On the decomposition of tabular knowledge systems.

Recently there has been a growing interest in the decomposition of knowledge based systems and decision tables. Much work in this area has adopted an informal approach. In this paper, we first formalize the notion of decomposition, and then we study some interesting classes of decompositions. The proposed classification can be used to formulate design goals to master the decomposition of large decision tables into smaller components. Importantly, carrying out a decomposition eliminates redundant information from the knowledge base, thereby taking away -right from the beginning- a possible source of inconsistency. This, in turn, renders subsequent verification and validation more smoothly.Knowledge; Systems;

An overview of decision table literature.

The present report contains an overview of the literature on decision tables since its origin. The goal is to analyze the dissemination of decision tables in different areas of knowledge, countries and languages, especially showing these that present the most interest on decision table use. In the first part a description of the scope of the overview is given. Next, the classification results by topic are explained. An abstract and some keywords are included for each reference, normally provided by the authors. In some cases own comments are added. The purpose of these comments is to show where, how and why decision tables are used. Other examined topics are the theoretical or practical feature of each document, as well as its origin country and language. Finally, the main body of the paper consists of the ordered list of publications with abstract, classification and comments.

Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa

Hoy en día, la salud ósea es un campo de la medicina el cual ha tomado mucho interés, porque cada vez son más comunes las enfermedades relacionadas a los huesos. El objetivo principal de este proyecto es el análisis de la interpretabilidad de la salud ósea, con la ayuda de un programa de escritorio, el cual tiene por modelo un árbol de decisión difusa y este nos proporciona las reglas. Se han recolectado datos antropométricos y usado fórmulas de regresión para calcular la densidad ósea de escolares entre 12 y 18 años de los colegios Inmaculada Concepción y Jorge Basadre del sector de Arequipa Perú, clasificados según edad y sexo. Se tomo los datos de escolares, porque, los huesos se desarrollan en edades tempranas, y diferenciamos entre géneros, porque existe una notoria diferencia entre hombre y mujer al producir densidad ósea. Al analizar en la herramienta Weka los 5 algoritmos, se ha determinado que el mejor algoritmo entre estos es el árbol de injerto (graft tree) con un porcentaje de clasificación del 92.42% según le conjunto de datos obtenidos. Para el análisis de la interpretabilidad se tomó en cuenta el número de reglas, las variables lingüísticas y la simplicidad de las reglas. Palabras Clave Minería de Datos, Lógica Difusa, Interpretabilidad, Salud ÓseaTesi