Sistema de preselección de personal SIPRES
El campo a investigar sobre las bases de datos se ha concentrado sobre el modelo de datos relacionales propuesto por Codd desde 1970 [1,2]. Algunos sistemas de bases de datos relacionales han sido estudiados comúnmente y varios sistemas de bases de datos relacionales comerciales son asequibles actua...
- Autores:
-
Blanco Concha, Adriana Janeth
Jaimes Castañeda, Martha Cecilia
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 1998
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/26948
- Palabra clave:
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El campo a investigar sobre las bases de datos se ha concentrado sobre el modelo de datos relacionales propuesto por Codd desde 1970 [1,2]. Algunos sistemas de bases de datos relacionales han sido estudiados comúnmente y varios sistemas de bases de datos relacionales comerciales son asequibles actualmente [3,4,5,6]. Tales sistemas de bases de datos usualmente tratan solo con datos bien definidos c inequívocos. Sin embargo, las aplicaciones dentro del mundo real, tales como toma de políticas, toma de decisiones médicas, proyecciones económicas, evaluación de personal, tienen datos inciertos o vagos los cuales no pueden ser representados en un formato definido [7]. Por ejemplo, la inteligencia es un comportamiento incierto 0 vago ya que nadie hasta ahora ha sido capaz de definir exitosamente qué es. [8] Esta carencia de definición de la inteligencia hace muy difícil atribuir inteligencia a programas de computadora. No obstante, los investigadores en Inteligencia Artificial han desarrollado diversos modos de representar los conocimientos humanos y de estructurar los programas de computadora de modo que muestre comportamientos que normalmente asociamos con inteligencia. Actualmente los programas informáticos que incorporan dichas representaciones cognitivas y técnicas estructurales $e denominan sistemas expertos. |
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Sin embargo, las aplicaciones dentro del mundo real, tales como toma de políticas, toma de decisiones médicas, proyecciones económicas, evaluación de personal, tienen datos inciertos o vagos los cuales no pueden ser representados en un formato definido [7]. Por ejemplo, la inteligencia es un comportamiento incierto 0 vago ya que nadie hasta ahora ha sido capaz de definir exitosamente qué es. [8] Esta carencia de definición de la inteligencia hace muy difícil atribuir inteligencia a programas de computadora. No obstante, los investigadores en Inteligencia Artificial han desarrollado diversos modos de representar los conocimientos humanos y de estructurar los programas de computadora de modo que muestre comportamientos que normalmente asociamos con inteligencia. Actualmente los programas informáticos que incorporan dichas representaciones cognitivas y técnicas estructurales $e denominan sistemas expertos.INTRODUCCIÓN 1.1. OBJETIVOS 1.1.1. Objetivo General 1.1.2. Objetivos Especíſicos 1.2. JUSTIFICACION 1.3. ORGANIZACIÓN DE LA TESIS 2. REVISION BIBLIOGRÁFICA 3. MARCO TEORICO 3,1. RESEÑA HISTORICA DE LOGICA BORROSA 3.2, LOGICA BORROSA 3.2,1, Conjuntos Borrosos 3.2.2. Ejemplos de Conjuntos Borrosos 3.2.3. Variables Lingüísticas 3.3. ALGEBRA RELACIONAL 3.4. BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS 3.5. CONSULTAS DIFUSAS 3.5.1. Entropía 4. ANALISIS 4.1. DEFINICIONES 4.2. DESCRIPCION GENERAL 4.2.1. Perspectiva del Producto 4.2.1.1. Preselección 42.1.1.1. Verificación de referencias laborales 4.2.1.2. Selección 4.2.1:2.1. Objetivos 4,2.1.2.2. Actividades y Procedimientos 4.2.1.3. Nombramiento y Contratación 4,3. FUNCIONES DEL SISTEMA 4.3.1. Manipulación de Datos 4.3.2. Procesamiento de Datos 4.3.3. Generación de Informes 4.4. CARACTERISTICAS DEL USUARIO 4.5. REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS 4.5.1. Requerimientos Funcionales 4,6. MODELAMIENTO DE PROCESOS 4.6.1. Diagrama De Contexto 4.7. DICCIONARIO DE DATOS 5. DISEÑO 5.1. DESCRIPCION 5,2, DISEÑO DE LAS BASES DE DATOS 5.2.1. Diseño Lógico 5.2.2. Digeño Físico 5.3, DISEÑO DE INTERFACES 5.3.1. Especificaciones Generales 5.3.2. Formas 5,4. DISEÑO DE REPORTES 5 5, ALGORITMO DE BUSQUEDAS IMPRECISAS EN BASES DI: DATOS RELACIONALES DIFUSAS 6. IMPLEMENTACION Y PRUEBAS 6.1. IMPLEMENTACIÓN 6.2. PRUEBAS 6.3. ANALISIS DE PRUEBAS 6.3.1 Tiempos de búsqueda 6.3.2. Entropía 7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 7.1. CONCLUSIONES 1.2. RECOMENDACIONES 8. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ANEXOSPregradoThe field to investigate databases has concentrated on the data model relational relationships proposed by Codd since 1970 [1,2]. Some database systems Relational databases have been commonly studied and several relational database systems commercial products are currently affordable [3,4,5,6]. Such database systems usually They deal only with well-defined and unambiguous data. However, applications within real world, such as policy making, medical decision making, projections economic, personnel evaluation, have uncertain or vague data which cannot be be represented in a defined format [7]. For example, intelligence is a uncertain 0 vague behavior since no one so far has been able to define successfully what it is. [8] This lack of definition of intelligence makes it very difficult to attribute intelligence to computer programs. However, intelligence researchers Artificial have developed various ways of representing human knowledge and structure computer programs so that they exhibit behaviors that We normally associate with intelligence. Currently the computer programs that incorporate these cognitive representations and structural techniques and are called systems experts.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema de preselección de personal SIPRESSIPRES personnel preselection systemIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasISI-1791info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsDatabasesPersonnel selectionSystemRelational databasesComputer algorithmsMathematical analysisIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasBases de datos relacionalesAlgoritmos computacionalesAnálisis matemáticoBases de datosSelección de personalSistemaAnvari, M., and Rose , G.H. Fuzzy Relational Databases. In Me Analysis of fuzzy Information, Vol. IT, Ezdek. J.C., Ed., CRC Press, Boca Raton, FL., 1987, 203-212.Baldwing, J.EF. A knowledge engineering fuzzy inference languaje-FRIL. In management Decisison Suport Systems using Fuzzy Sel and Posibility Theory, Kacprzyk , J., and Yager, R,R,, Eds, Verlag TUV Rheinland, Cologne, 1985, 253-269,Baldwing, J.F. A fuzzy inference languaje ſor Expert Sysíems, Prod. 13% IEEE Intern. S$ymp. On Multiple, Valued Logic, Kyoto, 1983, 416-421.Biskup, 3. A foundation of Cood’s relational maybe-operations. ACM Trans. Databases Syst. 8,4, Dec. 1983, 608-636,Bosc, P. And Pivert, O. Fuzzy querying in convetional databases. In fuzzy Logic for the Management of Uncertainty, Zadeh, L. And Kacprzyk, J. Eds, Jhon Wiley, New York ,1992, 645-671,Brodie, M.L. On the development of data models. In on Conceptual Modeling, M.L. Brodic, J.Mylopoulos, and J.W. Schmidt, Eds. Springer-Verlag, New York, 1984, 19-47,S. Wang, “Mceasuring Fuzzy Query Results in Uncertainy Management” www. tnic.nel/contest/winter/week3/paper/sixth/30. htmlRauch-Hindin, Wendy B. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial la ciencia y la indusíria. Diaz de santos s.a. 1989, Pp. 77-81.ORIGINAL1998_Tesis_Adriana_Blanco (1).pdf1998_Tesis_Adriana_Blanco (1).pdfTesisapplication/pdf27054658https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26948/1/1998_Tesis_Adriana_Blanco%20%281%29.pdf91868d9040967f7f998494d04f139549MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26948/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL1998_Tesis_Adriana_Blanco (1).pdf.jpg1998_Tesis_Adriana_Blanco (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7523https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26948/3/1998_Tesis_Adriana_Blanco%20%281%29.pdf.jpg762c6b82d3474c6d955c16ad99c15747MD53open access20.500.12749/26948oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/269482024-10-16 22:02:10.852open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |