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    Maturín Abril 2015

    1

    Facilitador: Equipo OPC:

    Judith Devia González, Daniela

      C.I: 1.!"#.$1#

      %ernández, &arla

      C.I: 1.".'('

    Dia)n*+tico deci+i*n

    Parte IIUniversidad De Oriente

    Núcleo MonagasDepartamento De Ingeniería De

    SistemasCursos Especiales De Grado

    Automatiaci!n " Control de#rocesos Industriales

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    Introducción

    En la actualidad la acción de supervisar los procesos de automatización seha vuelto primordial en las industrias ya que la misma proporciona soporte a lasistematización en el seguimiento de los mismo, automatizando en la medida quesea posible, tareas como son el análisis de datos, detección de fallos, diagnosticode lo mismo, toma de decisiones o proponer acciones concretas haciendo usopara ello de toda información disponible.

    Para lograr la debida supervisión es necesario conocer todos los métodos yherramientas necesarias para poder realizar la toma de decisiones, los cualespueden proporcionar una representación grafica, representaciones analíticasdonde se toma en cuenta el conocimiento y la inteligencia artificial.

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    Índice

    ntroducción&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&$

    'ndice&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& %

    !arco "eórico&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(

    mprecisión. #epresentación del conocimiento mediante lógica difusa&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(

    $istemas e%pertos&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&)

    &sos de un $istema E%perto&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&)

     'prendiza(e. #edes )euronales&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&*

    #azonamiento basado en casos&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&+

    #econfiguración y soporte al usuario&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&+

    *iscusión&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& ,

    +onclusiones&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&11

    ibliografía&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1$

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    Marco Teórico

    Imprecisión. Representación del conocimiento mediante lógica difusa+onocido también como lógica difusa donde los procesos de decisión las

    conclusiones o decisiones no siempre pueden tener estrictamente la forma desi-no, verdadero-falso. a comple(idad de un problema o las condiciones vagas,inciertas, siempre llevan conclusiones intermedias, transitorias o vagas. Paratratar con estos problemas, debemos rela(ar la dicotomía verdadero-falso de lalógica bivaluada y permitir valores indeterminados o intermedios de verdad. Eneste caso la teoría de la lógica difusa da una posible solución al problema de larepresentación del conocimiento y del razonamiento.

    +on con(untos difusos se intenta modelar la ambig/edad con la que sepercibe una variable. os con(untos difusos son la base para la lógica difusa, delmismo modo que la teoría clásica de con(untos es la base para la lógica ooleana.+on los con(untos difusos se realizan afirmaciones lógicas del tipo si0entonces,

    definiéndose estas con ógica *ifusa. Este tema es propio de inteligencia artificial,donde se intenta emular en pensamiento humano. )uestro campo de estudio es elcontrol industrial, debemos tener en cuenta la e%periencia o base de conocimientodel operario, esto será 1til para emular el comportamiento humano con unamáquina, a pesar de ser esta muy limitada.

    as aplicaciones de la logística difusa son diversas. &n controlador difusoes un dispositivo que convierte una estrategia de control descrita por reglasling/ísticas en un algoritmo de control del proceso o sistema. &n supervisor difusoes un dispositivo que también utilizara reglas ling/ísticas para llevar a cabo lacapacidad humana de abrazar horizontes de información grandes, pero

    seleccionando detalles este con(unto de datos. En ambos casos el conocimientohumano, la e%periencia y la inteligencia (uegan un papel importante, fuera de todaduda.

    istemas e!pertos$irve para codificar conocimiento humano en términos de e%periencia,

    razonamiento apro%imado, imprecisión, analogía, razonamiento por defecto,aprendiza(e entre otros. Específicamente se trata de representar el conocimientoe%perto en un sistema basado en reglas de producción para tener un ordenador que responda como lo haría el e%perto humano.

    Es decir un sistema e%perto contiene un motor de inferencia que elencargado de recorrer las reglas inspeccionando si las puede aplicar, se encargade e(ecutar el razonamiento , tiene también una base de conocimiento el cualcontiene el conocimiento especializado e%traído del e%perto en el dominio. Esdecir, contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se traba(a. Elmétodo más com1n para representar el conocimiento es mediante reglas deproducción, tomando en cuenta que las reglas suelen almacenarse en algunasecuencia (erárquica lógica, pero esto no es estrictamente necesario. $e puedentener en cualquier secuencia y el motor de inferencia las usará en el orden

    )

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    adecuado que necesite para resolver un problema, y por ultimo tiene una base dehechos que constituye el con(unto de evidencias (unto con sus certezas asociadas.

     ' medida que se van aplicando las reglas se deducen nuevos hechos quese a2aden a la base de hechos, hay dos tipos de motores de inferencia3

    04or5ard chaining3 busca que reglas se pueden aplicar con la base dehechos actual. Para ello se recorren todas las reglas una a una inspeccionando laspremisas para ver si se pueden e(ecutar o disparar deduciéndose nuevos hechosque se insertan en la base de hechos y que pueden disparar otras reglas. El motor se para cuando no encuentra ninguna regla que se pueda disparar.

    0ac65ar chaining3 en este caso, dado un hecho hipotético se buscan todaslas reglas que concluyen ese hecho y se mira si sus premisas se pueden cumplir.Esto implica hurgar en la base de hechos para buscar hechos actuales que seanevidencia o bien puedan ser deducidos por otras reglas. El motor se para cuandono encuentra más reglas que puedan ser disparadas para deducir la hipótesis o

    bien encuentra la hipótesis deducida con una certeza calculada.

    "sos de un istema #!perto&n sistema e%perto es muy eficaz cuando tiene que analizar una gran

    cantidad de información, interpretándola y proporcionando una recomendación a

    partir de la misma. &n e(emplo es el análisis financiero, donde se estudian las

    oportunidades de inversión, dependiendo de los datos financieros de un cliente y

    de sus propósitos.

    Para detectar y reparar fallos en equipos electrónicos, se utilizan los

    sistemas e%pertos de diagnóstico y depuración, que formulan listas de preguntas

    con las que obtienen los datos necesarios para llegar a una conclusión. Entonces

    recomiendan las acciones adecuadas para corregir los problemas descubiertos.

    os sistemas e%pertos son buenos para predecir resultados futuros a partir del

    conocimiento que tienen.

    +uando se necesita controlar un proceso tomando decisiones como

    respuesta a su estado y no e%iste una solución algorítmica adecuada, es

    necesario usar un sistema e%perto. Este campo comprende el supervisar fábricas

    automatizadas, factorías químicas o centrales nucleares. Estos sistemas son

    e%traordinariamente críticos porque normalmente tienen que traba(ar a tiempo real.

    El dise2o requiere una enorme cantidad de conocimientos debido a que hay

    que tener en cuenta muchas especificaciones y restricciones. En este caso, el

    sistema e%perto ayuda al dise2ador a completar el dise2o de forma competente y

    dentro de los límites de costes y de tiempo. $e dise2an circuitos electrónicos,

    *

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    circuitos integrados, tar(etas de circuito impreso, estructuras arquitectónicas,

    coches, piezas mecánicas, etc.

    Aprendi$a%e. Redes &euronalesEs un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que

    funciona el cerebro humano, o simularlo. 'demás, el soft5are de red neuronal sepuede usar para simular una red neuronal por medio de computadoras normales.a redes neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismotiempo y aprender a reconocer patrones.

     ' diferencia de los sistemas e%pertos, un sistema de red neuronal aprendepor ensayo y error.

    +aracterísticas3

    0+apacidad de recuperar información incluso si falla alguno de los nodos

    neuronales.0!odificación rápida de los datos almacenados como consecuencia de

    nueva información.0+apacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de

    datos.0+apacidad de resolver problemas comple(os para los cuales no

    se cuento con la información.

    *ebido a su constitución y sus fundamentos las redes neuronales ofrecennumerosas venta(as, que incluyen aprendiza(e adaptivo, auto0organización,tolerancia a fallos y operación en tiempo real.

    Entre las aplicaciones a la supervisión de procesos podemos destacar,filtrado de se2ales, reconocimiento de patrones, b1squeda en base de datos,segmentación, comprensión y función de datos y toma de decisiones. autilización de redes neuronales en supervisión conlleva en muchas ocasiones laintegración con otros tipos de herramientas.

    El elemento básico de una red neuronal, es la neurona artificial que puededescribirse de forma simple mediante un con(unto de funciones3

    0#eglas de propagación3 una neurona artificial recibe entradas de otroselementos de la red o del e%terior. +ada una de estas entradas es ponderada por 

    un peso, de forma que la entrada neta de una neurona se puede escribir como elproducto escalar del vector de entrada por el vector de pesos.

    04unción o reglas de activacion produce un nuevo estado de activación apartir del estado anterior y la combinación de las entradas con los pesos de lascone%iones.

    04unción de salida o transferencia3 transforma el estado actual de activaciónen una se2al de salida.

    +

    http://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nociones-basicas/nociones-basicas.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/cuentolatam/cuentolatam.shtmlhttp://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/Computacion/Redes/http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nociones-basicas/nociones-basicas.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/cuentolatam/cuentolatam.shtml

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    &na red neuronal se compone entonces de elementos básicosinterconectados y estructurados en varias capas, entre ellas la entrada y la salida.

    Ra$onamiento basado en casos+onstituye un enfoque para reutilizar el conocimiento e%ístete para resolver 

    nuevos problemas. En muchos problemas comple(os e%isten soluciones obtenidascomo resultado de largos periodos de e%perimentación. Estas soluciones se basanen la e%periencia e%tensa, prueba y error, intuición y e%periencia personal dee%pertos del dominio, habilidad de las empresas, entre otros, pero no e%istening1n modelo formal. El conocimiento no puede ser fácilmente codificado, por locual en estos casos uno de los enfoques más prometedores consiste en laaplicación del conocimiento ya e%istente sobre nuevos casos similares pararesolverlos, quizás después de los a(ustes o modificaciones necesarias.

    El razonamiento basado en casos establece una metodología quedependiendo del problema y de la representación de conocimiento puedeimplementarse de diferentes formas. Puede usarse como método independiente o

    para apoyar y reforzar herramientas e%istentes, el razonamiento de casoscomprende las siguientes actividades3

    7. Recordar  los casos similares al que analizamos.

    8. Reutili$ar  la información y el conocimiento que tenemos en este caso pararesolver el problema.

    9. Re'isar  la solución propuesta.

    :. Retener  las partes de esta e%periencia que nos puedan ser 1tiles para la

    resolución de futuros problemas.

    Reconfiguración ( soporte al usuarioEl 1ltimo paso de la supervisión es la determinación de las acciones

    necesarias para restablecer el funcionamiento normal del proceso o paraminimizar en lo posible el efecto de los fallos. Esta fase puede llamarse dereconfiguración y constituye el 1ltimo paso para cerrar el lazo de supervisión.

    En este aspecto, en la mayoría de los casos los sistemas de supervisión noact1an directamente sobre el proceso sino que se limitan a identificar o proponer 

    acciones que después son llevados a cabo por los operarios o los ingenieros delproceso. a supervisión (uega entonces un papel de soporte al usuario, sobre elque finalmente recae la responsabilidad.

    a reconfiguración del proceso o determinación de las acciones correctorasse basan normalmente en la e%periencia, en los conocimientos adquiridos sobreen funcionamiento del proceso o sobre la estructura del mismo. En este sentido,las herramientas de la inteligencia artificial anteriormente descritas pueden ser utilizadas en esta etapa de decisiones igualmente que en la etapa de diagnostico.

    -

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    *e la misma forma que podemos deducir el origen de los fallos a partir de lossíntomas o residuos, también podemos deducir las acciones correctoras a partir de los fallos diagnosticados.

    En cualquier caso se trata de reconducir el proceso desde un estadoanormal al estado normal con el mínimo coste posible. *esde este punto de vista

    el proceso de supervisión, aunque continuo, puede ser estudiado de forma másgeneral como un sistema de eventos discretos, descrito mediante estados ytransiciones, en los que cada estado representa una situación del proceso.

    ,

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    )iscusión

     'l momento de supervisar observamos situaciones anómalas las cualesnecesitan una solución, para poder tomar la decisión que ayude a eliminar estasituación anómala necesitamos diagnosticar que está generando la situación,e%isten diversas herramientas que sirven para diagnosticar y tomar decisionesalgunas de ellas son3

    *a Imprecisión+ representación del conocimiento mediante lógicadifusa  se basa es tomar decisiones respondiendo muy parecido al ser humano,

    donde no se tiene un respuesta de si o no, si no respuestas que pueden ser confusas tales como tal vez, quizás por lo tanto se die que refle(a cómo piensanlas personas, porque responde tomando en cuenta características u otros.

    istemas e!pertos son programas de ordenador dise2ado para actuar como un especialista humano en un dominio particular o área de conocimiento. En

    este sentido, pueden considerarse como intermediarios entre el e%perto humano,

    que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver 

    un problema con la eficacia del especialista. El sistema e%perto utilizará para ello

    el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia.

    Por lo tanto el usuario también aprende ' la vez, el usuario puede aprender 

    viendo como act1a el sistema siendo considerados simultáneamente como un

    medio de e(ecución y transmisión del conocimiento.

    a característica fundamental de este sistema es que diferencia los

    conocimientos obtenidos del programa que lo controlas y almacena aparte los

    nuevos datos adquirido de los hechos, por esto se dice que un sistema e%perto se

    basa en un motor de inferencia, base de contenido y una base de hechos.

    Aprendi$a%e. Redes &euronales es un sistema de computación constituidopor un gran n1mero de elementos de proceso simples y muy interconectados. ainformación se procesa como respuesta a entradas e%ternas teniendo enconsideración el estado interno de los elementos, la misma ofrece numerosasventa(as, que incluyen aprendiza(e adaptivo, auto0organización, tolerancia a fallosy operación en tiempo real.

    os sistemas de inteligencia artificial incluyen a las personas,los procedimientos,   el hard5are y soft5are, los datos y los conocimientos

    1.

    http://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtml

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    necesarios para desarrollar sistemas, y máquinas de computación que presentencaracterísticas de inteligencia. El ob(etivo del desarrollo de sistemas de 'contemporáneos no es el reemplazo completo de la toma de decisiones de loshumanos, pero sí duplicarlas para ciertos tipos de problemas bien definidos.

    Ra$onamiento basado en casos en este se utiliza las e%perienciaspasados en casos o situaciones que ya han pasado, tomando de cada situacióninformación que luego pueda aplicarse en otro caso, por lo tanto se dice que lamisma se e(ecuta a través de estas actividades3

    7. Recordar  los casos similares al que analizamos.

    8. Reutili$ar  la información y el conocimiento que tenemos en estecaso para resolver el problema.

    9.Re'isar 

     la solución propuesta.

    :. Retener  las partes de esta e%periencia que nos puedan ser 1tilespara la resolución de futuros problemas.

    Reconfiguración ( soporte al usuario esta es la 1ltima etapa de lasupervisión se dice que con esta se cierra el ciclo, la cual consiste en utilizar lasupervisión como una herramienta de apoyo por lo cual no interfiere en el procesosi no que solo da propuestas de acción al operario y luego se pasa a lareconfiguración la cual utiliza el conocimiento o e%periencias pasadas basada enlo métodos nombrados anteriormente como la inteligencia artificial para determinar 

    el origen del fallo y realizar las correcciones.

    11

    http://www.monografias.com/trabajos6/auti/auti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/auti/auti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtml

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    ,onclusiones

    /a calidad del producto 0aricado " la ausencia de 0allos en elproceso de 0aricaci!n son re2uisitos 0undamentales en una plantaindustrial por lo cual la toma de decisión es esencial, la automatizaciónindustrial no escapa de la necesidad de saber cómo debe tomar una decisión almomento de que se vean anomalías que interfieran en el proceso, teniendo claroque un eslabón indispensable de la automatización es el de la supervisión dondeel encargado de e(ercer la misma debe saber cómo tomar la me(or decisión.

    Por lo tanto se crearon herramientas que permiten incorporar conocimientoprevio que posee el ser humano sobre el proceso, y e%traer nuevo conocimientorelacionando e%periencia y datos provenientes del proceso, para poder tomar lame(or decisión.

    &

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    -ibliografía

    • ntroducción a los sistemas

    e%pertos.http3--555.profesormolina.com.ar-tecnologia-robotica-sist;e%p.htm

    • #azonamiento basado en casos

    http3--es.5i6ipedia.org-5i6i-#azonamiento;basado;en;casos

    • $istemas e%pertos http3--scielo.sld.cu-scielo.php0

    7?@@8A79AAA8AAA7ABscript=sci;artte%t.• #eyes Clivans.  8A de agosto de 8AAD.

    http3--555.monografias.com-traba(os8-sistemas0e%pertos-sistemas0e%pertos.shtmlFi%zz9Gtc?DcH.

    • +olomer Ioan,!elendez Ioaquim, 'yza Iordi. $istema de

    supervisión.

    1%