investigaciones aplicadas a la industria de los fertilizantes orgánicos se han aplicado principalmente a la solución de un problema de manejo de sólidos y solo se ha estudiado la generación de valor desde el punto de vista técnico (compostaje, humus, enriquecimiento en composición, entre otros), sin enfocar los estudios a la estructura del negocio que es lo que se desea resolver en este trabajo./Abstract: The present study was to evaluate by means of fuzzy logic, the impact they have on the fertilizer business to develop an innovative strategy, focused on the development of new products, together with the implementation of a new business structure and business concept that allows to offer to market a product with technical features, price and service, creating a competitive advantage over competitors and substitutes the same market. The article begins by presenting an innovative approach to production and commercial level, continuing validation of this strategy through the entrepreneurs from the sector and ending with the evaluation of the results by means of fuzzy sets of integral type Mamdani. The studies and research applied to the organic fertilizer industry has been mainly applied to the solution of a solid management problem has been studied and only the generation of value from the technical point of view (compost, humus, enrichment in composition, among others), without focusing the studies on the structure of business is to be solved in this workMaestrí

Métodos clásicos y de soft-computing en la optimización de procesos complejos: Aplicación a un proceso de fabricación

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, febrero de 201

Análisis de técnicas de aprendizaje automático en el sector de la viticultura

Este Trabajo Fin de Grado ofrece contribuciones relevantes al estado del arte de la investigación relacionada con la tecnología en el sector de la viticultura. En primer lugar, se presenta una exhaustiva visión de las técnicas de Inteligencia Artificial empleadas en los últimos años en el ámbito de la vinificación a partir del estudio de artículos que inciden en las técnicas empleadas y cómo estas ayudan a mejorar diversos aspectos, como puede ser la calidad del vino o incluso factores relacionados con la producción o cantidad del vino producido. A partir de estos datos, podemos ofrecer un recorrido documentado sobre las inclinaciones actuales de emplear este gran recurso, la Inteligencia Artificial. Este estudio se centra en las técnicas de Aprendizaje Automático que se pueden integrar en la gestión y procesos de vinificación de viñedos actuales para brindar resultados relevantes y útiles para la industria. Por otra parte, el segundo componente del trabajo destaca la importancia de las Bases de Datos empleadas, ofreciendo ejemplos y unas breves pinceladas sobre características importantes que influyen a la hora de afrontar un estudio con muestras de vino. Este documento concluye ofreciendo una interpretación de las nuevas tendencias que se adoptarán en el futuro cercano para mejorar un sector enormemente influyente en nuestro país y a nivel mundial.This Final Project offers relevant contributions to the state of the art’s research related to technology in the viticulture sector. On the one hand, an exhaustive vision of Artificial Intelligence techniques used in recent years in the field of winemaking is presented. In order to meet that goal, the study of articles that affect the techniques used and how they help to improve various aspects -such as wine quality or factors related to the production or quantity of the wine produced- are used. From these data, we can offer a documented tour of the current inclinations to use this great resource, Artificial Intelligence. This study focuses on Machine Learning techniques that can be integrated into current vineyard management and winemaking processes to deliver industry-relevant and useful results. On the other hand, the second component of the current work highlights the importance of the databases used, offering examples and a few brief notes on important characteristics that influence when facing a study with wine samples. This document concludes offering an interpretation of the new trends that will be adopted in the near future to improve a greatly influential sector in our country.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaGrado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Contribuciones de inteligencia artificial aplicada en sistemas industriales

177 p.La dinámica de la sociedad moderna empuja al sector industrial hacia una creciente necesidad de sistemas cada vez más complejos y autónomos, destinada a liberar a los seres humanos de tareas mecánicas, repetitivas y poco gratificantes. Las tecnologías habilitadoras que harán posible esta revolución están disponibles. Y es un hecho que, la Inteligencia Artificial abre un universo de posibilidades para transformar en valor la ingente cantidad de datos existentes. En este campo de investigación, además de las técnicas ya conocidas y ampliamente utilizadas para entrenar modelos, se puede encontrar en la literatura un sinnúmero de variaciones algorítmicas. Sin embargo, esta apuesta por la Inteligencia Artificial no es todavía tangible dentro del sector industrial. Quizás porque estas potentes técnicas han de aterrizarse a la realidad de problemas concretos en industrias reales. Y sin género de dudas, la Inteligencia Artificial Aplicada es clave para ayudar a transformar el ecosistema industrial actual. Urge centrar los esfuerzos en promover estas tecnologías a través de la creación de nuevas herramientas que ejemplifiquen la aplicación de la tecnología del dato y de la Inteligencia Artificial.Este trabajo de Tesis doctoral está centrado, no en la definición de nuevas aportaciones analíticas, sino en la investigación estratégica de las técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al ámbito industrial. Sencillas y entendibles técnicas, capaces de abstraer a la audiencia de las complejas fórmulas matemáticas y de las oscuras cajas negras, aplicadas a la realidad de 3 casos de investigación científica industrial no-supervisados.Inicialmente, se propone la creación de una herramienta para la correcta y equilibrada asignación de consumidores a Fases en la red de Baja Tensión de la Red Eléctrica. En la resolución del problema se aplican algoritmos deoptimización ávaros (greedy) y algoritmos meta-heurísticos (agnósticos al problema y de propósito general) y se describen métricas provenientes de diferentes dominios para medir la calidad de la solución. El concepto común en dichas métricas es el estudio de la complementariedad entre las v curvas de carga (patrones de consumo) de cada consumidor telegestionado de la Línea eléctrica.Posteriormente, se propone un procedimiento para el Control y Supervisión de procesos industriales, donde ciertas variables críticas del proceso son difícilmente medibles. En la resolución del problema, se aplican algoritmos predictivos para inferir la relación entre las variables conocidas y medibles del proceso, y su relación con las variables críticas. El sistema de inferencia propuesto, a través de la correcta secuenciación de técnicas (técnicas de selección de variables relevantes, técnicas de limpieza de datos probabilísticas, técnicas de eliminación de ruidos y redundancias y técnicas de adecuación dinámica a los cambios de comportamiento del proceso), consigue obtener el valor de las variables críticas en tiempo real.Y finalmente, se propone una metodología para la modelización energética de una planta industrial en términos de tasa de producción y de consumos eléctricos individuales (a nivel de máquina) y consumos eléctricos agregados (a nivel de planta). En la resolución del problema se aplican sencillos algoritmos descriptivos y regresivos que permiten reconocer aquellos patrones de comportamiento que justifican el funcionamiento energético de la planta y que permiten detectar las ineficiencias energéticas que no se corresponden con los patrones identificados y descubrir la causa raíz de tales ineficiencias. Se trata de la resolución de un problema de caracterización energética no-supervisado.Asimismo, con objeto de difundir los resultados obtenidos en los casos de investigación industrial se han realizado diversas tareas de diseminación científica (2 artículos de revista y 3 congresos internacionales) y diseminación tecnológica (2 patentes y 1 registro de software).Como reconocimiento a la innovación y calidad de los resultados y aportaciones obtenidas, estas investigaciones aplicadas también han recibido 2 premios de reconocimiento industrial (Best use of Data Science for Industry 4.0 y Research and development of artificial intelligence applied to industrial plants y el reconocimiento de Innobasque como "Caso industrial de referencia". Todos ellos fruto de las diversas innovaciones en el ámbito industrial relacionadas con los resultados de las investigaciones

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Astrofísica computacional : aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la clasificación y parametrización de espectros estelares

[Resumen] En este trabajo de tesis doctoral se aborda la automatización de la clasificación de las estrellas a través del análisis de su espectro óptico mediante técnicas computacionales, fundamentalmente dentro de la rama de la Inteligencia Artificial. El sistema de información desarrollado, STARMIND, permite automatizar la clasificación en el sistema MK y la extracción de parámetros físicos tales como la temperatura efectiva o la gravedad, mediante la combinación de algoritmos de procesamiento de señales, métodos estadísticos y técnicas de Inteligencia Artificial integradas por medio de una base de datos astronómicos disponible a través de Internet. La revisión exhaustiva de los criterios que rigen el proceso de clasificación en el sistema MK ha posibilitado la adquisición y representación del conocimiento heurístico de los astrónomos expertos en tales tareas, integrándose este en una base de reglas jerarquizadas que reflejan de manera objetiva las relaciones implícitas entre los diferentes índices relativos a características morfológicas de los espectros y los distintos grupos considerados en el sistema estándar, esto es, tipos espectrales y clases de luminosidad. El grado de adecuación de cada uno de los criterios de clasificación obtenidos como resultado del mencionado estudio, se ha evaluado objetivamente por medio de la verificación de su capacidad real de discriminación sobre un conjunto completo y consistente de espectros de estrellas estándares del sistema MK, recopilado a través de diversas campañas propias de observación llevadas a cabo en el Observatorio Astronómico Internacional del Roque de los Muchachos. Como resultado de este análisis de sensibilidad, ha sido posible obtener un conjunto final completo de índices y criterios de clasificación entre los que se recogen algunos que, si bien no se consideran explícitamente en las técnicas manuales (SiII, bandas tempranas de TiO, etc.), han demostrado un comportamiento altamente satisfactorio. Durante el proceso de búsqueda de soluciones eficientes para el tratamiento automático de espectros estelares, se llevó a cabo un análisis diferencial completo de distintos métodos computacionales tanto estadísticos (K-means, FCM, ISODATA, PCA, Max-Min, FKNN) como pertenecientes a la rama de la Inteligencia Artificial (redes neuronales, sistemas basados en el conocimiento, lógica difusa, redes funcionales), que condujo de manera natural a la formalización de un sistema híbrido que representa una forma más versátil, adaptada y eficiente de emular el proceso actual de clasificación basado en el estudio visual de las características morfológicas más relevantes de los espectros. En una primera aproximación, el desarrollo de tal sistema se abordó desde la perspectiva de la integración funcional de las implementaciones de los métodos computacionales evaluados que redundaron en un rendimiento óptimo, incluyendo asimismo un mecanismo de traducción conexionista-simbólico basado en la estimación de los factores de certeza de las reglas de conocimiento a partir de los pesos sinápticos de las arquitecturas neuronales. Finalmente, se llegó a un enfoque neuro-simbólico que se sustenta en la cooperación activa entre un sistema experto difuso, encargado de efectuar las estimaciones iniciales, y un conjunto de redes neuronales de clasificación que refinan las conclusiones obtenidas hasta los niveles de subtipo y clase de luminosidad, asignándoles asimismo un valor de probabilidad que indica el grado de confianza que se puede depositar en sus respuestas. La experiencia adquirida en el diseño de arquitecturas neuronales eficientes durante el desarrollo del sistema híbrido de clasificación tuvo una aplicación adicional en el problema de obtención de los parámetros físicos más relevantes de las estrellas, lográndose una caracterización adecuada de las mismas especialmente en temperatura, lo cual condujo a proponer asimismo una calibración propia e inicial entre tipo espectral MK y temperatura estelar efectiva. La estructuración de toda la información disponible a través de una base de datos relacional permite disponer en todo momento de un catálogo uniforme y estadísticamente significativo de estrellas estándares de clasificación. El diseño de una interfaz ergonómica para el acceso público a esta base de datos astronómica online ha conseguido que el carácter de esta sea fuertemente dinámico, pues se nutre de los espectros, medidas y clasificaciones que se obtienen durante su fase de explotación. Asimismo, ofrece al usuario-astrónomo la posibilidad de visualizar, analizar y clasificar los espectros de una forma fácil y sencilla sin necesidad de la ejecución de código adicional alguno. La interfaz web desarrollada, además de posibilitar la realización no supervisada de tantos análisis morfológicos, clasificaciones y parametrizaciones físicas como se desee, constituye una herramienta óptima para solicitar y recibir la retroalimentación de la comunidad astrofísica, lo cual facilita enormemente el mantenimiento y perfeccionamiento del sistema, logrando que este se adapte más convenientemente para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios. Asimismo, el diseño modular de la misma garantiza la flexibilidad del sistema de información desarrollado, pues posibilita la fácil integración de nuevos métodos de tratamiento estelar basados en técnicas astronómicas y/o computacionales distintas que puedan resultar apropiadas en un futuro para tratar el problema de clasificación/parametrización estelar. La incorporación de un módulo autoexplicativo en la aplicación final facilita la comprensión tanto del proceso de razonamiento llevado a cabo por el sistema como del significado de las respuestas obtenidas, convirtiéndose al mismo tiempo en un mecanismo muy útil de verificación de criterios de clasificación que adquiere un valor añadido como herramienta didáctica en la formación y entrenamiento de nuevo personal en el campo de la clasificación espectral. El sistema híbrido desarrollado, que supone la solución computacional final propuesta para el problema planteado al inicio de esta tesis doctoral, ha demostrado ser capaz de estimar la clasificación bidimensional de los espectros estelares con una tasa de éxito similar, y en algunos casos ligeramente superior, al porcentaje de acuerdo entre los expertos humanos que los han clasificado manualmente (alrededor del 85% tanto para tipo espectral como para clase de luminosidad), seleccionando y aplicando a cada tipo de espectro particular el método más idóneo para su procesamiento automático, lográndose de este modo una mayor eficiencia, versatilidad y adaptación al proceso tradicional de clasificación de espectros ópticos estelares en el sistema MK