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dc.contributor.advisorBolívar Barón, Holman Diego, dir.spa
dc.contributor.authorBetancur Acero, Yesica Paolaspa
dc.contributor.authorPacheco Gómez, Sebastiánspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2013spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.descriptionTrabajo de Investigaciónspa
dc.description.abstractEl documento está compuesto por la contextualización de la temática de los mapas cognitivos difusos en el marco referencial conformado por la definición de los elementos que intervienen en la investigación y el estado del arte presentados en el marco conceptual y teórico respectivamente; el análisis y diseño del módulo web con los formatos y diagramas uml. La descripción de la aplicación web resultante con la explicación de su funcionamiento y finalmente las conclusiones obtenidas luego de las pruebas realizadas.spa
dc.date.accessioned2014-10-22T20:23:06Zspa
dc.date.available2014-10-22T20:23:06Zspa
dc.date.issued2013spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationBetancur Acero, Y. P. & Pacheco Gómez, S. (2013). Módulo Web de construcción y edición de mapas cognitivos difusos para la abstracción del proceso interactivo en entornos inteligentes. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiaspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10983/1284spa
dc.language.isospaspa
dc.subjectMAPA COGNITIVO DIFUSOspa
dc.subjectRELACIONES CAUSALESspa
dc.subjectALGORITMO DE APRENDIZAJEspa
dc.subjectSISTEMAS DINÁMICOSspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.titleMódulo Web de construcción y edición de mapas cognitivos difusos para la abstracción del proceso interactivo en entornos inteligentesspa
dc.subject.lembTEORÍA DE GRAFOSspa
dc.subject.lembINTELIGENCIA ARTIFICIALspa
dc.subject.lembINGENIERÍA DE SOFTWAREspa
dc.subject.lembREDES NEURONALES (COMPUTADORES)spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.relation.referencesAGUILAR, Jose. Different dynamic causal relationship approaches for cognitive maps. Applied Soft Computing 13. Departamento de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de Los Andes. Venezuela, 2013. Págs. 271–282.-
dc.relation.referencesALIZADEH, Somayeh., GHAZANFARI, Mehdi. Learning FCM by chaotic simulated annealing. Chaos, Solitons and Fractals 41. Universidad de Ciencia y Tecnologia. Irán, 2009. Págs. 1182–1190.-
dc.relation.referencesBAEZA, R., RIVERA, C., Ubicuidad y Usabilidad en la web. Universidad de Chile. Chile, 2002. Págs. 1- 30.-
dc.relation.referencesBRERETON, Pearl, KITCHENHAM, Barbara A, BUDGEN, David. Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain. The Journal of Systems and Software 80 (2007). Págs. 571–583.-
dc.relation.referencesCAICEDO, Alfredo, WAGNER, Graciela. Introducción a la Teoría de Grafos. Ediciones Elizcom. Primera Edición 2010. Págs. 1-33.-
dc.relation.referencesCHACON, Jose Luis. Introducción a la Teoría de Grafos. Semestre A2005 .Julio 2005. Págs. 1-29.-
dc.relation.referencesCHEN, C., TEZENG, G., (2011), “Creating the aspired intelligent assessment systems for teaching materials”, Proceedings of Expert Systems with Applications, volumen 38, Issue 10, septiembre 2011, pág., 12168–12179, ISSN: 0957-4174.-
dc.relation.referencesESPINOSA, G., NUÑEZ, A., VAZQUEZ, A., ESPINOSA, E.-G. Modeling of the High Pressure Core Spray Systems with fuzzy cognitive maps for operational transient analysis in nuclear power reactors. Progress in Nuclear Energy 51. Universidad Auto´noma Metropolitana-Iztapalapa. Mexico, 2009. Págs. 434–442.-
dc.relation.referencesFLOREZ LOPEZ, Raquel. Las Redes Neuronales Artificiales. España, 2008 Págs.36-38-
dc.relation.referencesFUENTE APARICIO, María Jesus. Aplicaciones de las redes de neuronas en supervisión, diagnosis y control de procesos. Equinoccio 1999. Págs. 22-24.-
dc.relation.referencesGHAZANFARI, M, FATHIAN, M, KOULOUIOTIS, D.E. Comparing simulated annealing and genetic algorithm in learning FCM. Universidad de Ciencia y Tecnología. Applied Mathematics and Computation 192. Iran (2007) Págs. 56-68-
dc.relation.referencesGIUDICI E, Reinaldo. Guia de Problemas de Matermaticas I. Ediciones de la Universidad Simón Bolívar 1997, Págs. 23-56.-
dc.relation.referencesGLYKAS, Michael. Performance measurement scenarios with fuzzy cognitive strategic maps. International Journal of Information Management 32. Department of Financial and Management Engineering. Universidad del Aegean. Grecia, (2012). Págs. 182– 195.-
dc.relation.referencesGHAZANFARI, M., ALIZADEH, S., FATHIAN, M., KOULOURIOTIS, D.E. Comparing simulated annealing and genetic algorithm in learning FCM. Applied Mathematics and Computation 192. Universidad de Ciencia y Tecnologia de Iran. Iran, 2007. Págs.56-68.-
dc.relation.referencesHUMPHREY, Watts S. The Personal Software Process SM (PSPSM). The Software Engineering Institute - Carnegie Mellon University TECHNICAL REPORT CMU/SEI-2000-TR-022 ESC-TR-2000-022 November 2000, Págs.1-41.-
dc.relation.referencesKETIPI, Maria K., KOULOURIOTIS, Dimitrios E., KARAKASIS, Evangelos G., PAPAKOSTAS, George A. A flexible nonlinear approach to represent cause–effect relationships in FCMs. Applied Soft Computing 12. Department of Production and Management Engineering, Universidad Democritus de Thrace,. Grecia, 2012. Págs. 3757–3770.-
dc.relation.referencesKIM, Hyun Soo, LEE. Kun Chang. Fuzzy implications of fuzzy cognitive map with emphasis on fuzzy causal relationship and fuzzy partially causal relationship. Departamento de Sistemas de Gestión de Información. Universidad Dong- A. Corea del Sur 1998. Págs. 303-313-
dc.relation.referencesKITCHENHAM, B., Procedures for Performing Systematic Reviews, Keele University Technical Report TR/SE-0401, (2004). Págs. 1- 33.-
dc.relation.referencesKONAR, Amit, CHAKRABORTY, Uday K. Reasoning and unsupervised learning in a fuzzy cognitive map. Information Sciences 170. Universidad Jadaupur. Calcuta, India (2005). Págs. 419–441.-
dc.relation.referencesLUO, Xiangfeng, WEI Xiao, and ZHANG, Jun. Guided Game-Based LearningCUsing Fuzzy Cognitive Maps. IEEE Transactions On Learning Technologies, Vol. 3, No. 4, October-December 2010 Págs. 344- 357.-
dc.relation.referencesMAGOA, Vijay K., BAKKERA, Laurens, PAPAGEORGIOUC, Elpiniki I., ALIMADADA, Azadeh, BORWEINA, Peter, DABBAGHIAN, Vahid. Fuzzy cognitive maps and celular automata: An evolutionary approach for social systems modelling. Applied Soft Computing 12. Universidad Burnaby. Canada, 2012. Págs. 3771–3784.-
dc.relation.referencesMENDOZA, Marcio, ANGELICO, Bruno, NEVES, Flavio. A dynamic fuzzy cognitive map applied to chemical process supervisión. Engineering Applications of Artificial Intelligence 26. Universidad de Tecnologia Paraná. Brazil, (2013). Págs. 1199– 1210.-
dc.relation.referencesMOTLAGH, O., TANG, S.H., ISMAIL, N., RAMLI, A.R. An expert fuzzy cognitive map for reactive navigation of mobile robots. Fuzzy Sets and Systems 201. Universidad Putra. Malasya, 2012. Págs. 105–121. NICOL, D., MACFARLANE-DICK, D., (2007), “Formative assessment and selfregulated learning: a model and seven principles of good feedback practice”, Proceedings of Studies in Higher Education, volumen 31, Issue 2, 2002, Págs. 199–218.-
dc.relation.referencesNILSSON, Nils J. Introduction to Machine Learning. Department of Computer Science Stanford University Stanford, CA 94305 Noviembre 3, 1998.Pags 1-13.-
dc.relation.referencesPAPAGEORGIOU, Elpiniki I., GROUMPOS, Peter P. A new hybrid method using evolutionary algorithms to train Fuzzy Cognitive Maps. Applied Soft Computing 5. Universidad de Patras. Grecia, 2005. Págs. 409–431.-
dc.relation.referencesPARK, Kyung Sam, KIMT, Soung Hie. Fuzzy cognitive maps considering yime relationships. Human Computer Studies 45. Instituto de Ciencia y Tecnologia. Corea, 1995. Págs. 157-168-
dc.relation.referencesPEDRYCS, Witold. The design of cognitive maps: A study in synergy of granular computing and evolutionary optimization. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación. Universidad de Alberta, Edmonton, Canadá. Expert Systems with Applications 37 (2010) Págs. 7288–7294.-
dc.relation.referencesPELAEZ, Enrique, BOWLES, John, Using Fuzzy Cognitive Maps as a System Model for Failure Modes and Effects Analysis. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computacional, Universidad de Carolina del Sur 1996. Págs. 177 – 199-
dc.relation.referencesPEREZ, Iván. Logica Difusa para Principiantes: Teoria y practica. Primera Edición. Universidad Católica Andres Bello. Caracas, 2007. Págs. 12-36.-
dc.relation.referencesPINO DIEZ, Raúl. GOMEZ, Alberto. MARTINEZ, Nicolás. Introducción a la Inteligencia Artificial: Sistemas Expertos, Redes Neuronales Artificiales y Computación Cognitiva. Universidad de Oviedo 2001. Págs. 10-24.-
dc.relation.referencesRAMÍREZ RAMOS, O. Simulación en simmechanics de un sistema de control difuso para el robot udlap. Ingeniería Mecatrónica. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Junio 2010. Págs. 17-24.-
dc.relation.referencesREIMANN, P., KICKMEIER-RUST, M., ALBERT, D., (2013), “Problem solving learning environments and assessment: A knowledge space theory approach”, Proceedings of Computers and Education, volumen 64, Págs., 183–193.-
dc.relation.referencesRUTTER, M., MAUGHAN, B., (2002), “School Effectiveness Findings 1979-2002”, Proceedings of Journal of School Psychology, volumen 40, Issue 6, 2002, pág., 451–475.-
dc.relation.referencesSALMERON, Jose L. Augmented fuzzy cognitive maps for modelling LMS critical success factors. Knowledge-Based Systems 22. Universidad Pablo de Olavide. España, 2009. Págs. 275–278.-
dc.relation.referencesSALMERON, Jose L. Fuzzy cognitive maps for artificial emotions forecasting. Applied Soft Computing 12. Universidad Pablo de Olavide. España, 2012. Págs. 3704–3710.-
dc.relation.referencesSAMARASINGHE, Sandhya, STRICKERT, Graham. Mixed-method integration and advances in fuzzy cognitive maps for computational policy simulations for natural hazard mitigation. Environmental Modelling & Software 39. Department of Environmental Management. Universidad Lincoln. Nueva Zelanda, 2013. Págs. 188-200.-
dc.relation.referencesSCHNEIDER, M, SHNAIDER, E, KANDEL, A, CHEW, G. Automatic construction of FCMs. Fuzzy Sets and Systems 93. Department of Computer Science and Engineering, University of South Florida. Estados Unidos, (1998). Págs. 161-172.-
dc.relation.referencesSTACH, Wojciech, KURGAN, Lukasz, PEDRYCZ, Witold, REFORMAT, Marek. Genetic learning of fuzzy conitive maps. Departamento de Ingeniería Electica y Computacional. Universidad de Alberta, Edmonton, Alberta, Canadá. 2005. Págs. 371-401.-
dc.relation.referencesSTACH, Wojciech, KURGAN, Lukasz, PEDRYCZ, Witold. A divide and conquer method for learning large FuzzyCognitive Maps. Fuzzy Sets and Systems 161. Department of Electrical and Computer Engineering, Universidad de Alberta, Edmonton, Canada, 2010. Págs. 2515–2532.-
dc.relation.referencesSTYLIOS, Chrysostomos D., GEORGOPOULOS, Voula C., MALANDRAKI, Georgia A. Fuzzy cognitive map architectures for medical decision support systems. Applied Soft Computing 8. Grecia, 2008. Págs. 1243–1251.-
dc.relation.referencesSTYLIOS, Chrysostomos D., GROUMPOS, Peter P. Fuzzy Cognitive Maps: a model for intelligent supervisory control systems. Computers in Industry 39. Grecia, 1999. Págs. 229–238.-
dc.relation.referencesTSADIRAS, Athanasios, MARGARITIS, Konstantinos. Cognitive Mapping and Certainty Neuron Fuzzy Cognitive Maps. Department of Informatics, Universidad de Macedonia. Grecia, 1997. Págs. 109-130.-
dc.relation.referencesTSADIRAS, Athanasios, MARGARITIS, Konstantinos. An experimental study of the dynamics of the certainty neuron fuzzy cognitive maps. Neurocomputing 24. Department of Informatics, Universidad de Macedonia. Grecia, 1999. Págs. 95- 116.-
dc.relation.referencesUNE-ISO-IEC 9126-1: Ingeniería del software: calidad del producto software: modelo de calidad. Asociación Española de Normalización y Certificación (Madrid, España). Editor AENOR 2 004 Págs. 1-29.-
dc.relation.referencesWANG, Y., (2003), “Assessment of learner satisfaction with asynchronous electronic learning systems”, Proceedings of Information and Management, volumen 41, pág., 75–86.-
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemasspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computaciónspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
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