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dc.date.accessioned 2012-11-15T15:44:38Z
dc.date.available 2012-11-15T15:44:38Z
dc.date.issued 1996-11
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24241
dc.description.abstract Este trabajo constituye un estudio de las dificultades de la incorporación de información disyuntiva en un sistema conteniendo reglas rebatibles. Se presenta una ampliación del sistema MTDR a fin de aumentar la capacidad de éste, permitiendo el razonamiento por casos mediante argumentos. En un artículo anterior ([BS95]) se brindaba una aproximación al problema introduciendo una relación de inferencia rebatible que incluía la prueba por casos. Tal solución presenta limitaciones en determinados contextos. Este es un enfoque alternativo que da cuenta de esos problemas. La solución aquí viene dada por la definición de nuevos tipos de argumentos especiales para el manejo adecuado de información disyuntiva. es
dc.format.extent 670-677 es
dc.language es es
dc.subject razonamiento rebatible es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject argumento es
dc.subject razonamiento por casos es
dc.title Razonamiento rebatible por casos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Bodanza, Gustavo A. es
sedici.description.note Eje: 3er Workshop sobre Aspectos teóricos de la inteligencia artificial es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 1996-11
sedici.relation.event II Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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