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Title: Implementaci n del m todo binario y algoritmo de Montgomery para exponenciaci n modular Author: Grettel Barcel Last modified by: Grettel Barcel – PowerPoint PPT presentation

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Sistema para el análisis y verificación de
Sistemas Basados en Conocimientos
  • Tesista Grettel Barceló Alonso
  • Director de tesis Dr. José Oscar Olmedo Aguirre
  • Co Director Dr. Argelio Víctor de la Cruz
    Rivera

28 de Octubre del 2004
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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

Sistema para el análisis y verificación de
Sistemas Basados en Conocimientos
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Sistemas Basados en Conocimientos (SBC)
  • Son programas de computadora que contienen la
    experiencia, conocimiento y habilidad propios de
    una persona o grupo de personas especialistas en
    un área particular del conocimiento humano.
  • Permiten resolver problemas específicos de dicha
    área de manera inteligente y satisfactoria, en
    forma de diagnósticos, instrucciones,
    predicciones o consejos ante las situaciones
    reales que se planteen.
  • Tienen la capacidad de justificar su propia línea
    de razonamiento. El estilo adoptado para alcanzar
    estas características es la programación basada
    en reglas, que es una de las particularidades
    fundamentales de este tipo de sistemas.

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Estructura de los SBC
  • En un sistema basado en conocimientos se deben
    incluir dos tipos de conocimiento
  • "conocimiento acerca del problema particular" y
  • "conocimiento acerca de cómo obtener más
    conocimiento
  • a partir del que ya se tiene".
  • Los componentes principales de un SBC son
  • Base de Conocimientos (BC) y
  • Programa de Inferencia

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Formas de Representación del Conocimiento
  • El punto de partida de los sistemas basados en el
    conocimiento, es la búsqueda de estructuras,
    procedimientos, métodos, etc.
  • Las Formas de Representación del Conocimiento
    (FRC) son estructuras con características
    especiales, que permiten expresar situaciones del
    mundo real y su almacenamiento en las
    computadoras.
  • Permiten formalizar el conocimiento de un dominio.

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Antecedentes y motivación
  • La construcción de SBC complejos requiere modelar
    y representar grandes cantidades de conocimiento,
    por lo que se pueden introducir errores
    potenciales inadvertidamente. Por lo cual
    últimamente se ha prestado mucha atención en la
    verificación de los mismos.
  • Cuando los SBC están siendo verificados, deben
    considerarse sus principales componentes, es
    decir, su Máquina de Inferencia y su Base de
    Conocimientos (BC)
  • A pesar de que las definiciones de verificación
    de SBC varían en la literatura, es común a todas
    que la verificación de la base de conocimientos
    incluye el chequeo del conocimiento para detectar
    anomalías lógicas, semánticas y estructurales.
  • El tipo de situaciones conflictivas que pueden
    aparecer cuando una BC es inconsistente depende
    de las características del lenguaje de
    representación del conocimiento que se esté
    utilizando.

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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HAries
  • HAries es un lenguaje de representación del
    conocimiento, que posibilita el desarrollo de
    sistemas inteligentes en diversos dominios del
    conocimiento. Consta de varias herramientas en
    aspectos tales como la Representación de
    Conocimientos (RC), las Estrategias de Control,
    el Razonamiento con Incertidumbre, el Aprendizaje
    Automático y otras.
  • Atendiendo a su concepción general, los
    principales componentes de HAries son
  • Sistema de Control General (HAries).
  • Sistema de Adquisición y Manipulación de
    Conocimientos (HAriesA).
  • Sistema Consultante para el Desarrollador
    (HAriesC).
  • Sistema Consultante para Explotación de
    Aplicaciones (HAriesCI).
  • Utilitarios.

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HAries
Estructuras de Representación de Conocimientos en
HAries
Conceptos
Relaciones
Reglas de Producción Generalizadas
Relaciones Contextuales
Relaciones de Eval. Alternativa
Reglas de Conclusión y Apoyo
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Proposiciones
  • Es un planteamiento o aseveración que expresa
    nuestro criterio, opinión, juicio o descripción
    sobre el objeto de estudio que puede, en un
    momento determinado, resultar verdadero o falso.
  • Una proposición se caracteriza por
  • Representar un concepto de la realidad.
  • Tener asociado un valor de certidumbre, que
    exprese el grado de veracidad con que se cumple
    la situación planteada.
  • Estructura de la proposición

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Variables
  • La diferencia entre las proposiciones y las
    variables radica en que las primeras indican el
    grado de certeza que se tiene sobre un
    conocimiento, mientras que las variables
    representan el valor en sí, que toma dicho
    conocimiento.
  • De acuerdo a la naturaleza del valor que se le
    vaya a asignar a la variable, se clasifican en

Tj - Textos Prj - Proposiciones asociadas Vrj -
Valores Cj - Certidumbre asociada ACj - Acciones
asociadas Fj - Fórmula Oj - Opciones Drj -
Definición de la relación Erj - Error
permitido GPrj - Grupos de proposiciones Ij -
Lista de imágenes Zj - Zonas sensibles
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Base de Control
  • Es una estructura a nivel jerárquico superior que
    puede ser considerada como meta-conocimiento,
    puesto que se utiliza para indicarle al sistema
    como utilizar su conocimiento. Permite dividir un
    problema en partes, posibilita cambiar el flujo
    de ejecución del sistema y controla el proceso de
    elaboración de las conclusiones.
  • Se denomina Base de Control al par lt Rg , E gt
    donde
  • Rg representa un conjunto de Reglas Asociadas y
  • E un conjunto de t estructuras (ei)

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Reglas de Producción Generalizadas
Constituyen un modelo natural de la manera en que
los humanos representan los problemas, en
términos de la notación SI...ENTONCES Se llama
Regla de Producción Generalizada (RPG) a toda
relación de la forma
Si se está absolutamente seguro de que se cumple
el antecedente A entonces se puede afirmar que
esto contribuye en WS11 al grado de certidumbre
global de S1, en WS21 al grado de certidumbre
global de S2, y así sucesivamente para los r
sucedentes, y si por el contrario se está
absolutamente seguro de que No se satisface A
entonces eso contribuye en WS12 al peso de S1,
en WS22 al peso de S2 y de la misma forma
hasta Sr.
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Sistemas Basados en Conocimientos
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Relaciones
  • Contextuales
  • Se llama Relación Contextual con respecto a la
    proposición Pj a la expresión
  • Pj(W) _at_ Cond

Y significa que tiene sentido la evaluación de
Pj si y solo si se cumple la condición de
análisis expresada en Cond y en caso contrario Pj
toma el peso altermo W.
Evaluación Alternativa Constituye un tipo de
relación que afecta solamente la forma de evaluar
Pj, ya que ésta puede variar en correspondencia
con una condición, que de cumplirse determinará
que Pj se evalúe como si fuera una pregunta,
independientemente de si existen o no relaciones
con otras proposiciones que posibiliten su
deducción. Mientras que de no cumplirse la
condición dada, entonces no se modifica el modo
de evaluación natural.
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Sistemas Basados en Conocimientos
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Reglas de Conclusión y Apoyo
  • Conclusión
  • Están relacionadas con la inclusión de los textos
    libres o las proposiciones, como parte de los
    resultados.
  • Se llama Regla de Conclusión a una expresión que
    tiene la siguiente estructura
  • ANT ? SucA ParámetrosA
  • SucN ParámetrosN

Reglas de Apoyo Son aquellas que permiten la
introducción de variaciones externas a los
esquemas globales de control, de forma tal que se
pueda expresar en qué momento y bajo qué
condiciones, se necesita un cambio al esquema
interno y cuál debe ser. Se tienen seis tipos
de reglas de apoyo Visualización parcial de los
resultados, Interrupción del proceso de
elaboración de las conclusiones, Saltos en la
evaluación de las reglas, Regla de acción en el
sucedente, Asignación de pesos y Reevaluación.
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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Planteamiento del problema
  • Cuando se construyen SBC, es usual que la
    información llevada a la base esté integrada por
    grandes cantidades de conocimiento. Esto conduce
    a la introducción de múltiples anomalías y
    errores en su estructura.
  • El proceso de verificación de los SBC busca la
    detección y corrección de estos errores y al
    mismo tiempo, es una parte importante en el
    aseguramiento de la confiabilidad para estos
    sistemas.
  • Se plantea el desarrollo de un sistema de
    verificación y análisis de sistemas basados en
    conocimiento aplicado al lenguaje de
    representación HAries, el cual permitirá
    confirmar que el sistema es lógicamente
    consistente, tras la detección de errores
    lógicos, semánticos y estructurales en su base de
    conocimientos.
  • Extracción de características para el análisis de
    la estructura teórica de las bases, mediante la
    construcción de tablas de parámetros estadísticos
    simples y gráficos, que muestren la composición
    de las mismas.

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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Objetivos
  • General
  • Desarrollar un sistema que permita analizar y
    verificar la estructura teórica de Sistemas
    Basados en Conocimiento de tipo HAries.
  • Específicos
  • Extracción de parámetros generales y particulares
    de sistemas basados en conocimiento.
  • Búsqueda de errores lógicos, semánticos y
    estructurales.
  • Análisis de inconsistencias en las relaciones
    entre las estructuras de representación del
    conocimiento.

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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Metodología
  • Recopilación bibliográfica y análisis detallado
    de los métodos y herramientas de verificación
    existentes.
  • Estudio del lenguaje de representación del
    conocimiento HAries.
  • Diseño del módulo de extracción, análisis de los
    parámetros involucrados e implementación
    computacional.
  • Aplicación del módulo de extracción en casos
    prácticos.
  • Establecimiento de los criterios a tomar en
    cuenta en el módulo de verificación para cada una
    de las estructuras de representación del
    conocimiento en HAries y las relaciones entre
    ellas.
  • Implementación computacional del módulo de
    verificación.
  • Aplicación de los conceptos de verificación
    implementados en sistemas reales.
  • Escritura de artículos relacionados con el
    trabajo.

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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Cronograma de actividades (1er Cuatrimestre)
No. Descripción de actividad Sep. Oct. Nov. Dic.
1 Revisión del estado del arte
2 Estudio del lenguaje de representación del conocimiento HAries
3 Definición y análisis de los parámetros a extraer de la base de conocimiento
4 Diseño del módulo de extracción de parámetros
5 Implementación computacional del módulo de extracción
6 Extracción de los parámetros especificados en bases de conocimiento de casos prácticos
7 Documentación del módulo de extracción
8 Establecimiento formal de los criterios de verificación
9 Diseño del módulo de verificación
- Elaboración del documento de tesis
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Cronograma de actividades (2do Cuatrimestre)
No. Descripción de actividad Ene. Feb. Mar. Abr.
10 Búsqueda de los errores lógicos establecidos
11 Exploración para la localización de errores o inconsistencias semánticas (valores legales y relaciones entre estructuras)
12 Rastreo de errores estructurales (duplicación, redundancia y ciclos)
13 Desempeño del módulo en aplicaciones reales
- Elaboración del documento de tesis
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Cronograma de actividades (3er Cuatrimestre)
No. Descripción de actividad May Jun. Jul. Ago.
-(12) Rastreo de errores estructurales (duplicación, redundancia y ciclos)
-(13) Desempeño del módulo en aplicaciones reales
14 Integración de los criterios implementados en el módulo de verificación
15 Documentación del módulo de verificación
16 Redefinición de algunos aspectos del trabajo
17 Elaboración del documento de tesis
18 Revisiones y correcciones del documento de tesis
19 Presentación final de tesis
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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Trabajos relacionados
  • Métodos Herramientas
  • Tabulares RPC, CHECK,
    IMVER
  • Redes de Petri
    PREPARE
  • Grafos ARC, COVER,
    SVEPOA
  • Generación de Niveles
    KB-REDUCER, COVADIS, IN-DEPTH
  • Interpretaciones Algebraicas
    KIV
  • Meta Conocimiento
    TEIRESIAS, EVA, CRIB

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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Sistemas Basados en Conocimientos
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Resultados esperados
  • Al culminar este trabajo y en correspondencia con
    los objetivos definidos, el lenguaje de
    representación del conocimiento HAries contará
    una herramienta que permita de forma automática
  • Estudiar los sistemas desarrollados con este
    lenguaje.
  • Detectar errores e inconsistencias.
  • La herramienta estará dividida en dos módulos
    principales
  • Módulo de extracción de parámetros
  • Módulo de verificación

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Resultados esperados
  • Módulo de extracción de parámetros
  • Construcción de tablas de parámetros estadísticos
    simples y gráficos. Brindará al programador
    información sobre la composición de las bases de
    conocimiento. Se mostrarán parámetros generales,
    el estado de los archivos e información
    específica de las estructuras Proposición,
    Reglas de Producción, Variables y Base de
    Control.
  • Módulo de verificación
  • Brindará algunas facilidades en el proceso de
    desarrollo de las aplicaciones con la detección
    de los siguientes errores
  • Estructurales Redundancia, Duplicación y Ciclos
    (locales, particulares y globales)
  • Lógicos Conflictos en las reglas
  • Semánticos Valores legales, Relaciones entre las
    estructuras

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Contenido
  • Introducción
  • Antecedentes y motivación
  • Lenguaje de representación del conocimiento
    HAries
  • Planteamiento del problema
  • Objetivos
  • Metodología
  • Cronograma de actividades
  • Trabajos relacionados
  • Resultados esperados
  • Referencias

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Referencias
  • Alonso M. A., De la Cruz A. V., Gutiérrez A.,
    HAries A Knowledge Representation Language. In
    Proceedings of the 8th World Multi-Conference on
    Systemics, Cybernetics and Informatics, Florida,
    USA. Vol.2, pp. 358-361 (2004)
  • De la Cruz, A.V., Valdés J.J., Jocik E., Balsa
    J., Rodríguez A., Fundamentos y Práctica de la
    Construcción de Sistemas Expertos. Editorial
    Academia, La Habana, Cuba (1993)
  • Cardeñosa J., Juristo N., General Overview of
    the Valid Project. In Proceedings European
    Symposium on the Validation and Verification of
    Knowledge Based Systems, EUROVAV93, pp.53-67
    (1993)
  • Coenen F., An Advanced Binary Encoded Matrix
    Representation For Rulebase Verification.
    Department of Computer Science, Liverpool
    University, Chadwick Building (1998)
  • De Antonio A., Una interpretación Algebraica de
    la Verificación de Sistemas basados en el
    Conocimiento, Facultad de Informática,
    Universidad Politécnica de Madrid (1994)
  • Meseguer P. and Verdaguer A., Verification of
    Multi-level Rule-based Expert Systems Theory and
    Practice. In International Journal of Expert
    Systems, Vol. 6 No. 2, pp.163-192 (1993)
  • Nazareth D.L., Investigating the applicability
    of petri nets for rule-based system
    verification. In IEEE Transactions on Knowledge
    and Data Engineering, Vol. 4 No. 3, pp.402-415
    (1993)
  • Nguyen T. A., Perkins W. A. and Pecora D.,
    Knowledge Base Verification. In AI Magazine,
    Vol.8, No.2, pp. 69-75 (1987)
  • Suwa M., Scott A.C., and Shortliffe E.H., An
    approach to verifying completeness and
    consistency in a rule based expert system. In AI
    Magazine, Vol. 3, No. 4, pp.16-21 (1982)

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Sistemas Basados en Conocimientos
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