Inducción de conocimiento con incertidumbre en bases de datos relacionales borrosas

Este trabajo presenta un sistema para aprendizaje de definiciones lógicas con incertidumbre, a partir de una base de datos relacional borrosa. El campo de interés se centra, por tanto, en la programación lógica inductiva, introduciendo algunas interesantes aportaciones, principalmente en lo que se refiere a la entrada de datos y a los resultados producidos: Los datos de entrada pertenecen a una base de datos relacional borrosa. Por tanto, vienen expresados en forma de tablas de tuplas (relaciones), en las que las tuplas pueden llevar asociado un grado de pertenencia a la relación correspondiente. Se trata, por tanto, de relaciones borrosas, directamente identificables con conceptos borrosos (tan comunes en la realidad vista desde un punto de vista humano), y no de relaciones ordinarias con atributos borrosos (tal y como se entiende la "borrosidad" en muchos sistemas existentes). Los datos de salida vienen expresados en forma de definiciones lógicas de una relación (ordinaria o borrosa), que consta de una cláusula de Horn o de la disyunción de varias. Estas cláusulas de Horn se construyen mediante literales, aplicados sobre variables (generalmente), y asociados a relaciones borrosas u ordinarias. Los literales borrosos pueden ser modificados, además, por el empleo de etiquetas lingüísticas. Por tanto, se combina, en estas definiciones, la lógica de predicados con la lógica borrosa, en lo que podemos denominar "lógica borrosa de predicados", lo que constituye una aportación dentro de la inducción automática de conocimiento. Además, las definiciones inducidas llevan asociado un factor de incertidumbre, como hacen otros sistemas ya existentes. El punto de partida del trabajo lo constituye un sistema de inducción de definiciones lógicas bien conocido: FOIL, creado por Quinlan en 1990, basado en la lógica de predicados. Sobre este sistema inicial se realizan, además de las extensiones para lógica borrosa ya mencionadas, otra serie de modificaciones y ampliaciones enfocadas a mejorar la inducción de conocimiento. Estas mejoras se realizan, principalmente, en su parte heurística, al definir una función de evaluación de literales, basada en medidas de interés, que permite corregir algunas deficiencias del sistema original y aumentar la calidad de las reglas inducidas. Otras modificaciones se orientan hacia la introducción de conocimiento de base, mediante relaciones definidas intensionalmente, de modo similar a otros sistemas como FOCL. Como resultado tangible de la tesis, se ha desarrollado y probado un sistema, FZFOIL, disponible públicamente bajo la licencia GNU