lunes, 13 de julio de 2009

Componentes

Aislados

No interaccionan sino es para comprobar los resultados
obtenidos con una y otra técnica. Pueden ser muy útiles en sistemas
usados en toma de decisión (para verificar entre si sus resultados)

Transformación

Se transforma un sistema conexionista, previamente
entrenado, en una base de conocimiento de un sistema experto, o
viceversa, etc. Los componentes no interactúan entre sí.
Se están utilizando para verificar tendencias y relaciones entre datos,
como ayuda en toma de decisión en “Marketing”.
El sistema tiene la limitación de que sólo usa las capacidades de la
técnica que está siendo ocupada en cada momento.

Con acoplamiento débil

conexión indirecta entre los componentes del
sistema híbrido, a través de interfases, ficheros, etc. El sistema usa los
componentes para beneficiar el funcionamiento de otros componentes. Por
ejemplo, el sistema conexionista se usa para analizar los datos dados por el
sistema experto. Precisa de gran cantidad de conexiones entre los
componentes, lentifica el funcionamiento del sistema y, además, no hay
acceso directo entre los distintos componentes del sistema.

Con acoplamiento fuerte

conexión directa entre los componentes del
sistema híbrido, siendo cooperativos y mejorando el tiempo de ejecución
del sistema respecto a los anteriores. Además, cada parte ayuda al control
de las otras. Un ejemplo es una RNA imbuida en un S.E. donde la RNA
controle el proceso de inferencia enfocando adecuadamente los procesos de
búsqueda y de equiparación de patrones (en este caso reglas). Otro ejemplo
sería un sistema experto imbuido en una RNA proporcionando conectividad
entre las partes de la RNA o de ella con otras RNA y pudiendo ofrecer algún
tipo de explicación de actuaciones.
Se están usando en el campo de la robótica y educación.

Totalmente integrados

son sistemas conexionistas que simulan o actúan
como sistemas expertos o bases de datos relacionales o viceversa.

Si están bien integrados pueden ofrecer: gran capacidad de
adaptación, generalización, tolerancia a ruido, justificación, deducción
lógica, rapidez de proceso.

Son los modelos integrados más avanzados y están, todavía, en fase
de prototipo en la inmensa mayoría de los casos por lo que aún quedan
muchas dificultades a superar (algunas todavía por descubrir).
Los SH pueden explicar mejor las transiciones entre las partes más
primitivas y más elaboradas de las tareas cognoscitivas que tomando sus
componentes por separado (RNA, SE, ...).

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