Desarrollo de una metodología e implementación de un sistema basado en el conocimiento de filosofía híbrida. Una aplicación para la evaluación de impacto ambiental

El avance producido en los ultimos anos en el ambito de la computacion e inteligencia artificial permite disponer de un conjunto de tecnicas que traten, de una forma experta y consistente, el amplio y complejo dominio de las evaluaciones de impacto ambiental, Las caracteristicas generales del dominio, de gran tamano y con una tasa de cambio de los conocimientos elevada, sugiere como adecuada una aproximacion de integracion entre bases de datos, sistemas expertos y redes de neuronas artificiales. La ausencia de una metodologia de integracion entre las citadas tecnicas, requiere un amplio estudio de diversas metodologias existentes en cada una de las tecnicas involucradas, necesario para la consecucion de una metodologia de integracion que incorpore un alto gradod e integridad y consistencia a los sistemas de informacion resultantes. En general, las capacidades de aprendizaje de las redes de neuronas artificiales unidas a las posibilidades de razonamiento y explicacion de los sistemas expertos y a las capacidades de definicion y manipulacion de grandes cantidades de datos de las bases de datos permiten manejar el complejo dominio de las evaluaciones de impacto ambiental con unas minimas garantias. En el aspecto tecnico, el sistema general incorpora un nivel de abstraccion superior basado en reglas de produccion que define las hipotesis generales del dominio (acciones causantes de impacto, cruces de efectos y medidas correctoras), y un nivel inferior, con un mecanismo de razonamiento basado en restricciones, que decremente el coste de mantenimiento del sistema. Ademas, se incorpora una nueva arquitectura de manipulacion de redes de neuronas artificiales que considera la integracion de las diferentes etapas de los sistemas conexionistas (arquitectoras, conjuntos de entrenamiento, conjuntos de test y en ejecucion). Este esquema, que hace un uso masivo de bases de datos, automatiza e increm