Medidas computacionales de ganancia de informacion y refuerzo en procesos de inferencia.

Tesis doctoral de Jose Hernandez Orallo

Esta tesis se centra en el estudio formal de la utilidad y resultados de la síntesis de conceptos inductivos y deductivos en términos de ganancia de información y refuerzo en sistemas de inferencia. El conjunto de medidas que se introducen permiten un análisis detallado y unificado del valor del resutlado de cualquier proceso de inferencia con respecto a la entrada y el contexto (conocimiento previo o sistema axiomático). aunque las medidas más importantes, ganancia computacional de información, refuerzo e intensionalidad, se definen de manera independiente, permiten (solas o combinadas) formalizar y comprender mejor varias nociones que han sido trtadas tradicionalmente de una manera bastante ambigua: novedad, la diferencia entre explícito e implícito informatividad, sorpresa, interés, plausibilidad, confirmación, comprensibilidad, consiliencia, utilidad e incuestionabilidad. la mayoría de la smedidas se aplican a diferentes tipos de teorías y sistemas, desde la estimación de la capacidad de predicción, la optimalidad de representación, o el poder axiomático de terorías lógicas, sistemas software y bases de datos, hasta la evaluación justificada de las habilidades intelectuales de agentes cognitivos y seres humanos.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Medidas computacionales de ganancia de informacion y refuerzo en procesos de inferencia.«

  • Título de la tesis:  Medidas computacionales de ganancia de informacion y refuerzo en procesos de inferencia.
  • Autor:  Jose Hernandez Orallo
  • Universidad:  Universitat de valéncia (estudi general)
  • Fecha de lectura de la tesis:  16/12/1999

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Rafael Beneyto Torres
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Alvarez bautista Juan ramon
    • Ramirez quintana María José (vocal)
    • enric Casaban moya (vocal)
    • concepcion Martinez vidal (vocal)

 

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