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Archivo de la categoría: SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

EL CONOCIMIENTO

Es un conjunto de información almacenada mediante la experiencia o el aprendizaje o a través de la introspección. En el sentido más amplio del término se trata de la posesión de múltiples de datos interrelacionados que al ser tomados por si solos tienen un menor valor cuantitativo.

El conocimiento se define a través de una disciplina llama epistemología, una doctrina filosófica que se conoce como la teoría del conocimiento.

La epistemología define el conocimiento como aquel conjunto de saberes, que como veremos se dan a diferentes niveles, que poseemos sobre algo.

El conocimiento suele entenderse como:

  1. Hechos, o datos de información adquiridos por una persona a través de la experiencia o la educación, la comprensión teórica o práctica de un tema u objeto de la realidad.
  2. Lo que se adquiere como información relativa a un campo determinado o a la totalidad del universo
  3. Conciencia o familiaridad adquirida por la experiencia de un hecho o situación.
  4. Incluye el “saber qué” (know what), el “saber cómo” (know how) y el “saber dónde” (know where).
  5.  No existe una única definición de “Conocimiento”. Sin embargo existen muchas perspectivas desde las que se puede considerar el conocimiento, siendo un problema histórico de la reflexión filosófica y de la ciencia la consideración de su función yfundamento.

El Conocimiento y su relación con los datos

En sentido general, la información es un conjunto organizado de datos procesados, que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje.

Los datos sensoriales una vez percibidos y procesados constituyen una información que cambia el estado de conocimiento, eso permite a los individuos o sistemas que poseen dicho estado nuevo de conocimiento tomar decisiones pertinentes acordes a dicho conocimiento.

Desde el punto de vista de la ciencia de la computación, la información es un conocimiento explícito extraído por seres vivos o sistemas expertos como resultado de interacción con el entorno o percepciones sensibles del mismo entorno. En principio la información, a diferencia de los datos o las percepciones sensibles, tienen estructura útil que modificará las sucesivas interacciones del ente que posee dicha información con su entorno.

Componentes del Conocimiento.

El conocimiento es una relación íntima entre el sujeto y el objeto por ello los elementos del conocimiento son:

El sujeto: que es el que busca el conocimiento, el que pretende conocer

El objeto: que es lo que se pretende conocer y lo que te motiva a investigar.

El medio: que es lo que te permite conocer el objeto; recuerda que el primer medio con el que cuentas son los sentidos pues mediante ellos puedes aprehender el objeto, es decir, puedes hacerlo tuyo. el principal es la vista.

Y después de que ha sido captado por los sentidos pasara al entendimiento y ahí a la razón

la razón: es la que ayudara a analizar, de una forma mas profunda, la información obtenida mediante tus sentidos y comprendida por el entendimiento.


Webgrafia:

fuente 1

fuente 2

fuente 3

 
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Publicado por en 24 abril, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

SISTEMA EXPERTO QUE PERMITA ENCONTRAR LA RUTA MÁS CORTA ENTRE DOS PUNTOS DESDE LA IGLESIA DE SAN SEBASTÍAN A LAS DEMÁS IGLESIAS DEL CENTRO DE LOJA

Este Sistema Experto determinará la ruta más optima y mostrará las diferentes calles por donde se puede dirigir un vehículo considerando la hora y tomando como referencia la iglesia de San Sebastián.

A continuación se muestra un prototipo:

  • Luego de escoger la ruta que desee deberá presionar el botón GENERAR RUTA para que el sistema empiece a funcionar:

Para ello se han determinado los siguientes objetos y valores:

OBJETO VALORES
Dirección de la calle Correcta, Incorrecta
Horario Aconsejable, No Aconsejable
Calle Corta ,larga
Iglesia Santo Domingo, Catedral, San Francisco
Ruta Ruta1, ruta2, ruta3

 

 

En donde las reglas posibles son:

Si

Direccion de la calle = Correcta

Horario = Primera hora

Entonces

ruta = Primera Ruta (BERNARDO VALDIVIEZO)

+++++++++++++++

Si

Direccion de la calle = Correcta

Horario = Segunda hora

Entonces

ruta = Segunda  Ruta (JUAN JOSE PEÑA)

++++++++++++++

Si

Direccion de la calle = Correcta

Horario = Tercera hora

Entonces

ruta = Tercera Ruta (SUCRE)

++++++++++++++

 

El código del programa esta disponible en Google Code:  sisexperutas.googlecode.com   o en code.

 
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Publicado por en 4 abril, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

MOTOR Y REGLAS DE INFERENCIA

Es el “cerebro” son sistemas expertos mediante el uso de razonar sobre la información en la base de conocimiento para el último propósito de formular nuevas conclusiones. Los motores de inferencia se consideran ser un caso especial de motores, que puede utilizar métodos más generales de razonamiento.

Un motor de inferencia tiene tres elementos principales. Son:

  1. Un intérprete. El intérprete ejecuta los asuntos del orden del día elegidos aplicando las reglas bajas correspondientes.
  2. Un planificador. El planificador mantiene control sobre la agenda estimando los efectos de aplicar reglas de inferencia a la luz de prioridades del artículo u otros criterios en la agenda.
  3. Un enforcer de la consistencia. El enforcer de la consistencia procura mantener una representación constante de la solución que emerge.

Un motor de inferencia interpreta y evalúa los hechos en la base de conocimientos para proveer una respuesta. Este debe ser independiente del conocimiento y de los hechos. Se puede caracterizar por:

  • El lenguaje en que ha sido escrito.
  • La velocidad de trabajo: Inferencias / segundo.

Las estrategias de búsqueda de soluciones:

  • No Ordenada: aleatoria, heurística.
  • Ordenada: Encadenamiento hacia adelante (guiado por los datos, deductivo), encadenamiento hacia atrás (guiado por los objetivos, inductivo).
  • La forma en que elige el conocimiento.
  • La posibilidad de incorporar metaconocimiento.

El tipo de lógica que emplea en el razonamiento:

  • Booleana, trivalente, multivalente, difusa.
  • Monotónica o no monotónica.
  • Atemporal o temporal.
  • Lógica de orden 0, orden 0+, orden 1.

El método que utiliza para la evaluación del conocimiento incompleto o incierto:

  • Determinístico.
  • Probabilístico.
  • Aproximado.
  • Difuso.

Modus ponendo ponens.- Regla de inferencia que tiene la siguiente forma:

Si A, entonces B
A
Por lo tanto, B

Por ejemplo, un razonamiento que sigue la forma del modus ponens podría ser:

Si está soleado, entonces es de día.
Está soleado.
Por lo tanto, es de día.

Modus ponendo tollens.- Es una forma válida de argumento que dice:

O bien A, o bien B
A
Por lo tanto, no B

Por ejemplo, un razonamiento que sigue la forma del modus ponendo tollens podría ser:

O bien es de día, o bien es de noche.
Es de día.
Por lo tanto, no es de noche.

Modus tollendo ponens.-Es una forma válida de argumento:

es el caso que A, o es el caso que B
No A
Por lo tanto, B

o exclusivo:

O es el caso que A, o es el caso que B
No A
Por lo tanto, B

Por ejemplo, un razonamiento que sigue la forma del silogismo disyuntivo exclusivo podría ser:

O es de día o es de noche.
No es de día.
Por lo tanto, es de noche.

Modus tollendo tollens.- Es una regla de inferencia que tiene la siguiente forma:

si A entonces B
No B
Por lo tanto, no A

Por ejemplo, un razonamiento que sigue la forma del modus tollens podría ser:

si está soleado entonces es de día.
No es de día.
Por lo tanto, no está soleado.

Silogismo hipotético.-Regla de Inferencia que en su expresión plantea un caso hipotético, por lo cual puede tener términos válidos o no.

Ejemplo:

Si no me despierto, no puedo ir a la fiesta.
Si no voy a la fiesta, no me divertiré.
Entonces, si no me despierto no me divertiré.

Fuente de Consultas: Motor Inferencia, Reglas de Inferencia, SE

 
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Publicado por en 4 abril, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

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ARQUITECTURA DEL SISTEMA EXPERTO

Un SE compone de la arquitectura siguiente:

  1. Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto. Es una parte muy importante de definir, y muy costosa. Tambien se lo llama knowledgebase en inglés; KB, kb or Δ y es un tipo especial de base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la recolección, organización y recuperación de conocimiento. Es donde modelaremos “lo que sabemos” del problema a resolver.
  2. Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis. Es donde trabajaremos.
  3. Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano. Recordemos que una inferencia es una evaluación que realiza la mente entre expresiones bien formadas de un lenguaje, para obtener un resultado.
  4. Módulos de justificación: Es como se explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión. Parte importante!
  5. Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural. Muchas veces esto es simplemente un resultado, un reporte o un mensaje en una pantalla. Iterativamente, se puede ir mejorando.

Vía: SISTEMA  EXPERTO

 
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Publicado por en 23 marzo, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

Sistemas Expertos Pioneros

Después del descubrimiento de I.A., se quería que los ordenadores sean capaces de ayudar al hombre, por ello surgen los primeros sistemas expertos, después de muchos intentos fallidos se logró construir los primeros sistemas expertos los cuales eran bastante complicados estos fueron: DENDRAL, MYCIN, XCON, etc.
En1965 aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum entra a formar parte del departamento de informática de Stanford. Allí conoció a Joshua Lederberg, el cual quería averiguar cual era la estructura de las moléculas orgánicas completas. El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego “árbol”.Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.
Mycin : Este sistema Experto que realiza diagnosticos medicos. Fue creado inicialmente por Ed Feigenbaum y desarrollado despues por E. Shortliffe y sus colaboradores. Su funcion es aconsejar a los medicos en la investigacion y determinacion en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El sistema MYCIN al ser consultado por un medico, lo primero que pide al medico son todos los datos del paciente, teniendo toda esta informacion el sistema plantea unas hipotesis, y la comprueba atravez de una busqueda de enunciados en la base de conocimiento.
Xcon: Es un sistema experto para configuraciones desarrollado por la Digital Equipment Corporation. Segun los deseos del cliente se comfigura los computadores VAX.

Ciclo de Vida de los Sistemas Expertos

Estas son las etapas en el desarrollo de un sistema experto:

  • Análisis del problema:
  • En esta etapa de evalúa el problema y los recursos disponibles para determinar la aplicación de una solución basada en conocimiento. Además se desarrolla un análisis costo-beneficio del Sistema experto

  • Especificación de requerimientos:
  • Consiste en formalizar y poner por escrito lo que fue adquirido durante la fase de análisis. Se determinan los objetivos del proyecto, y establece los medios para obtener dichos objetivos.

  • Diseño preliminar:
  • Se consideran las decisiones necesarias para preparar y desarrollar rápidamente el prototipo inicial.

    En esta etapa se busca una herramienta para construir el prototipo, y se seleccionan los expertos.
    Puede ser necesaria una considerable recopilación de conocimiento tanto de los expertos, como de fuentes impresas/electrónicas, para poder tomar decisiones sólidas.

  • Prototipo inicial y evaluación
  • Todas las decisiones tomadas en el diseño preliminar deben ser ya sea confirmadas, rectificadas o desechadas. El prototipo inicial debe verse como el sistema completo, excepto que estará limitado en su cobertura.

    Debe incluirse una bien definida interfaz con el usuario y un robusto subconjunto de conocimiento de tal forma que los usuarios puedan juzgar su aceptabilidad.

  • Diseño final:
  • Se hace una selección de las herramientas y de los recursos necesarios para desarrollar el sistema a ser entregado y una selección del modelo para representar el conocimiento.

  • Implementación:
  • Puede consumir la mayor parte del tiempo del ciclo de vida de un Sistema experto, aún cuando exista un excelente diseño. Comprende el proceso completo de adquisición del conocimiento para todos los módulos o subsistemas.

  • Pruebas:
  • Se desea asegurar la calidad del sistema experto, especialmente a medida que el sistema es más grande y complejo, o es de aplicación crítica.

    Tres tipos de errores pueden introducirse y cada uno de ellos puede ser detectado ya sea por la verificación o la validación:

    Insatisfacción de las especificaciones dadas para el sistema (Verificación).
    Errores semánticos y sintácticos introducidos durante la implementación del sistema (Verificación).
    Representación incorrecta del dominio del conocimiento, resultando en soluciones erróneas o en inhabilidad de encontrar solución a un problema (Validación)

  • Ajuste de diseño:
  • A medida que el trabajo avanza y los ingenieros cognoscitivos o del conocimiento, tienen a la vista los problemas detectados, deben realizar los ajustes necesarios al inicio de cada iteración.

    Si estos ajustes cada vez son relativamente más pequeños y no son retroactivos, se tiene una buena medida de que se está progresando, de lo contrario, puede representar un serio retardo al proyecto y posiblemente requerir un cambio de modelo.

  • Instalación, Implantación y Mantenimiento:
  • En la etapa final del ciclo de vida de un Sistema experto se traslada el sistema desarrollado, como un producto operativo hacia el entorno de los usuarios.

    Se deben realizar varias actividades de instalación, implementación y mantenimiento similares a las de un sistema de software convencional

Diferencias con el Ciclo de Vida de los Sistemas Tradicionales

 

VIA: Sistem.Expertos

SE

 

 
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Publicado por en 20 marzo, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

WEKA

(Waikato Environment for Knowledge Analysis – Entorno para Análisis del Conocimiento de la Universidad de Waikato)

Es una plataforma de software paraaprendizaje automático y mineria de datos escrito en Java.

La licencia de Weka es GPL,  lo que significa que es un programa de libre distribución y difusión. Ademas Weka esta programado en Java, es independiente de arquitectura, ya que funciona en cualquier plataforma sobre la que haya una maquina virtua Java disponible.

Weka soporta varias tareas estándar de minería de datos, especialmente, preprocesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización, y selección. Todas las técnicas de Weka se fundamentan en la asunción de que los datos están disponibles en un fichero plano (flat file) o una relación, en la que cada registro de datos está descrito por un número fijo de atributos (normalmente numéricos o nominales, aunque también se soportan otros tipos). Weka también proporciona acceso a bases de datos vía SQL gracias a la conexión JDBC (Java Database Connectivity) y puede procesar el resultado devuelto por una consulta hecha a la base de datos. No puede realizar minería de datos multi-relacional, pero existen aplicaciones que pueden convertir una colección de tablas relacionadas de una base de datos en una única tabla que ya puede ser procesada con Weka.

Opciones:

Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.
Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.
Contiene una extensa colección de técnicas para preprocesamiento de datos y modelado.
Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

Fuentes: Weka,Instalacion

Deep Blue

Deep Blue fue una supercomputadora y un software especialmente diseñado para jugar al ajedrez, creado por Murray Campbell, Hsu Feng-hsiung y Hoane José en IBM  tomando como base el proyecto Deep Thought.

La  nueva versión, llamada Deeper Blue (azul más profundo) jugó de nuevo contra Kaspárov en mayo de 1997, ganando el encuentro a 6 partidas por 3½-2½, lo que lo convirtió en la primera computadora en derrotar a un campeón del mundo vigente, en un encuentro con ritmo de juego de torneo estándar.

Funciones:

  • Deep Blue estaba buscando un promedio de 200 millones de nodos por segundo, con una velocidad máxima de 330 millones de nodos por segundo, generando hasta 30 billones de posiciones por jugada lo cual utilizo la funcion de evaluación
  • La función de evaluación es un algoritmo que mide la “bondad” de una posición de ajedrez dado. Posiciones con valores positivos son buenas para las blancas, y por el contrario, las posiciones con valores negativos son buenos para Negro. Si la puntuación total es negativa, por ejemplo, esto significa que Negro tiene la ventaja.
  • La función Deep Blue de evaluación examina cuatro valores del ajedrez: los materiales, la posición, la seguridad Rey y el tempo. El material se basa en el “valor” de piezas de ajedrez en particular.
  • Deep Blue emplea un sistema de llamada selectiva extensiones para examinar las posiciones tablero de ajedrez. Extensiones selectiva permitir que el equipo de búsqueda de manera más eficiente profundamente.

 

Fuentes: Deep Blue, Aplicaciones

 

SISTEMA DE SEGURIDAD DEL BCO. DE PICHINCHA

Un sistema biométrico a un sistema automatizado que realiza labores de biometría. Es decir, un sistema que fundamenta sus decisiones de reconocimiento mediante una característica personal que puede ser reconocida o verificada de manera automatizada.

El proceso para activar este sistema es algo engorroso pues existen muchas opciones por configurar. Esto es debido a que al tratarse de un sistema biométrico basado en la conducta, se debe crear un perfil inicial del usuario basado en sus gustos y elecciones.

El proceso es básicamente el siguiente:

  • Ingrese al portal del Banco Pichincha y diríjase al control de su banca virtual
  • En la nueva pantalla, seleccione la opción para crear una nueva cuenta
  • Ingrese la clave de su tarjeta de debito (Si no tiene una, no podrá activar el servicio)
  • Indique su cedula de identidad, número de teléfono y responda al menos tres preguntas predeterminadas; cree una nueva pregunta y seleccione un dibujo de su elección (Recomiendo tomar un pantallazo de esta información pues si la olvida, no podrá acceder a su cuenta. Igualmente no olvide el borrar este archivo cuando ya no lo vaya a usar)
  • Elija un nombre de usuario y una contraseña de mínimo 12 caracteres
  • Reciba el correo de verificación que le informa sobre la activación del sistema

Después de que haya ingresado exitosamente al sistema por al menos 10 ocasiones, podrá modificar sus preguntas o su clave.

Fuentes: Bco. Pichincha,Biometria


 
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Publicado por en 16 marzo, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo

 

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SISTEMAS EXPERTOS

¿QUÉ SON LOS SISTEMAS EXPERTOS?


  • Los Sistemas Expertos, rama de la Inteligencia Artificial, son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
  • Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la  de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
  • Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.
  • Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.
  • Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los  de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia.
  • Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico.

Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos, explicar el por qué de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.

Técnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le indica al programa. Cada vez el sistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.

¿POR QUÉ UTILIZAR UN SISTEMA EXPERTO?

  • Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un “conocimiento formal especializado”.
  • Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
  • Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
  • Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
  • El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:
    • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
    • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
    • Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.

    ARQUITECTURA BÁSICA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

    Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.

    Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.

    Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

    Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

    Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.


    ejemplos de sistemas expertos

    ENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.

    MYCIN: el mas famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.

    PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmon.

    MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniria genetica.

    PROGRAMMERS APPRENTICE:Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas.

    EURISKO:Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos microelectricos tridimensionales

    FUENTES:

    SISTEMA EXPERTO

    CONCEPTOS SE

    SE

    EJEMPLOS SE

     
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    Publicado por en 13 marzo, 2011 en SISTEMAS EXPERTOS 10.mo