Temas de “Programación lógica e I.A.”

Recommendations

Info

168 Capítulo 7. Razonamiento por defecto y razonamiento abductivo Razonamiento por defecto ① Extensión del conocimiento ✉ Nuevo conocimiento El animal_1 es un avestruz. Los avestruces son pájaros que no vuelan. ✉ Programa extendido :- dynamic anormal/1. pájaro(animal_1). avestruz(animal_1). vuela(X) :pájaro(X), not anormal(X). anormal(X) :- avestruz(X). PL 2004–05 CcIa Razonamiento por defecto y razonamiento abductivo 7.5 Razonamiento por defecto ✉ Traza ?- vuela(animal_1). Call: ( 7) vuela(animal_1) ? Call: ( 8) pájaro(animal_1) ? Exit: ( 8) pájaro(animal_1) ? ^ Call: ( 8) not anormal(animal_1) ? Call: ( 9) anormal(animal_1) ? Call: ( 10) avestruz(animal_1) ? Exit: ( 10) avestruz(animal_1) ? Exit: ( 9) anormal(animal_1) ? ^ Fail: ( 8) not anormal(animal_1) ? Fail: ( 7) vuela(animal_1) ? No PL 2004–05 CcIa Razonamiento por defecto y razonamiento abductivo 7.6
Razonamiento por defecto ① Cancelación reglas por defectos mediante reglas específicas ✉ Regla por defecto: “Normalmente, los pájaros vuelan” ✉ Regla específica: “Los avestruces no vuelan” ① Razonamiento monótono y no–monótono ✉ Razonamiento monótono P1 |= C y P2 extiende a P1, entonces P2 |= C. ✉ Razonamiento monótono P1 |= C y P2 extiende a P1, entonces P2 �|= C. PL 2004–05 CcIa Razonamiento por defecto y razonamiento abductivo 7.7 Razonamiento por defecto ① Programa con reglas y reglas con excepciones (defectos) ✉ Programa objeto :- op(1100,xfx,
Page 1 and 2:
Temas de “Programación lógica e
Page 3 and 4:
Índice general 1. El sistema deduc
Page 5 and 6:
Capítulo 1 El sistema deductivo de
Page 7 and 8:
PD Tema 1: El sistema deductivo de
Page 9 and 10:
Page 11 and 12:
Page 13 and 14:
Page 15 and 16:
Page 17 and 18:
Page 19 and 20:
Page 21 and 22:
Capítulo 2 Introducción a la prog
Page 23 and 24:
PD Tema 2: Prolog Listas Construcci
Page 25 and 26:
PD Tema 2: Prolog Listas Definició
Page 27 and 28:
PD Tema 2: Prolog Listas Definició
Page 29 and 30:
PD Tema 2: Prolog Operadores y arit
Page 31 and 32:
PD Tema 2: Prolog Operadores y arit
Page 33 and 34:
PD Tema 2: Prolog Corte, negación
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Page 39 and 40:
Page 41 and 42:
Page 43 and 44:
PD Tema 2: Prolog Relaciones sobre
Page 45 and 46:
PD Tema 2: Prolog Relaciones sobre
Page 47 and 48:
PD Tema 2: Prolog Transformación e
Page 49 and 50:
PD Tema 2: Prolog Transformación e
Page 51 and 52:
PD Tema 2: Prolog Procedimientos ap
Page 53 and 54:
PD Tema 2: Prolog Todas las solucio
Page 55 and 56:
Capítulo 3 Programación con Prolo
Page 57 and 58:
PD Tema 3: Programación con Prolog
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
Page 63 and 64:
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Page 77 and 78:
Capítulo 4 Resolución de problema
Page 79 and 80:
PD Tema 4: Resolución de problemas
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Capítulo 5 Procesamiento del lengu
Page 105 and 106:
PD Tema 5: Procesamiento del lengua
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118: PD Tema 5: Procesamiento del lengua
Page 133 and 134: Capítulo 6 Ingeniería del conocim
Page 135 and 136: PD Tema 6: Ingeniería del conocimi
Page 165 and 166: Capítulo 7 Razonamiento por defect
Page 167: Razonamiento por defecto ① Progra
Page 171 and 172: Razonamiento por defecto ✉ Sesió
Page 173 and 174: Razonamiento abductivo ✉ Programa
Page 175 and 176: Diagnóstico mediante abducción
Page 177 and 178: Capítulo 8 Programación lógica c
Page 179 and 180: CLP sobre números reales: CLP(R)
Page 185 and 186: Planificación de tareas con CLP(Q)
Page 187 and 188: Restricciones sobre dominios finito
Page 193 and 194: Capítulo 9 Formalización en Prolo
Page 195 and 196: Sintaxis de la lógica proposiciona
Page 197 and 198: Valor de una fórmula ✉ Def. de v
Page 199 and 200: Interpretaciones de una fórmula
Page 201 and 202: Satisfacibilidad ① Una fórmula e
Page 203 and 204: Interpretaciones de conjuntos ✉ i
Page 205 and 206: Cálculo de modelos de conjuntos
Page 207 and 208: Ejemplo: veraces y mentirosos ① E
Page 209 and 210: Ejemplo: Problema de los trabajos
Page 211 and 212: Ejemplo: Problema del coloreado ✉
Page 213 and 214: Ejemplo: Problema del palomar ✉ S
Page 215 and 216: Ejemplo: Problema de las 4 reinas
Page 217 and 218: Ejemplo: Problema de Ramsey % Hay 3
Page 219 and 220:
Capítulo 10 Programación lógica
Page 221 and 222:
Arquitectura de aprendizaje automá
Page 223 and 224:
Cuestiones sobre árboles de decisi
Page 225 and 226:
Búsqueda del árbol de decisión
Page 227 and 228:
Page 229 and 230:
Page 231 and 232:
Algoritmo ID3 1. Si todos los ejemp
Page 233 and 234:
Algoritmo ID3 ① Selección del me
Page 235 and 236:
Algoritmo ID3 ✉ selecciona max ga
Page 237 and 238:
Programación Lógica Inductiva ①
Page 239 and 240:
Ejemplo con FOIL Ganancia: 0.000 Cl
Page 241 and 242:
Ejemplo de FOIL con CWA ① Sesión
Page 243 and 244:
Ejemplo de FOIL con CWA Ganancia: 1
Page 245 and 246:
Ejemplo de FOIL con CWA y conocimie
Page 247 and 248:
Ejemplo con FOIL de relación recur
Page 249 and 250:
Ejemplo con Progol en espacios infi
Page 251 and 252:
Ejemplo con Progol en espacios infi
Page 253 and 254:
Árboles de decisión en Progol ✉
Page 255 and 256:
Árboles de decisión en Progol [7
Page 257 and 258:
Árboles de decisión en Progol [2
Page 259 and 260:
Aplicaciones con PLI ① Procesamie
Page 261 and 262:
Bibliografía [1] J.A. Alonso y J.
show all

Temas de “Programación lógica e I.A.”

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?