Este proyecto se centra en definir una arquitectura de integración entre sistemas de descubrimiento de conocimiento (adquisición automática) y sistemas basados en conocimiento (sistemas expertos). Se busca estimar la viabilidad de implementación de dicha arquitectura en función de la madurez de las tecnologías involucradas.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

García Martínez, Ramón

Pesado, Patricia Mabel

Rancan, Claudio

SEDICI - Repositorio de la UNLP

INTEGRACIÓN DE SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Y DE 
DESCUBRIMIENTO. APLICACIÓN A LA TOMA DE DECISIONES 
ESTRATÉGICAS OPERACIONALES 
 
 
Claudio Rancan1,2, Patricia Pesado1,3, Ramón García-Martínez1,4 
 
1 Programa de Doctorado en Ciencias Informáticas. Facultad de Informática. UNLP 
2 Centro de Ingeniería de Software Ingeniería del Conocimiento. Escuela de Postgrado. ITBA 
3 Instituto de Investigaciones en Informática LIDI. Facultad de Informática. UNLP - CIC 
4 Laboratorio de Sistemas Inteligentes. Facultad de Ingeniería. UBA 
 
crancan@itba.edu.ar, ppesado@lidi.info.unlp.edu.ar, rgarciamar@fi.uba.ar 
 
 
CONTEXTO 
El Proyecto articula líneas de trabajo de los 
siguientes Proyectos: [a] “Aplicaciones de 
Explotación de Información basada en Sistemas 
Inteligentes”, con financiamiento de la Secretaria de 
Ciencia y Técnica de la Universidad de Buenos 
Aires (UBACYT 2008-2010 código I012) y 
acreditado por Resolución Rector-UBA N° 576/08 
con radicación en el Laboratorio de Sistemas 
Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la 
Universidad de Buenos Aires. 
 
                               RESUMEN 
Este proyecto se centra en definir una arquitectura 
de integración entre sistemas de descubrimiento de 
conocimiento (adquisición automática) y sistemas 
basados en conocimiento (sistemas expertos). Se 
busca estimar la viabilidad de implementación de 
dicha arquitectura en función de la madurez de las 
tecnologías involucradas. 
 
Palabras clave: Descubrimiento de conocimiento. 
Sistemas basados en conocimiento. Arquitecturas de 
Sistemas 
 
1. INTRODUCCION 
Los sistemas basados en conocimientos (SBC) ó 
sistemas expertos emulan el comportamiento 
humano experto en un área de conocimiento 
determinada. Constituyen sistemas de ayuda a la 
toma de decisiones en áreas tan diversas como la 
selección de estrategias instruccionales [Sierra et al., 
2004], el control de variables ambientales [Sierra et 
al., 2005], la configuración de ventiladores en 
neonatolgía [Bermejo et al., 2002] la 
individualización y acuerdos para penas en procesos 
judiciales [Gómez et al., 2001] o la generación 
asistida del mapa de actividades de proyectos de 
desarrollo de software [Diez et al., 2003]. 
La base de conocimiento de un sistema experto 
encapsula en algún formalismo de representación 
(reglas, marcos, redes semánticas entre otras), el 
conocimiento del dominio que debe ser puesto en 
juego por el sistema para resolver un problema dado. 
Las metodologías de construcción de bases de 
conocimiento se han consolidado en los últimos 15 
años [Debenham, 1990; 1998; Gomez et al., 1997; 
García-Martínez y Britos, 2004]. 
Los sistemas inteligentes constituyen el campo de la 
Informática en el que se estudian y desarrollan 
algoritmos que implementan los distintos modelos 
de aprendizaje y su aplicación a la resolución de 
problemas prácticos [Michalski, 1991; Dejong & 
Money 1986]. Entre los problemas abordados en 
este campo, está el de descubrir conocimientos 
[Michalski et al., 1983; 1986; 1998; Michalski y 
Tecuci, 1994; Mitchel, 1996; Michie, 1988].  
El descubrimiento de conocimiento (KD Knowledge 
Discovery) es la búsqueda de patrones interesantes y 
de regularidades importantes en grandes bases de 
información [Fayad et al., 1996; Grossman et al., 
1999]. Al hablar de descubrimiento de conocimiento 
basado en sistemas inteligentes o Minería de 
Datos/Información Inteligente [Evangelos et al., 
1996; Michalski et al., 1998] nos referimos 
específicamente a la aplicación de métodos de 
aprendizaje automático u otros métodos similares, 
para descubrir y enumerar patrones presentes en 
dicha información.  
En este contexto, trabajos recientes sobre sistemas 
de ayuda a la toma de decisiones estratégicas 
operacionales (SATD-EO) basados en SBC [Sierra 
et al., 2006] en áreas como el control aéreo [Ierache 
y García-Martínez, 2004] ó el alistamiento de 
unidades navales [Rancán, 2004] han puesto de 
manifiesto que es un problema abierto la definición 
de cómo se puede integrar a este tipo de sistemas, 
procesos de descubrimiento de conocimiento 
basados en aprendizaje automático [García-Martínez 
y Borrajo, 1997; 2000; Grosser et al., 2005; Felgaer 
et al., 2006, Cogliati et al., 2006] que les permitan 
mejorar “en línea” la calidad de la base de 
conocimiento utilizada para la ayuda a la toma de 
decisiones. 
 
2. LINEAS DE INVESTIGACION  y 
DESARROLLO 
Las líneas de investigación de este proyecto son:  
[a] El paradigma de arquitecturas integradas de 
planificación y aprendizaje basado en 
construcción de teorías y su potencial aplicación 
al descubrimiento de conocimiento estratégico 
operacional [Fritz, et al., 1989 ; García-
Martínez y Borrajo, 1996;1997; 1998; 2000; 
Sierra et al., 2006].  
[b] La arquitectura subyacente a sistemas basados 
en conocimiento de ayuda a la toma de 
decisiones conocidos [García Martínez y Britos, 
2004; Britos, 2001; Rizzi, 2001; Ierache y 
García-Martínez, 2004; Bermejo et al., 2002; 
Gomez et al., 2001; Hostian 2003]. 
[c] Los paradigmas de descubrimiento de 
conocimiento con énfasis en la evaluación de 
conocimiento [Jensen, 2002], sus estructuras 
[Utgof et al., 2000; Jensen y Neville, 2002; 
Neville y Jensen, 2002], los procesos de 
adquisición distribuidos [Jensen et al., 1999] y 
las tecnologías de sistemas inteligentes 
asociadas al descubrimiento de conocimiento 
[Britos et al., 2005]. 
 
3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS 
A la fecha se ha definido la arquitectura de 
integración de sistemas de descubrimiento de 
conocimiento y sistemas basados en conocimiento 
[Rancan et al., 2007a] y se han realizado 
experimentos exploratorios sobre la calidad de los 
resultados obtenibles [Rancan et al., 2007b]. El año 
pasado (2008) se han identificado casos reales de 
aplicación año se prevé la prueba de conceptos sobre 
casos reales. 
 
4. FORMACION DE RECURSOS HUMANOS 
En el marco de este proyecto se esta desarrollando 
una tesis doctoral y tres tesis de ingeniería 
informática (dos de ellas defendidas y otra en curso). 
Esta línea vincula al LIDI de la Facultad de 
Informática de la Universidad Nacional de La Plata 
y al Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la 
Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos 
Aires. 
 
5. BIBLIOGRAFIA 
Bermejo, F., Britos, P., Rossi, B y García Martínez, 
R. 2002. Sistema de Asistencia para la 
Configuración de Ventiladores OAF en 
Neonatolgía. Revista del Instituto Tecnológico de 
Buenos Aires. 28: 24-68. ISSN: 0326-1840. 2002. 
Britos, P. 2001. Sistema de Ayuda sobre Legislación 
Argentina en Riesgos de Trabajo”. Tesis de 
Magíster en Ingeniería del Conocimiento. 
Facultad de Informática de la Universidad 
Politécnica de Madrid.  
Britos, P., Hossian, A., García Martínez, R. y Sierra, 
E. 2005. Minería de Datos Basada en Sistemas 
Inteligentes. 876 páginas. Editorial Nueva 
Librería. ISBN 987-1104-30-8. 
Cogliati, M., Britos, P. y García-Martínez, R. 
(2006). Patterns in Temporal Series of 
Meteorological Variables Using SOM & TDIDT. 
Springer IFIP Series. Aceptado. 
De Giusti E., Mollo Brisco G., La Battaglia, J., 
Pasini, A. Dirección: Pesado, P. 2004. Sistema de 
Simulación de Escenarios y Decisiones 
Empresarias. Proceedings de las XII Jornadas de 
Jóvenes Investigadores AUGM 2004. Universidad 
Federal Do Paraná - Curitiba, Brasil.  
Debenham, J. 1990. Knowledge Systems Design. 
Prentice Hall. 
Debenham, J. 1998. Knowledge Engineering: 
Unifying Knowledge Base and Database Design. 
Springer-Verlag. 
DeJong, G.F., Mooney, R.J. 1986. Explanation-
Based Learning: An Alternative View, Machine 
Learning, 1: 145-176. 
Diez, E., Britos, P., Rossi, By García-Martínez, R. 
2003. Generación Asistida del Mapa de 
Actividades de Proyectos de Desarrollo de 
Software. Reportes Técnicos en Ingeniería del 
Software. 5(1):13-18. ISSN 1667-5002. 
Evangelos, S., Han, J, (eds). 1996. Proceedings of 
the Second International Conference on 
Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, 
EE.UU. 
Fayad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., 
Uhturudsamy, R. (eds). 1996. Advances in 
Knowledge Discovery and Data Mining, San 
Mateo, AAAI Press. 
Felgaer, P., Britos, P. and García-Martínez, R. 2006. 
Prediction in Health Domain Using Bayesian 
Network Optimization Based on Induction 
Learning Techniques. International Journal of 
Modern Physics C 17(3): 447-455. 
Fritz, W., García Martínez, R., Rama, A., Blanqué, 
J., Adobatti, R, y Sarno, M. 1989. The 
Autonomous Intelligent System. Robotics and 
Autonomous Systems, 5(2): 109-125.  
García Martínez, R. & Borrajo Millán, D. 1996. 
Unsupervised Machine Learning Embedded in 
Autonomous Intelligent Systems. Proceedings of 
the XIV International Conference on Applied 
Informatics. Páginas 71-73. Innsbruck. Austria.  
García Martínez, R. & Borrajo Millán, D. 1998. 
Learning in Unknown Environments by 
Knowledge Sharing. Proceedings of the Seventh 
European Workshop on Learning Robots. Páginas 
22-32. Editado University of Edinburg Press. 
García Martínez, R. y Borrajo Millán, D. 1997. 
Planning, Learning and Executing in Autonomous 
Systems. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 
1348:208-210. 
García Martínez, R. y Borrajo Millán, D. 2000. An 
Integrated Approach of Learning, Planning and 
Executing. Journal of Intelligent and Robotic 
Systems 29(1):47-78. 
García-Martínez, R. y Britos, P. 2004. Ingeniería de 
Sistemas Expertos. Editorial Nueva Librería. 
Gomez, A., Juristo, N., Montes, C. y Pazos, J. 1997. 
Ingeniería del Conocimiento. Editorial R. Areces. 
Madrid. 
Gómez, S., Perichinsky, G. y Garcia Martinez, R. 
2001. Un Sistema Experto Legal para la 
Individualización y Acuerdos para Penas. 
Proceedings del Simposio Argentino de 
Informática y Derecho. Pág. 23-33. Septiembre. 
Editado por la SADIO. 
Grosser, H., Britos, P. y García-Martínez, R. 2005. 
Detecting Fraud in Mobile Telephony Using 
Neural Networks. Lecture Notes in Artificial 
Intelligence 3533: 613-615. 
Grossman, R., Kasif, S., Moore, R., Rocke, D. and 
Ullman, J. 1999. Data Mining Research: 
Opportunities and Challenges, A Report of three 
NSF Workshops on Mining Large, Massive, and 
Distributed Data, January 1999, Chicago 
Hossian, A. 2003. Sistema de Asistencia para la 
Selección de Estrategias y Actividades 
Instruccionales. Tesis de Magister en Ingeniería 
del Software. ITBA.  
Ierache, J. y Garcia-Martinez, R. 2004. Sistema 
Experto Aplicado al Control del Espacio Aéreo. 
Proceedings del IX Congreso Argentino de 
Ciencias de la Computación.  
Jensen D. 2002. Knowledge Evaluation. Handbook 
of Data Mining and Knowledge Discovery. 
Kloesgen, W. and J. Zytkow (Eds.). Oxford: 
Oxford University Press 
Jensen D. and J. Neville 2002. Schemas and models. 
Proceedings of the Multi-Relational Data Mining 
Workshop, 8th ACM SIGKDD International 
Conference on Knowledge Discovery and Data 
Mining. 
Jensen D., Y. Dong, B. Lerner, E. McCall, L. 
Osterweil, S. Sutton Jr., and A. Wise 1999. 
Coordinating agent activities in knowledge 
discovery processes. In Proceedings of the 
International Joint Conference on Work Activities 
Coordination and Collaboration. pp. 137-146. 
La Battaglia, J., Rodriguez, I., Thomas, P., Bertone, 
R. Dirección: Pesao P. 2003. Tecnología aplicada 
a gestión distribuida. Proceedings de las XI 
Jornadas de Jóvenes Investigadores AUGM 2003. 
Universidad Nacional de La Plata – Argentina. 
Miatón, I., Pesado, P., Bertone, R. y De Giusti. 
2003. Agentes Basados en Sistemas Distribuidos. 
Proceedings V WICC. 
Michalski, R. 1993. A Theory and Methodology of 
Inductive Learning, Artificial Intelligence, 
20:111-161. 
Michalski, R. Bratko, I. Kubat, M (eds.) 1998. 
Machine Learning and Data Mining, Methods and 
Applications, John Wiley & Sons Ltd, West 
Sussex, England  
Michalski, R. S. 1991. Toward an Unified Theory of 
Learning: An Outline of Basic Ideas, Proceedings 
of the 3rd World Conference on the Fundamentals 
of Artificial Intelligence, Paris. 
Michalski, R. S., Carbonell, J. G., Mitchell, T. M. 
(eds.), 1986. Machine Learning: An Artificial 
Intelligence Approach, Vol. II, Morgan-Kauffman 
Michalski, R. S., Carbonell, J. G., Mitchell, T. M. 
(eds.). 1983. Machine Learning: An Artificial 
Intelligence Approach, Vol. I. Morgan-Kauffman 
Michalski, R. S., Tecuci, G. (eds) 1994. Machine 
Learning: A Multistrategy Approach, Vol. III, 
Morgan Kauffman 
Michie, D. 1988. Machine Learning in the next five 
years, EWSL-88, 3rd European Working Session 
on Learning, Glasgow, Londres, Pitman. 
Mitchell, T. M. 1996. Machine Learning, McGraw-
Hill. 
Neville J. and D. Jensen 2002. Supporting relational 
knowledge discovery: Lessons in architecture and 
algorithm design. Proceedings of the Data Mining 
Lessons Learned Workshop, 19th International 
Conference on Machine Learning. 
Pesado, P. Feierherd G. y Pasini, A. 2005. 
Requirement Specifications for Electronic Voting 
System. Journal of Computer Science & 
Technology, 5(4): 312-319 . ISSN: 1666-6038 
Rancán, C. 2004. Arquitectura de Sistema Híbrido 
de Evaluación del Alistamiento de Unidades 
Navales Auxiliares. Reportes Técnicos en 
Ingeniería del Software. 6(1): 45-54. ISSN 1667-
5002. 
Rancan, C., Kogan, A., Pesado, P. and García-
Martínez, R. (2007b). Knowledge Discovery for 
Knowledge Based Systems. Some Experimental 
Results. Research in Computing Science Journal, 
27: 3-13.  
Rancán, C., Pesado, P. y García-Martínez, R. 
(2007a). Toward Integration of Knowledge Based 
Systems and Knowledge Discovery Systems. 
Journal of Computer Science & Technology, 7(1): 
91-97. 
Rizzi, M. 2001. Sistema Experto Asistente de 
Requerimientos. Tesis de Magister en Ingeniería 
del Software. ITBA.  
Sierra, E., García-Martínez, R., Hossian, A., Britos, 
P. y Balbuena, E. 2006. Providing Intelligent 
User-Adapted Control Strategies in Building 
Environments. Research in Computing Science 
Journal, 19: 235-241. 
Sierra, E., Hossian, A. y García-Martínez, R. 2003. 
Sistemas Expertos que Recomiendan Estrategias 
de Instrucción. Un Modelo para su Desarrollo. 
Revista Latinoamericana de Tecnología 
Educativa. 1(1): 19-30. ISSN: 1695-288X. 2003. 
Sierra, E., Hossian, A., García-Martínez, R. y 
Marino, P.2005. Sistema Experto para Control 
Inteligente de las Variables Ambientales de un 
Edificio Energéticamente Eficiente. Proc. XI 
RTPIC. Pág. 446-452. 
Utgoff P., V. Lesser, and D. Jensen 2000. Inferring 
task structure from data. University of 
Massachusetts, Department of Computer Science. 
Technical Report UM-CS-2000-054. 


Spanish

Integración de sistemas basados en conocimiento y de descubrimiento : Aplicación a la toma de decisiones estratégicas operacionales

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

INTEGRACIÓN DE SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Y DE DESCUBRIMIENTO. APLICACIÓN A LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS OPERACIONALES   Claudio Rancan1,2, Patricia Pesado1,3, Ramón García-Martínez1,4  1 Programa de Doctorado en Ciencias Informáticas. Facultad de Informática. UNLP 2 Centro de Ingeniería de Software Ingeniería del Conocimiento. Escuela de Postgrado. ITBA 3 Instituto de Investigaciones en Informática LIDI. Facultad de Informática. UNLP - CIC 4 Laboratorio de Sistemas Inteligentes. Facultad de Ingeniería. UBA  crancan@itba.edu.ar, ppesado@lidi.info.unlp.edu.ar, rgarciamar@fi.uba.ar   CONTEXTO El Proyecto articula líneas de trabajo de los siguientes Proyectos: [a] “Aplicaciones de Explotación de Información basada en Sistemas Inteligentes”, con financiamiento de la Secretaria de Ciencia y Técnica de la Universidad de Buenos Aires (UBACYT 2008-2010 código I012) y acreditado por Resolución Rector-UBA N° 576/08 con radicación en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.                                 RESUMEN Este proyecto se centra en definir una arquitectura de integración entre sistemas de descubrimiento de conocimiento (adquisición automática) y sistemas basados en conocimiento (sistemas expertos). Se busca estimar la viabilidad de implementación de dicha arquitectura en función de la madurez de las tecnologías involucradas.  Palabras clave: Descubrimiento de conocimiento. Sistemas basados en conocimiento. Arquitecturas de Sistemas  1. INTRODUCCION Los sistemas basados en conocimientos (SBC) ó sistemas expertos emulan el comportamiento humano experto en un área de conocimiento determinada. Constituyen sistemas de ayuda a la toma de decisiones en áreas tan diversas como la selección de estrategias instruccionales [Sierra et al., 2004], el control de variables ambientales [Sierra et al., 2005], la configuración de ventiladores en neonatolgía [Bermejo et al., 2002] la individualización y acuerdos para penas en procesos judiciales [Gómez et al., 2001] o la generación asistida del mapa de actividades de proyectos de desarrollo de software [Diez et al., 2003]. La base de conocimiento de un sistema experto encapsula en algún formalismo de representación (reglas, marcos, redes semánticas entre otras), el conocimiento del dominio que debe ser puesto en juego por el sistema para resolver un problema dado. Las metodologías de construcción de bases de conocimiento se han consolidado en los últimos 15 años [Debenham, 1990; 1998; Gomez et al., 1997; García-Martínez y Britos, 2004]. Los sistemas inteligentes constituyen el campo de la Informática en el que se estudian y desarrollan algoritmos que implementan los distintos modelos de aprendizaje y su aplicación a la resolución de problemas prácticos [Michalski, 1991; Dejong & Money 1986]. Entre los problemas abordados en este campo, está el de descubrir conocimientos [Michalski et al., 1983; 1986; 1998; Michalski y Tecuci, 1994; Mitchel, 1996; Michie, 1988].  El descubrimiento de conocimiento (KD Knowledge Discovery) es la búsqueda de patrones interesantes y de regularidades importantes en grandes bases de información [Fayad et al., 1996; Grossman et al., 1999]. Al hablar de descubrimiento de conocimiento basado en sistemas inteligentes o Minería de Datos/Información Inteligente [Evangelos et al., 1996; Michalski et al., 1998] nos referimos específicamente a la aplicación de métodos de aprendizaje automático u otros métodos similares, para descubrir y enumerar patrones presentes en dicha información.  En este contexto, trabajos recientes sobre sistemas de ayuda a la toma de decisiones estratégicas operacionales (SATD-EO) basados en SBC [Sierra et al., 2006] en áreas como el control aéreo [Ierache y García-Martínez, 2004] ó el alistamiento de unidades navales [Rancán, 2004] han puesto de manifiesto que es un problema abierto la definición de cómo se puede integrar a este tipo de sistemas, procesos de descubrimiento de conocimiento basados en aprendizaje automático [García-Martínez y Borrajo, 1997; 2000; Grosser et al., 2005; Felgaer et al., 2006, Cogliati et al., 2006] que les permitan mejorar “en línea” la calidad de la base de conocimiento utilizada para la ayuda a la toma de decisiones.  2. LINEAS DE INVESTIGACION  y DESARROLLO Las líneas de investigación de este proyecto son:  [a] El paradigma de arquitecturas integradas de planificación y aprendizaje basado en construcción de teorías y su potencial aplicación al descubrimiento de conocimiento estratégico operacional [Fritz, et al., 1989 ; García-Martínez y Borrajo, 1996;1997; 1998; 2000; Sierra et al., 2006].  [b] La arquitectura subyacente a sistemas basados en conocimiento de ayuda a la toma de decisiones conocidos [García Martínez y Britos, 2004; Britos, 2001; Rizzi, 2001; Ierache y García-Martínez, 2004; Bermejo et al., 2002; Gomez et al., 2001; Hostian 2003]. [c] Los paradigmas de descubrimiento de conocimiento con énfasis en la evaluación de conocimiento [Jensen, 2002], sus estructuras [Utgof et al., 2000; Jensen y Neville, 2002; Neville y Jensen, 2002], los procesos de adquisición distribuidos [Jensen et al., 1999] y las tecnologías de sistemas inteligentes asociadas al descubrimiento de conocimiento [Britos et al., 2005].  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS A la fecha se ha definido la arquitectura de integración de sistemas de descubrimiento de conocimiento y sistemas basados en conocimiento [Rancan et al., 2007a] y se han realizado experimentos exploratorios sobre la calidad de los resultados obtenibles [Rancan et al., 2007b]. El año pasado (2008) se han identificado casos reales de aplicación año se prevé la prueba de conceptos sobre casos reales.  4. FORMACION DE RECURSOS HUMANOS En el marco de este proyecto se esta desarrollando una tesis doctoral y tres tesis de ingeniería informática (dos de ellas defendidas y otra en curso). Esta línea vincula al LIDI de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata y al Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.  5. BIBLIOGRAFIA Bermejo, F., Britos, P., Rossi, B y García Martínez, R. 2002. Sistema de Asistencia para la Configuración de Ventiladores OAF en Neonatolgía. Revista del Instituto Tecnológico de Buenos Aires. 28: 24-68. ISSN: 0326-1840. 2002. Britos, P. 2001. Sistema de Ayuda sobre Legislación Argentina en Riesgos de Trabajo”. Tesis de Magíster en Ingeniería del Conocimiento. Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid.  Britos, P., Hossian, A., García Martínez, R. y Sierra, E. 2005. Minería de Datos Basada en Sistemas Inteligentes. 876 páginas. Editorial Nueva Librería. ISBN 987-1104-30-8. Cogliati, M., Britos, P. y García-Martínez, R. (2006). Patterns in Temporal Series of Meteorological Variables Using SOM & TDIDT. Springer IFIP Series. Aceptado. De Giusti E., Mollo Brisco G., La Battaglia, J., Pasini, A. Dirección: Pesado, P. 2004. Sistema de Simulación de Escenarios y Decisiones Empresarias. Proceedings de las XII Jornadas de Jóvenes Investigadores AUGM 2004. Universidad Federal Do Paraná - Curitiba, Brasil.  Debenham, J. 1990. Knowledge Systems Design. Prentice Hall. Debenham, J. 1998. Knowledge Engineering: Unifying Knowledge Base and Database Design. Springer-Verlag. DeJong, G.F., Mooney, R.J. 1986. Explanation-Based Learning: An Alternative View, Machine Learning, 1: 145-176. Diez, E., Britos, P., Rossi, By García-Martínez, R. 2003. Generación Asistida del Mapa de Actividades de Proyectos de Desarrollo de Software. Reportes Técnicos en Ingeniería del Software. 5(1):13-18. ISSN 1667-5002. Evangelos, S., Han, J, (eds). 1996. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, EE.UU. Fayad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., Uhturudsamy, R. (eds). 1996. 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Integración de sistemas basados en conocimiento y de descubrimiento : Aplicación a la toma de decisiones estratégicas operacionales

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