000124313 001__ 124313 000124313 005__ 20230301133544.0 000124313 037__ $$aTESIS-2023-010 000124313 041__ $$aeng 000124313 1001_ $$aHuitzil Velasco, Ignacio 000124313 24500 $$aAdvanced Management of Fuzzy Semantic Knowledge 000124313 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2022 000124313 300__ $$a305 000124313 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2023-10$$x2254-7606 000124313 500__ $$aPresentado: 11 11 2022 000124313 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, , 2022$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2022 000124313 506__ $$aall-rights-reserved 000124313 520__ $$aEn los últimos años, las tecnologías de la Web Semántica (en particular, las ontologías) se han convertido en un estándar de facto para la representación del conocimiento. La gestión del conocimiento semántico incierto es un tema complejo en muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial. De hecho, existen múltiples escenarios y dominios del mundo real en los que se debe gestionar la imprecisión y el ruido de los datos recopilados por los sensores, la vaguedad de los datos percibidos, la ausencia o incompletitud de los datos, la existencia de conceptos mal definidos, etc. En esta tesis nos concentraremos en el caso particular del conocimiento semántico difuso, es decir, en el subcampo de las ontologías difusas. Aunque ha habido una cantidad significativa de trabajo previo, todavía existen muchos problemas abiertos.<br />En primer lugar, no hay suficientes ejemplos de ontologías difusas disponibles públicamente, lo que sugiere que se necesitan nuevas técnicas para construir ontologías difusas. En segundo lugar, para resolver algunas tareas de razonamiento, se han propuesto algoritmos que permiten demostrar que una tarea es decidible, pero no existen algoritmos de razonamiento optimizados para resolverla. En tercer lugar, no se ha prestado atención al soporte de los cada vez más importantes y omnipresentes dispositivos móviles. Por último, pero no por ello menos importante, muchas de las ontologías difusas desarrolladas son ejemplos académicos y existe una notable falta de aplicaciones a problemas del mundo real.<br />En esta tesis, desarrollamos estrategias, algoritmos y herramientas avanzados para mejorar la gestión de ontologías difusas y los razonadores para ontologías difusas. En particular, presentamos nuevos algoritmos para aprender ontologías difusas, novedosos algoritmos de razonamiento, nuevos métodos para gestionar conocimiento impreciso en dispositivos móviles y el desarrollo de aplicaciones del mundo real como prueba de concepto de nuestras contribuciones.<br /> 000124313 520__ $$a<br /> 000124313 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática 000124313 6531_ $$ainteligencia artificial 000124313 700__ $$aBobillo Ortega, Fernando$$edir. 000124313 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b 000124313 830__ $$9512 000124313 8560_ $$fcdeurop@unizar.es 000124313 8564_ $$s8166849$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/124313/files/TESIS-2023-010.pdf$$zTexto completo (eng) 000124313 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:124313$$pdriver 000124313 909co $$ptesis 000124313 9102_ $$a$$b 000124313 980__ $$aTESIS