UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Escuela Académico Profesional de Informática
SISTEMA EXPERTO BASADO EN REDES NEURONALES
PARA MEJORAR LA DETERMINACIÓN DEL IMPUESTO
PREDIAL EN LA MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE LA
ESPERANZA
José Guillermo Quintanilla Paredes
José Luis Rodríguez Mantilla
Trujillo - La Libertad
2017
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
SISTEMA EXPERTO BASADO EN REDES NEURONALES
PARA MEJORAR LA DETERMINACIÓN DEL IMPUESTO
PREDIAL EN LA MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE LA
ESPERANZA
I
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
JOSÉ GUILLERMO QUINTANILLA PAREDES
JOSÉ LUIS RODRÍGUEZ MANTILLA
SISTEMA EXPERTO BASADO EN REDES NEURONALES
PARA MEJORAR LA DETERMINACIÓN DEL IMPUESTO
PREDIAL EN LA MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE LA
ESPERANZA
Tesis presentada a la Escuela Académico Profesional de Informática en la Facul-tad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad Nacional de Trujillo,como requisito parcial para la obtención del título profesional de Ing. Informá-tico.
ASESOR: JORGE DAVID BRAVO ESCALANTE
Trujillo - La Libertad
2017
II
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
HOJA DE APROBACIÓN
Sistema Experto Basado en Redes Neuronales para Mejorar
la Determinación del Impuesto Predial en la Municipalidad
Distrital de la Esperanza
José Guillermo Quintanilla Paredes
José Luis Rodríguez Mantilla
Tesis defendida y aprobada por el jurado examinador:
Prof. Mg. Jorge David Bravo Escalante - AsesorDepartamento de Informática - UNT
Prof. Dr. Jorge Gutiérrez GutiérrezDepartamento de Informática - UNT
Prof. Mg. Anthony Gómez MoralesDepartamento de Informática - UNT
Trujillo, 12 de julio del 2017
III
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Dedicamos esta tesis a :
Dios por habernos permitido llegar hasta este punto y habernos dado salud
para lograr nuestros objetivos, además de su infinita bondad y amor.
Nuestros padres por todo el amor que nos han brindado, por los consejos, la
motivación constante, y por todo el apoyo que nos han dado para poder llegar
hasta este punto.
Nuestro asesor de tesis por guiarnos y darnos las pautas necesarias para desa-
rrollar correctamente cada parte de nuestra tesis.
IV
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Resumen
La presente tesis trata acerca del problema de la ineficiente determinación del
impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza y de la solución pro-
puesta para este problema que consiste en un sistema experto. Este sistema experto
será desarrollado utilizando el paradigma de las redes neuronales artificiales. Este
sistema experto será de gran ayuda para determinar los impuestos prediales en me-
nos tiempo y de forma más confiable que utilizando el procedimiento tradicional.
El capítulo 1 consiste en la introducción, la cual incluye la formulación del pro-
blema, los objetivos de la tesis, y la metodología de la investigación. El capítulo 2
comprende el marco teórico, que incluye los conceptos y definiciones mas relevan-
tes para esta tesis. El capítulo 3 consiste en la propuesta o tema central de la tesis.
El capítulo 4 comprende los resultados de esta tesis. El capítulo 5 consiste en las
consideraciones finales, que incluyen las conclusiones y trabajos futuros.
Palabras clave: impuesto predial, sistema experto, redes neuronales artificiales.
V
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Abstract
This thesis deals with the problem of inefficient determination of property tax
in la municipalidad distrital de La Esperanza and the proposed solution to this pro-
blem wich is an expert system. This expert system will be developed using the
paradigm of artificial neural networks. This expert system will help to determine
property taxes in less time and in a more reliable way than using the traditional
procedure. Chapter 1 is the introduction, which includes the formulation of the pro-
blem, the objectives of this thesis, and research methodology. Chapter 2 covers the
theoretical framework, which includes the most relevant concepts and definitions
for this thesis. Chapter 3 is the proposal or central theme of the thesis. Chapter 4
covers the results of this thesis. Chapter 5 is the final considerations, including the
conclusions and future work.
Keywords: property tax, expert system, neural networks.
VI
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Índice de figuras
2.1. Arquitectura general de un sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2. Componentes de una neurona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3. Diagrama de una neurona artificial (PE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.4. Arquitectura de una red neuronal simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5. Unidad procesadora básica del perceptrón . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.6. Red perceptrón de dos capas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.7. Unidad procesadora básica backpropagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.8. Red backpropagation completamente interconectada . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.1. Arquitectura del sistema experto propuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2. Red neuronal para muros y columnas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.3. Red neuronal para techos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.4. Red neuronal para pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.5. Red neuronal para puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.6. Red neuronal para revestimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
VII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
3.7. Red neuronal para baños . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.8. Red neuronal para instalaciones eléctricas y sanitarias . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.9. Diagrama físico de la base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.10. Interfaz de login . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.11. Interfaz de inicio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.12. Interfaz principal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.13. Interfaz mantenedor inspectores/fiscalizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.14. Interfaz reporte de inspectores/fiscalizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.15. Interfaz mantenedor contribuyentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.16. Interfaz mantenedor de valores unitarios y UIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.17. Interfaz mantenedor de porcentajes de depreciación . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.18. Interfaz preregistro del impuesto predial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.19. Interfaz registro del impuesto predial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.20. Interfaz valor de la construcción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.21. Interfaz valor unitario de muros y columnas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.22. Interfaz valor unitario de baños . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.23. Interfaz valor unitario de pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.24. Interfaz valor unitario de techos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.25. Interfaz valor unitario de puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
VIII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
3.26. Interfaz valor unitario de revestimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.27. Interfaz valor unitario de instalaciones eléctricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.28. Interfaz cálculo de la depreciación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.29. Interfaz reporte del valor de la construcción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.30. Interfaz valor de otras instalaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.31. Interfaz valor total del terreno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.32. Interfaz reporte de declaraciones de impuesto predial . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.1. Distribución muestral del valor estadístico Z . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2. Gráfico para la tabla 4.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.3. Gráfico para la tabla 4.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
A.1. Entrevista de reconocimiento 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
A.2. Entrevista de reconocimiento 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
A.3. Entrevista de reconocimiento 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
B.1. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
B.2. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
B.3. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
B.4. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
B.5. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
IX
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
B.6. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
B.7. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
B.8. Entrevista de reconocimiento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
C.1. Ficha de observación 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
C.2. Ficha de observación 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
D.1. Ficha de observación 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
D.2. Ficha de observación 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
E.1. Ficha de observación 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
E.2. Ficha de observación 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
X
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Índice de tablas
1.1. Diseño de pre-test y pos-test con un solo grupo . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2. Operacionalización de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3. Valores de las variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos para cada indicador . . . . . . 14
2.1. Valores de alícuota en autovaluo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.1. Viabilidad del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2. Viabilidad del experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3. Viabilidad del ingeniero del conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4. Viabilidad del usuario final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.5. Viabilidad de la gerencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.6. Viabilidad del despliegue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.7. Viabilidad del sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.8. Costos y beneficios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
XI
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
3.9. Expertos entrevistados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.10. Patrones de muros y columnas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.11. Patrones de techos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.12. Patrones de pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.13. Patrones de pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.14. Patrones de puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.15. Patrones de puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.16. Patrones de revestimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.17. Patrones de baños . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.18. Patrones de instalaciones eléctricas y sanitarias . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.19. Patrones de instalaciones eléctricas y sanitarias . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.20. Número de neuronas por capa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.21. Clasificaciones de muros y columnas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.22. Clasificaciones de techos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.23. Clasificaciones de pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3.24. Clasificaciones de puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3.25. Clasificaciones de revestimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.26. Clasificaciones de baños . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.27. Clasificaciones de instalaciones eléctricas y sanitarias . . . . . . . . . . . . . . 93
XII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
4.1. Tiempos de determinación del impuesto predial en minutos . . . . . . . . . . . 74
4.2. Tiempos de determinación del impuesto predial en minutos . . . . . . . . . . . 75
4.3. Comparación de los tiempos de determinación del impuesto predial . . . . . . 77
4.4. Comparación de impuestos prediales determinados sin errores . . . . . . . . . 79
F.1. Muros y columnas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
F.2. Techos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
F.3. Pisos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
F.4. Puertas y ventanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
F.5. Revestimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
F.6. Baños . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
F.7. Instalaciones eléctricas y sanitarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
XIII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Índice general
Dedicatoria IV
Resumen V
Abstract VI
Índice de figuras X
Índice de tablas XIII
1. Introducción 1
1.1. Motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Formulación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4. Justificación de la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4.1. Justificación social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
XIV
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
1.4.2. Justificación científica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4.3. Justificación institucional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4.4. Justificación tecnológica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.6. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6.1. Generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6.2. Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.7. Metodología de la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.7.1. Diseño de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.7.2. Variables de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7.3. Operacionalización de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7.4. Población y muestra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.7.5. Técnicas e instrumentos de recolección de datos . . . . . . . . . . . . 13
1.7.6. Métodos de análisis de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2. Marco teórico 16
2.1. Sistema experto (SE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.1.1. Características de un sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.2. Aplicaciones de un sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.1.3. Arquitectura de un sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
XV
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
2.1.4. Formas de representar el conocimiento de un sistema experto . . . . . . 22
2.1.5. Metodología de John Durkin para el desarrollo de un sistema experto . 24
2.2. Redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.1. Estructura básica de una red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.2. Aplicaciones de las redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.3. Entrenamiento de las redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2.4. Modelos de redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.3. Impuesto predial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.3.1. Contribuyentes del impuesto predial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.3.2. ¿Cómo se calcula el impuesto predial? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.3.3. ¿Quiénes están exonerados de pagar el impuesto predial? . . . . . . . . 40
3. Propuesta o tema central de la tesis 43
3.1. Desarrollo del sistema experto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.1. Fase 1: Determinación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.2. Fase 2: Adquisición del conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.1.3. Fase 3: Diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.1.4. Fase 4: Pruebas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4. Resultados de la tesis 71
XVI
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
4.1. Indicador tiempo de determinación del impuesto predial . . . . . . . . . . . . . 71
4.1.1. Definir las variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.1.2. Plantear las hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4.1.3. Seleccionar el nivel de significancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.1.4. Calcular el valor del estadístico de prueba . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.1.5. Formular la regla decisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.1.6. Tomar una decisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2. Indicador confiabilidad del proceso de determinación del impuesto predial . . . 78
5. Consideraciones finales 80
5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.2. Trabajos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
A. Entrevistas de reconocimiento 1 86
B. Entrevistas de reconocimiento 2 90
C. Fichas de observación: Generación de reportes de determinación del impuesto pre-
dial 99
D. Fichas de observación 2: Evaluación de la clasificación de características de predio102
E. Fichas de observación 3: Cantidad de errores en la determinación del impuesto
XVII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
predial 105
F. Tablas de categorías de los predios 108
XVIII
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Capítulo 1
Introducción
1.1. Motivación
Actualmente los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones, estas aplicaciones tiene que
ver principalmente con el mundo empresarial, en funciones como contabilidad, tesorería y ges-
tiones internas. El campo en donde se están desarrollando más sistemas expertos es el de audi-
toría. Las redes neuronales hoy en día se aplican principalmente a problemas de clasificación,
reconocimiento de patrones, imágenes y señales. Otras aplicaciones incluyen predicciones y
problemas de optimización. El impuesto predial grava el valor de los predios urbanos y rústicos
en función de su autovalúo. El autovalúo se obtiene aplicando los aranceles y precios unitarios y
de construcción que formula el Consejo Nacional de Tasaciones y aprueba el Ministerio de Vi-
vienda, Construcción y Saneamiento todos los años. Debido a la realidad en la que se encuentra
la determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza, en donde
1
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
se cuenta con un sistema de rentas en la Gerencia de administración tributaria, el problema que
se presenta consiste en que la determinación del impuesto predial es ineficiente, porque requiere
mucho tiempo y además a menudo se producen errores en este proceso. De esta manera, se hace
necesario contar con una alternativa que permita obtener el impuesto predial en menos tiempo
y de manera más confiable, y así poder mejorar la atención a los contribuyentes y mejorar el
funcionamiento de la Gerencia de administración tributaria.
1.2. Formulación del problema
¿En qué medida, el desarrollo de un sistema experto basado en redes neuronales, mejorará el
proceso de determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza?
1.3. Hipótesis
El proceso de determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Espe-
ranza mejorará considerablemente mediante el desarrollo de un sistema experto basado en redes
neuronales.
2
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
1.4. Justificación de la investigación
1.4.1. Justificación social
Este sistema experto será muy útil para los contribuyentes que necesiten saber el impuesto
predial que deben pagar, debido a que los impuestos prediales serán más confiables y serán
determinados en menos tiempo.
1.4.2. Justificación científica
En esta tesis se realizará un estudio de cómo se pueden aplicar los sistemas expertos a la
determinación del impuesto predial. También se estudiará cómo se puede usar al paradigma de
las redes neuronales para el diseño de un sistema experto.
1.4.3. Justificación institucional
La investigación que se presenta en esta tesis mejorará la imagen de la institución, ya que
permitirá detectar errores en los cálculos e incrementar la credibilidad y confianza de las per-
sonas hacia la municipalidad distrital de La Esperanza. El sistema experto para el proceso de
determinación de impuesto predial permitirá dar una imagen más sólida y prestigiosa a la insti-
tución.
3
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
1.4.4. Justificación tecnológica
A través de esta investigación se desea erradicar la desconfianza del ciudadano y la mala
atención, aprovechando los avances tecnológicos en el manejo de la información; por ello se
propone el desarrollo de un sistema experto basado en redes neuronales, permitiendo de esta
manera una mejora en la determinación del impuesto predial.
1.5. Antecedentes
Quispe and Robles (2002) presentaron su tesis “Sistema experto de determinación de au-
toavaluo” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. Este trabajo consiste en el
desarrollo de un sistema experto basado en redes neuronales artificiales para la determinación
del autoavaluo en cualquier municipalidad del Perú. Pero se tomó como caso de estudio la mu-
nicipalidad de Santiago de Surco. El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro es el
procedimiento a seguir para diseñar el sistema experto utilizando redes neuronales.
Salas (2012) presentó su tesis “Mejoramiento de la recaudación del impuesto predial me-
diante la implantación del SIAF-Rentas-GL en la gerencia de rentas de la municipalidad pro-
vincial de Satipo” en la Universidad Nacional del Centro del Perú, Perú. En este trabajo se
presenta una solución para el problema de la recaudación de impuestos prediales en la muni-
cipalidad provincial de Satipo. Este problema se debe a que la recaudación presenta muchos
4
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
errores operacionales y que generalmente los datos de los predios y contribuyentes no es verídi-
ca ni confiable. La solución consiste en la implantación del Sistema de Recaudación Tributaria
Municipal (SIAF-Rentas-GL). El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro es la
información más relevante concerniente al impuesto predial, cómo por ejemplo quiénes deben
pagar el impuesto predial, cómo se calcula el impuesto predial y cuáles son las formas de pago
del impuesto predial.
Palacio and Trejo (2002) presentaron su tesis “Sistema experto de orientación vocacional
Orienta-T” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. En este trabajo se pre-
senta el Sistema Orienta-T que tiene por finalidad orientar a toda persona a elegir en forma
conveniente la profesión más adecuada de acuerdo a sus actitudes, intereses, etc. No pretende
reemplazar al psicólogo, pero es de gran ayuda al momento del análisis de los resultados de los
test. El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro es la información más relevante
concerniente a los sistemas expertos como la arquitectura y desarrollo.
Salcedo (2002) presentó su tesis “Sistema Experto para Diagnóstico de Enfermedades: Epi-
lepsias y Crisis Epilépticas” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. Este tra-
bajo está destinado a representar el conocimiento médico en el área de neurología en lo que se
refiere al diagnóstico de epilepsia. El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro es
el procedimiento a seguir para diseñar el sistema experto utilizando redes neuronales.
5
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Cortéz and López (2005) presentaron su tesis “Sistema experto para el análisis financiero
basado en ratios” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. En este trabajo el
sistema experto recopila datos, los analiza y asimila, convirtiéndose en un valioso aliado, pues se
manejan grandes volúmenes de datos. El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro
es la información más relevante concerniente a los sistemas expertos como la arquitectura y
desarrollo.
Crisóstomo and Iparraguirre (2006) presentaron su tesis “Implementación de un Sistema
experto en la auditoría interlineal” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. En
este trabajo se quiere demostrar los beneficios que brindaría el uso de un sistema experto en el
análisis de pagos interlineales entre compañías aéreas. El aporte de este trabajo de investigación
para el nuestro es el procedimiento a seguir para diseñar el sistema experto utilizando redes
neuronales.
Cusi (2010) presentó su tesis “Sistema experto para optimizar el seguimiento y sanciones en
procesos universitarios” en la Universidad Mayor de San Andrés, Bolivia. El presente trabajo
tiene el objetivo de colaborar y asesorar mediante el desarrollo de un sistema experto para
dar seguimiento a un proceso universitario instaurado hacia un estudiante y responder sobre la
posible solución ante la falta cometida, mediante la utilización de silogismos jurídicos como
modelo en la aplicación del Reglamento y Normas Universitarias y como herramienta adicional
para apoyar las dudas de los estudiantes sobre el tratamiento de las mismas. El aporte de este
6
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
trabajo de investigación para el nuestro es la información más relevante concerniente a los
sistemas expertos así como la arquitectura y desarrollo.
Flores (2011) presentó su tesis “Sistema Experto para el proceso de evaluación de sentencias
emitidas por los jueces del juzgado penal de Huaral” en la Universidad Privada Cesar Vallejo,
Lima, Perú. El presente trabajo tiene el objetivo determinar la influencia del sistema experto en
el proceso de evaluación de sentencias de los jueces del Juzgado Penal de Huaral. El aporte de
este trabajo de investigación para el nuestro es la información más relevante concerniente a la
metodología utilizada para el desarrollo de sistemas expertos.
Soto (2002) presentó su tesis “Sistema experto de diagnóstico médico del síndrome de Gui-
llian Barre” en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. En este trabajo se quiere
demostrar los beneficios que brindaría el uso de un sistema experto en el diagnóstico de en-
fermedades que afectan el sistema nervioso de las personas dejando inactivos los músculos a
tal grado de volver paralítica a la persona de un momento a otro. El aporte de este trabajo
de investigación para el nuestro es el procedimiento a seguir para el uso de patrones en redes
neuronales.
Hurtado and Aránzazu (2002) presentaron su tesis “Desarrollo de un sistema experto sim-
bólico conexionista de ayuda al diagnóstico del glaucoma” en la Universidad de Valladolid,
España. El objetivo de esta Tesis es desarrollar un sistema experto híbrido que ayude a diagnos-
ticar el Glaucoma Primario de Ángulo Abierto en estadíos incipientes, recogiendo y manejando
7
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
la experiencia del experto. Este sistema será una ayuda importante en centros hospitalarios que
no dispongan de especialistas, para el oftalmólogo general, y como prueba de rastreo para de-
tectar posibles casos de glaucoma tanto para oftalmólogos como para optómetras o facultativos
de atención primaria. El aporte de este trabajo de investigación para el nuestro es el uso de redes
neuronales y su aplicación en sistemas expertos.
1.6. Objetivos
1.6.1. Generales
Desarrollar un sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso de
determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
1.6.2. Específicos
Recolectar información sobre el proceso de determinación del impuesto predial en la
municipalidad distrital de La Esperanza.
Diseñar un sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso de deter-
minación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Implementar el sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso de
8
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Evaluar el sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso de deter-
minación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
1.7. Metodología de la investigación
1.7.1. Diseño de investigación
El diseño de investigación elegido es diseño pre-experimental de pre-test y pos-test con un
solo grupo, el cual consiste en aplicar una prueba al grupo experimental previa al tratamiento,
luego se administra el tratamiento, y finalmente se aplica una prueba posterior al tratamiento
(Hernández et al., 2014). Este diseño se diagramaría de la siguiente manera.
Tabla 1.1: Diseño de pre-test y pos-test con un solo grupo
GrupoPre-test Intervención del sistema experto Pos-testT C T C
G O1 O1 X O2 O2
Fuente: Elaboración propia
T : Tiempo que dura el proceso de determinación del impuesto predial
C: Confiabilidad del proceso de determinación del impuesto predial
G: Es el grupo experimental al que se le aplicará el tratamiento
9
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
O1: Es la prueba aplicada al grupo experimental antes del tratamiento
X: Es el tratamiento, que viene a ser el sistema experto basado en redes neuronales
O2: Es la prueba aplicada al grupo experimental luego del tratamiento
1.7.2. Variables de investigación
Las variables que se han determinado son las siguientes:
Variable independiente (VI): El sistema experto basado en redes neuronales artificiales
Variable dependiente (VD): El proceso de determinación del impuesto predial en la mu-
nicipalidad distrital de La Esperanza
1.7.3. Operacionalización de variables
La operacionalización de variables se puede apreciar en la tabla 1.2.
10
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 1.2: Operacionalización de variablesVariable Definición Indicador Unidad de medición Fórmula de medición
Sistema expertobasadoen redesneuronales
Es una aplicacióninformáticacapaz de solucionar unconjuntode problemas queexigen ungran conocimiento sobre undeterminado temay que ha sido desarrolladautilizando redes neuronales
Proceso de determinacióndel impuesto predial en lamunicipalidad distrital deLa Esperanza
Secuencia de actividades quepermiten obtener elimpuesto predial apartir delautovalúo de los predios delcontribuyente
Tiempo que duraelprocesode determinacióndelimpuestopredial
Minutos t̄ = 1n
∑ni=1 ti
Confiabilidaddelprocesodedeterminación del impuestopredial
Número dedeterminacionessin errores
d̄ = 1n
∑ni=1 di
Fuente: Elaboración propia
Donde
t: tiempo de una determinación de impuesto predial
n: número total de determinaciones
d: determinación de impuesto predial sin errores
Para poder mejorar el proceso de determinación del impuesto predial con nuestro sistema
experto basado en redes neuronales, tendremos que reducir el indicador tiempo de determina-
ción del impuesto predial y tendremos que aumentar el indicador confiabilidad del proceso de
determinación del impuesto predial.
11
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
1.7.4. Población y muestra
Población: En la presente tesis se ha tomado como población a 105 procesos de determi-
nación del impuesto predial, pertenecientes a predios de la municipalidad distrital de La
Esperanza en el sector Manuel Arévalo, segunda etapa.
Muestra: De acuerdo al diseño de investigación de esta tesis, la muestra es de tipo proba-
bilística, la cual Hernández et al. (2014) la define como subgrupo de la población en el
que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Para determinar el
tamaño de la muestra se usará la siguiente fórmula (Hernández et al., 2014).
n =NZ2pq
e2(N − 1) + Z2pq(1.1)
Donde:
n: Tamaño necesario de la muestra
N : Número total de individuos de la población
p: Probabilidad de éxito
q: Probabilidad de fracaso
Z: Nivel de confianza o margen de confiabilidad
e: Error muestral
En la tabla 1.3 se tienen los valores de las variables.
12
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 1.3: Valores de las variablesVariableyvalor
Z = 1, 96 p = 0,5 q = 0,5 e = 0,1
Métododeobtencióndelvalor
Elnivel deseadode confianzaes 95 %.Por lo tantoZ quedaríaestablecidoen1.96.
Correspondeal 50 %deprobabilidaddeéxito.
Correspondeal 50 %deprobabilidaddefracaso.
Sepreveecometerunerror del 10 %.Por lotantoelvalorquedaestablecidoen0.1.
Fuente: Elaboración propia
Y usando la fórmula se tiene el siguiente valor para n.
n =(105)(1,96)2(0,5)(0,5)
(0,1)2(105− 1) + (1,96)2(0,5)(0,5)
n = 50,411 ∼= 50
1.7.5. Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Para la recolección de los datos se usaron las siguientes técnicas.
13
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Observación: Se utilizaron fichas de observación para registrar los tiempos de duración de
la determinación del impuesto predial antes del sistema experto y con el sistema experto,
y también para la cantidad de determinaciones sin errores. Las fichas de observación se
pueden apreciar en los apéndices C, D y E.
Las técnicas e instrumentos de recolección de datos para cada indicador se pueden apreciar
en la tabla 1.4.
Tabla 1.4: Técnicas e instrumentos de recolección de datos para cada indicador
Indicador
Técnica derecoleccióndedatos
Instrumentosderecoleccióndedatos
Tiempode duracióndelprocesode determinacióndelimpuestopredial
ObservaciónFichasdeobservación
Confiabilidaddelprocesodedeterminacióndel impuestopredial
ObservaciónFichasdeobservación
Fuente: Elaboración propia
14
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
1.7.6. Métodos de análisis de datos
Para poder analizar los datos obtenidos de la muestra para el indicador tiempo de determi-
nación del impuesto predial, inferir los resultados a la población, y así aceptar o rechazar la
hipótesis, utilizaremos un valor estadístico de prueba.
Dado que el tamaño de la muestra (50) es mayor a 30, usaremos el valor estadístico Z. Las
fórmulas que usaremos son las siguientes (Hernández et al., 2014).
Media muestral
Dados los n datos x1, x2, ..., xn, la media muestral se define como
x̄ =1
n
n∑i=1
xi (1.2)
Varianza
Si tenemos un conjunto de datos de una misma variable, la varianza se define de la si-
guiente forma
σ2 =1
n
n∑i=1
(xi − x̄)2 (1.3)
siendo
xi: cada dato
n: número de datos
15
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
x̄: media muestral de los datos
Valor estadístico Z
Usaremos el estadístico Z para la diferencia de dos medias.
Z =x̄1 − x̄2√σ21
n1+
σ22
n2
(1.4)
16
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Capítulo 2
Marco teórico
2.1. Sistema experto (SE)
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un
gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de progra-
mas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un
área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder
de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un
dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver proble-
mas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se
dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y
16
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción) (SistemaExperto,
2015).
2.1.1. Características de un sistema experto
Un sistema experto suele diseñarse para que tenga las siguientes características generales
(Giarratano and Riley, 1998).
Alto desempeño: El sistema debe tener la capacidad de responder a un nivel de compe-
tencia igual o superior al de un especialista en el campo. Esto significa que la calidad del
consejo dado por el sistema debe ser muy alta.
Tiempo de respuesta adecuado: El sistema debe actuar en un tiempo de respuesta razo-
nable, comparable o mejor al tiempo requerido por un especialista, para alcanzar una
decisión. Si un sistema experto necesita un año para tomar una decisión que un especia-
lista tomaría en una hora, no sería muy útil. Las restricciones de tiempo en el desempeño
de un sistema experto pueden ser especialmente severas en el caso de los sistemas en
tiempo real, cuando una respuesta debe darse dentro de un intervalo.
Confiabilidad: El sistema experto debe ser confiable y no propenso a “caídas”, o no será
usado.
17
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Comprensible: El sistema debe ser capaz de explicar los pasos de su razonamiento mien-
tras se ejecutan, de tal modo que sea comprensible. En lugar de ser solo una “caja negra”
que produce una respuesta milagrosa, el sistema debe tener capacidad de explicación, de
la misma forma en que los especialistas pueden explicar su razonamiento.
2.1.2. Aplicaciones de un sistema experto
Los sistemas expertos se han aplicado casi a todos los campos del conocimiento. Algunos
se han diseñado como herramienta de investigación, mientras que otros satisfacen importantes
funciones de negocios e industriales. Los campos en los que se ha aplicado sistemas expertos
incluyen (Giarratano and Riley, 1998).
Química
Electrónica
Medicina
Ingeniería
Geología
Telecomunicaciones
Aeronáutica
18
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Agricultura
Educación
Industria
Finanzas y gestión
2.1.3. Arquitectura de un sistema experto
Los sistemas expertos emplean una amplia variedad de arquitecturas específicas en las apli-
caciones, sin embargo se puede generalizar un módulo de componentes que normalmente se
deben integrar en cualquier ámbito, cuyos elementos se ilustran en la figura 2.1 (Peña, 2006).
Figura 2.1: Arquitectura general de un sistema expertoFuente: SistemasExpertos (2016)
19
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Los componentes de un sistema experto son.
Usuario: Puede operar el sistema en cualquiera de las siguientes modalidades.
• Verificador: Intenta comprobar la validez del desempeño del sistema. Está presente
en el sistema.
• Tutor: Brinda información adicional al sistema o modifica el conocimiento que ya
existe.
• Alumno: Busca rápidamente desarrollar pericia personal relacionada con el área
específica mediante la recuperación de conocimientos organizados y condensados
del sistema.
• Cliente: Aprovecha la pericia del sistema en el desempeño de tareas específicas.
Las modalidades anteriores contrastan con la precepción de un simple papel (el cliente)
de los sistemas de información tradicionales (Peña, 2006).
Interfaz Hombre-Máquina: Es un subsistema responsable de:
• Interactuar con el usuario: Inicia, desarrolla, suspende, reanuda y concluye la sesión.
• Establecer el protocolo de diálogo: Mediante parámetros, manuales, íconos, lengua-
je natural o cualquier otro medio de expansión, como el reconocimiento de voz y
sensores y servomecanismos que operan en tiempo real.
20
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Explicar el comportamiento del sistema: Debe ser capaz de argumentar las razones
por las que formula cierta pregunta, hace un razonamiento y llega a una conclusión
específica.
Este componente puede ser un sistema completo en sí mismo, con su propia base de
conocimiento, motores de inferencia y áreas de trabajo (Peña, 2006).
Motor de inferencia: Es la componente principal del sistema experto cuya misión es ob-
tener conclusiones mediante la aplicación del conocimiento abstracto (inferencias) sobre
el conocimiento concreto (base de conocimiento). Es un programa que, mediante el em-
pleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. Lo resuelve
gracias a los datos que contiene la base de hechos del sistema basado en conocimiento.
Si el motor de inferencia no puede obtener alguna conclusión, el sistema podrá solicitar,
a través del módulo de adquisición de conocimiento, más conocimiento a fin de obtener
alguna conclusión válida (Peña, 2006).
Base de conocimientos: Es una estructura de datos que contiene el conjunto de conoci-
miento especializado introducido por el experto del dominio (área del saber). Aloja la
totalidad de las informaciones específicas relativas al campo del saber deseado. La Base
de Conocimiento está constituida por los objetos y sus relaciones, situaciones particulares
y estrategias de resolución y sus condiciones (Peña, 2006).
21
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Componente Explicativo: Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser
repetibles tanto por el ingeniero del conocimiento en la fase de comprobación así como
por el usuario. La exactitud de los resultados sólo podrá ser controlada, naturalmente, por
los expertos. Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del sistema se co-
nozca el grado de progreso en el procesamiento del problema. A pesar de insistir sobre la
importancia del componente explicativo es muy difícil y hasta ahora no se han consegui-
do cumplir todos los requisitos de un buen componente explicativo. Muchos representan
el progreso de la consulta al sistema de forma gráfica. Además los componentes explicati-
vos intentan justificar su función rastreando hacia atrás el camino de la solución. Aunque
encontrar la forma de representar finalmente en un texto lo suficientemente inteligible las
relaciones encontradas depara las mayores dificultades. Los componentes explicativos
pueden ser suficientes para el ingeniero del conocimiento, ya que está muy familiarizado
con el entorno del procesamiento de datos, y a veces bastan también para el experto; pero
para el usuario, que a menudo desconoce las sutilezas del procesamiento de datos, los
componentes explicativos existentes son todavía poco satisfactorios (Peña, 2006).
2.1.4. Formas de representar el conocimiento de un sistema experto
Hay muchas formas de representar el conocimiento en un sistema experto. Esta represen-
tación reside en la base de conocimientos. Por lo tanto, el conocimiento se puede representar
22
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
mediante (Peña, 2006).
Redes Semánticas: Tratan de un método de construcción de bases de conocimientos en
el cual los conocimientos se muestran mediante un grafo en el que los nodos representan
los conceptos u objetos y los arcos indican las relaciones entre ellos.
Marco o frames: Son una estructura de datos que sirven para representar un estereotipo
de una situación. Atañe a cada marco un conjunto especial de información. Parte de esta
información es acerca de cómo usar los marcos, como hacer las correcciones y otras
acerca de qué hacer si nuestras expectativas no se confirman.
Reglas de producción: Es el método más utilizado para construir bases de conocimientos
en los sistemas expertos, llamadas también implicaciones lógicas. Se definen como un
programa de una sola sentencia.
Registros: Los objetos y relaciones se representan mediante una colección de datos sim-
ples llamados campos o átomos. Un campo o átomo puede ser una colección de campos.
Predicados: Cada relación se presenta como un predicado o función de valores lógicos y
con argumentos los objetos. Esta función asume valor verdadero o falso, según se verifi-
que o no para los objetos involucrados.
23
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
2.1.5. Metodología de John Durkin para el desarrollo de un sistema ex-
perto
Esta metodología consta de las fases que se detallan a continuación (IngenieriaDelConoci-
miento, 2016).
Fase 1: Determinación del problema:
• Tarea 1: Determinar motivación para el esfuerzo: Consiste en determinar por qué la
organización está motivada para seguir sistemas expertos. Algunas organizaciones
están mirando resolver un problema particular mientras que otras están interesadas
en encontrar que puede hacer la tecnología por ellos.
• Tarea 2: Identificar problemas candidatos: Esta tarea solo ocurre cuando la organiza-
ción es conducida por la solución. Este paso se hace antes del estudio de viabilidad
y del análisis costo/beneficio.
• Tarea 3: Estudio de viabilidad: En esta tarea el objetivo es determinar si el sistema
experto tendrá éxito.
• Tarea 4: Análisis costo/beneficio: En esta tarea la organización desea evidencia tan-
gible que muestre que la inversión de tiempo y dinero es justificable. Bajo las me-
jores condiciones esta puede ser una tarea difícil. Cuando el proyecto involucra una
24
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
tecnología nueva como sistemas expertos, la tarea encuentra incertidumbre adicio-
nal.
Fase 2: Adquisición del conocimiento: Esta fase es el desafío más difícil en el desarrollo
de un sistema experto. La adquisición del conocimiento es inherentemente un proceso
cíclico. Sigue las tareas de recolección del conocimiento, su interpretación y análisis, y el
diseño de métodos para recolectar conocimiento adicional.
Fase 3: Diseño: Esta tarea comienza con la selección de la técnica de representación del
conocimiento y la estrategia de control. Es seguida con la selección de una herramienta
de software que cumple con las necesidades del problema. Un sistema prototipo pequeño
es luego construido para validar el proyecto y para proporcionar una guía para el trabajo
futuro.
Fase 4: Pruebas: Conforme prosigue el proyecto, el sistema experto necesitará ser probado
y evaluado periódicamente para asegurar que su performance está convergiendo hacia las
metas establecidas. Deben tomarse las decisiones sobre cómo y cuándo las pruebas se
dirigirán, y quién será involucrado en las pruebas. Es importante que estas decisiones se
tomen temprano, en un momento cuando las metas del proyecto originales se establecen.
25
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
2.2. Redes neuronales artificiales
Las redes de neuronales artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés
como ANN) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma
en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de
neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es
frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales. Son sistemas paralelos
para el procesamiento de la información, inspirados en el modo en el que las redes de neuronas
biológicas del cerebro procesan información. El punto clave de las ANN es la nueva estructura
de estos sistemas para el procesamiento de la información. Estos están compuestos, al igual
que el cerebro, por un número muy elevado de elementos básicos (las neuronas), altamente
interconectados entre ellos y con modelo de respuesta para cada elemento en función de su
entorno muy parecido al comportamiento de las neuronas biológicas (RedNeuronal, 2015).
2.2.1. Estructura básica de una red neuronal
La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada
neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras
neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se
activa. La figura 2.2 muestra las partes que constituyen una neurona (RedNeuronalArtificial,
2015).
26
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 2.2: Componentes de una neuronaFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
El cerebro consiste en uno o varios billones de neuronas densamente interconectadas. El
axón (salida) de la neurona se ramifica y está conectada a las dendritas (entradas) de otras
neuronas a través de uniones llamadas sinapsis. La eficacia de la sinapsis es modificable durante
el proceso de aprendizaje de la red (RedNeuronalArtificial, 2015).
En las Redes Neuronales Artificiales, ANN, la unidad análoga a la neurona biológica es
el elemento procesador, PE (process element). Un elemento procesador tiene varias entradas
y las combina, normalmente con una suma básica. La suma de las entradas es modificada por
una función de transferencia y el valor de la salida de esta función de transferencia se pasa
27
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
directamente a la salida del elemento procesador (RedNeuronalArtificial, 2015).
La salida del PE se puede conectar a las entradas de otras neuronas artificiales (PE) mediante
conexiones ponderadas correspondientes a la eficacia de la sinapsis de las conexiones neurona-
les. La figura 2.3 representa un elemento procesador de una red neuronal artificial implementada
en un ordenador (RedNeuronalArtificial, 2015).
Figura 2.3: Diagrama de una neurona artificial (PE)Fuente: RedNeuronalArtificial (2015)
Una red neuronal consiste en un conjunto de unidades elementales PE conectadas de una
forma concreta. El interés de las ANN no reside solamente en el modelo del PE sino en las
formas en que se conectan estos elementos procesadores. Generalmente los elementos PE están
organizados en grupos llamados niveles o capas. Una red típica consiste en una secuencia de
28
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
capas con conexiones entre capas adyacentes consecutivas (RedNeuronalArtificial, 2015).
Existen dos capas con conexiones con el mundo exterior. Una capa de entrada o buffer de
entrada, donde se presentan los datos a la red, y una capa buffer de salida que mantiene la
respuesta de la red a una entrada. El resto de las capas reciben el nombre de capas ocultas. La
figura 2.4 muestra el aspecto de una Red Neuronal Artificial (RedNeuronalArtificial, 2015).
Figura 2.4: Arquitectura de una red neuronal simpleFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
2.2.2. Aplicaciones de las redes neuronales
Las características especiales de los sistemas de computación neuronal permiten que sea uti-
lizada esta nueva técnica de cálculo en una extensa variedad de aplicaciones. La computación
29
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
neuronal provee un acercamiento mayor al reconocimiento y percepción humana que los mé-
todos tradicionales de cálculo. Las redes neuronales artificiales presentan resultados razonables
en aplicaciones donde las entradas presentan ruido o las entradas están incompletas. Algunas
de las áreas de aplicación de las ANN son las siguientes (RedNeuronalArtificial, 2015)):
Procesado natural del lenguaje: Incluye el estudio de cómo se construyen las reglas del
lenguaje. Los científicos del conocimiento Rumelhart y McClelland han integrado una
red neuronal de proceso natural del lenguaje. El sistema realizado ha aprendido el tiempo
verbal pass tense de los verbos en Inglés. Las características propias de la computación
neuronal como la capacidad de generalizar a partir de datos incompletos y la capacidad
de abstraer, permiten al sistema generar buenos pronósticos para verbos nuevos o verbos
desconocidos.
Compresión de imágenes: La compresión de imágenes es la transformación de los datos
de una imagen a una representación diferente que requiera menos memoria o que se pueda
reconstruir una imagen imperceptible. Cottrel, Munro y Zisper de la Universidad de San
Diego y Pisttburgh han diseñado un sistema de compresión de imágenes utilizando una
red neuronal con un factor de compresión de 8:1.
Reconocimiento de caracteres: Es el proceso de interpretación visual y de clasificación de
símbolos. Los investigadores de Nestor, Inc. han desarrollado un sistema de computación
30
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
neuronal que tras el entrenamiento con un conjunto de tipos de caracteres de letras, es
capaz de interpretar un tipo de carácter o letra que no haya visto con anterioridad.
Reconocimiento de patrones en imágenes: Una aplicación típica es la clasificación de
objetivos detectados por un sonar. Existen varias ANN basadas en la popular Backpro-
pagation cuyo comportamiento es comparable con el de los operadores humanos. Otra
aplicación normal es la inspección industrial.
Problemas de combinatoria: En este tipo de problemas la solución mediante cálculo tradi-
cional requiere un tiempo de proceso (CPU) que es exponencial con el número de entra-
das. Un ejemplo es el problema del vendedor viajero; el objetivo es elegir el camino más
corto posible que debe realizar el vendedor para cubrir un número limitado de ciudades
en una área geográfica específica. Este tipo de problema ha sido abordado con éxito por
Hopfield y el resultado de su trabajo ha sido el desarrollo de una ANN que ofrece buenos
resultados para este problema de combinatoria.
Predicción: En el mundo real existen muchos fenómenos de los que conocemos su com-
portamiento a través de una serie temporal de datos o valores. Lapedes y Farber del La-
boratorio de Investigación de los Álamos, han demostrado que la red backpropagation
supera en un orden de magnitud a los métodos de predicción polinómicos y lineales con-
vencionales para las series temporales caóticas.
31
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Modelos económicos y financieros: Una de las aplicaciones más importantes del modela-
do y pronóstico es la creación de pronósticos económicos como por ejemplo los precios
de existencias, la producción de las cosechas, el interés de las cuentas, el volumen de las
ventas etc. Las redes neuronales están ofreciendo mejores resultados en los pronósticos
financieros que los métodos convencionales.
2.2.3. Entrenamiento de las redes neuronales
Una de las principales características de las ANN es su capacidad de aprendizaje. El entre-
namiento de las ANN muestra algunos paralelismos con el desarrollo intelectual de los seres
humanos. No obstante aun cuando parece que se ha conseguido entender el proceso de apren-
dizaje conviene ser moderado porque el aprendizaje de las ANN está limitado. El objetivo del
entrenamiento de una ANN es conseguir que una aplicación determinada, para un conjunto de
entradas produzca el conjunto de salidas deseadas o mínimamente consistentes. El proceso de
entrenamiento consiste en la aplicación secuencial de diferentes conjuntos o vectores de entrada
para que se ajusten los pesos de las interconexiones según un procedimiento predeterminado.
Durante la sesión de entrenamiento los pesos convergen gradualmente hacia los valores que
hacen que cada entrada produzca el vector de salida deseado. Los algoritmos de entrenamiento
o los procedimientos de ajuste de los valores de las conexiones de las ANN se pueden clasificar
en dos grupos: Supervisado y No Supervisado (RedNeuronalArtificial, 2015).
32
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Entrenamiento supervisado: Estos algoritmos requieren el emparejamiento de cada vector
de entrada con su correspondiente vector de salida. El entrenamiento consiste en presentar
un vector de entrada a la red, calcular la salida de la red, compararla con la salida deseada,
y el error o diferencia resultante se utiliza para realimentar la red y cambiar los pesos
de acuerdo con un algoritmo que tiende a minimizar el error. Las parejas de vectores
del conjunto de entrenamiento se aplican secuencialmente y de forma cíclica. Se calcula
el error y el ajuste de los pesos por cada pareja hasta que el error para el conjunto de
entrenamiento entero sea un valor pequeño y aceptable (RedNeuronalArtificial, 2015).
Entrenamiento no supervisado: Los sistemas neuronales con entrenamiento supervisado
han tenido éxito en muchas aplicaciones y sin embargo tienen muchas críticas debido a
que desde el punto de vista biológico no son muy lógicos. Resulta difícil creer que existe
un mecanismo en el cerebro que compare las salidas deseadas con las salidas reales. En el
caso de que exista, ¿de dónde provienen las salidas deseadas? Los sistemas no supervisa-
dos son modelos de aprendizaje más lógicos en los sistemas biológicos. Desarrollados por
Kohonen (1984) y otros investigadores, estos sistemas de aprendizaje no supervisado no
requieren de un vector de salidas deseadas y por tanto no se realizan comparaciones entre
las salidas reales y salidas esperadas. El conjunto de vectores de entrenamiento consiste
únicamente en vectores de entrada. El algoritmo de entrenamiento modifica los pesos de
la red de forma que produzca vectores de salida consistentes. El proceso de entrenamiento
33
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
extrae las propiedades estadísticas del conjunto de vectores de entrenamiento y agrupa en
clases los vectores similare (RedNeuronalArtificial, 2015).
2.2.4. Modelos de redes neuronales
Perceptrón: La arquitectura del perceptrón, llamada mapeo de patrones (pattern-mapping),
aprende a clasificar modelos mediante un aprendizaje supervisado. Los modelos que cla-
sifica suelen ser generalmente vectores con valores binarios (0,1) y las categorías de la
clasificación se expresan mediante vectores binarios. El perceptrón presenta dos capas
de unidades procesadoras (PE) y sólo una de ellas presenta la capacidad de adaptar o
modificar los pesos de las conexiones. La arquitectura del perceptrón admite capas adi-
cionales pero éstas no disponen la capacidad de modificar sus propias conexiones. La
figura 2.5 muestra la unidad procesadora básica del perceptrón. Las entradas ai llegan por
la parte izquierda, y cada conexión con la neurona j tiene asignada un peso de valor wji
(RedNeuronalArtificial, 2015).
La unidad procesadora del Perceptrón realiza la suma ponderada de las entradas según la
siguiente ecuación.
Sj =∑
aiwji (2.1)
Un aspecto común en muchas de las ANN es la entrada especial llamada "biasrepresen-
34
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 2.5: Unidad procesadora básica del perceptrónFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
tada en la parte superior izquierda de la figura 2.5 (entrada a0 ). Esta entrada siempre
presenta un valor fijo 1 y funciona como una masa en un circuito eléctrico donde no
varía de valor (se puede utilizar como un valor constante de referencia). El perceptrón
comprueba si la suma de las entradas ponderadas es mayor o menor que un cierto valor
umbral y genera la salida xj de la siguiente forma (RedNeuronalArtificial, 2015).
Si Sj � 0 entonces xj = 1, en caso contrario 0.
La salida xj es transmitida a lo largo de la línea de salida y constituye uno de los compo-
nentes del vector de salida de la red.
Las redes perceptrón de dos capas, representadas en la figura 2.6 tienen una capa de
entrada y una capa de unidades procesadoras que constituyen la capa de salida (RedNeu-
ronalArtificial, 2015).
Red backpropagation: Durante muchos años no se obtuvo ningún tipo de éxito en el di-
35
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 2.6: Red perceptrón de dos capasFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
seño de algoritmos de entrenamiento de redes multicapa. A partir de la comprobación de
la severa limitación de los sistemas de una capa, el mundo de la computación neuronal
entró en un obscurecimiento y abandono casi general durante dos décadas. La invención
del algoritmo Backpropagation ha desempeñado un papel vital en el resurgimiento del
interés de las redes neuronales artificiales. Backpropagation es un método de entrena-
miento de redes multicapa. Su potencia reside en su capacidad de entrenar capas ocultas
y de este modo supera las posibilidades restringidas de las redes de una única capa. El
concepto básico de Backpropagation fue presentado en 1974 por Paul Werbos e indepen-
dientemente reinventado por David Parker en 1982, y también presentado en 1986 por
Rumelhart, Hinton y Willians. La duplicidad de esfuerzos y trabajos es frecuente en cual-
quier disciplina, y más en el mundo de las ANN debido a su naturaleza interdisciplinaria
(RedNeuronalArtificial, 2015).
36
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
La unidad procesadora básica de la red backpropagation se representa en la figura 2.7. Las
entradas se muestran a la izquierda, y a la derecha se encuentran unidades que reciben la
salida de la unidad procesadora situada en el centro de la figura. La unidad procesadora
se caracteriza por realizar una suma ponderada de las entradas llamada Sj , presentar una
salida aj y tener un valor δj asociado que se utilizará en el proceso de ajuste de los pesos.
El peso asociado a la conexión desde la unidad i a la unidad j se representa por wji, y es
modificado durante el proceso de aprendizaje (RedNeuronalArtificial, 2015).
Figura 2.7: Unidad procesadora básica backpropagationFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
Normalmente, la red backpropagation utiliza tres o más capas de unidades procesadoras.
La figura 2.8 muestra la topología backpropagation típica de tres capas. La capa inferior
es la capa de entrada, y se caracteriza por ser la única capa cuyas unidades procesadoras
reciben entradas desde el exterior. Sirven como puntos distribuidores, no realizan ninguna
37
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
operación de cálculo. Las unidades procesadoras de las demás capas procesan las señales
como se indica en la figura 2.8. La siguiente capa superior es la capa oculta, y todas sus
unidades procesadoras están interconectadas con la capa inferior y con la capa superior.
La capa superior es la capa de salida que presenta la respuesta de la re (RedNeuronalAr-
tificial, 2015).
Figura 2.8: Red backpropagation completamente interconectadaFuente: RedNeuronalArtificial (2015)
38
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
2.3. Impuesto predial
Es el Impuesto cuya recaudación, administración y fiscalización corresponde a la Munici-
palidad Distrital donde se ubica el predio. La Municipalidad Metropolitana de Lima es la en-
cargada de la recaudación, administración y fiscalización del Impuesto Predial de los inmuebles
ubicados en el Cercado de Lima. Este tributo grava el valor de los predios urbanos y rústicos en
base a su autovalúo. El autovalúo se obtiene aplicando los aranceles y precios unitarios de cons-
trucción que formula el Consejo Nacional de Tasaciones y aprueba el Ministerio de Vivienda,
Construcción y Saneamiento todos los años (ImpuestoPredial, 2016).
2.3.1. Contribuyentes del impuesto predial
Son contribuyentes de este impuesto las personas naturales o jurídicas que al primero de
enero de cada año resultan propietarios de los predios gravados. En caso de transferir el pre-
dio, el comprador asumirá la condición de contribuyente a partir del primero de enero del año
siguiente de producida la transferencia. En caso de condóminos o copropietarios, ellos están
en la obligación de comunicar a la Municipalidad de su distrito la parte proporcional del predio
que les corresponde ( % de propiedad); sin embargo, la Municipalidad puede exigir a cualquiera
de ellos el pago total del Impuesto. En los casos en que la existencia del propietario no pueda
ser determinada, se encuentran obligados al pago (en calidad de responsables) los poseedores o
tenedores de los predios (ImpuestoPredial, 2016).
39
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
2.3.2. ¿Cómo se calcula el impuesto predial?
El impuesto se calcula aplicando el valor de autovalúo del total de los predios del con-
tribuyente ubicados en cada distrito, de acuerdo a la siguiente escala progresiva acumulativa
(ImpuestoPredial, 2016).
Tabla 2.1: Valores de alícuota en autovaluoTramo de autovaúo AlícuotaHasta15 UIT 0.2 %
Más de15 UIT y hasta 60 UIT 0.6 %
Más de60 UIT 1.0 %
Fuente: ImpuestoPredial (2016)
2.3.3. ¿Quiénes están exonerados de pagar el impuesto predial?
No pagan este impuesto los predios del gobierno, sociedades de beneficencia, entidades
religiosas, universidades y centros educativos, Cuerpo General de Bomberos, entre otros.
Además, las personas que sean dueñas de solamente una propiedad (en cualquier distrito)
y que además solo vivan de recibir una pensión no mayor de una UIT mensual podrán ser
exoneradas del pago del impuesto predial (ImpuestoPredial, 2016).
40
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Capítulo 3
Propuesta o tema central de la tesis
3.1. Desarrollo del sistema experto
Para el desarrollo del sistema experto se empleó la metodología de John Durkin, la cual se
desarrolla a continuación.
3.1.1. Fase 1: Determinación del problema
Tarea 1: Determinar motivación para el esfuerzo
Se puede visualizar en la motivación la necesidad de mejorar el proceso de determinación
del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza, por ello se procederá
a desarrollar un sistema experto, haciendo que este proceso sea más confiable y que se
43
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
ejecute en menos tiempo. Por lo tanto, la organización es conducida por el problema.
Tarea 3: Estudio de viabilidad
Para desarrollar el sistema experto se cuenta con los siguientes requerimientos.
• Disponibilidad del conocimiento para la solución del problema: El conocimiento se
encuentra disponible en el experto del dominio, que en nuestro caso son las personas
que integran la Gerencia de administración tributaria de la municipalidad distrital de
La Esperanza.
• Disponibilidad de un ingeniero del conocimiento: Los tesistas cumplen la función
de ingenieros del conocimiento.
• La solución del problema puede ser validada por el experto del dominio.
• Disponibilidad de fondos: Los costos para desarrollar el sistema experto corren por
cuenta de los tesistas.
• Disponibilidad de software para el desarrollo del sistema: Se cuenta con la platafor-
ma Java edición estándar (Java SE 8) y el IDE NetBeans 8.2 para el desarrollo de
las interfaces y programación. Se cuanta también con la librería NeuralNet para la
implementación de las redes neuronales en Java, y MySQL 5 para almacenar la base
de datos.
44
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Disponibilidad de facilidades de computador: El desarrollo, pruebas y mantenimien-
to del sistema experto se realizarán en las computadoras de los tesistas, las cuales
soportan el software necesario.
En la tabla 3.1 se muestra el estudio de la viabilidad del problema. Esto se realiza asignado
un valor entre 0 y 10 a cada asunto de la viabilidad del problema, luego multiplicamos
este valor por el peso correspondiente y obtenemos el puntaje de cada asunto. Por último,
sumamos todos los puntajes y obtenemos el puntaje total.
En las tablas 3.2 a 3.5 se muestra el estudio de la viabilidad del personal. El personal
incluye al experto, al ingeniero del conocimiento, al usuario final, y a la gerencia. Se
procede de la misma forma que en la viabilidad del problema.
45
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.1: Viabilidad del problemaAsuntos de viabilidad del problemaPuntaje=Peso*Valor Asunto63 7 9 Conocimiento experto necesitado
72 9 8Los pasos de solucióndel problema son definibles
35 7 5Conocimientosimbólico usado
72 8 9 Heurísticas usadas
90 10 9El problema essolucionable
40 8 5Existen sistemasexitosos
81 9 9El problema es bienenfocado
60 6 10El problema esrazonablemente complejo
42 7 6El problema esestable
54 9 6Conocimientoincompleto o incierto utilizado
35 5 7 No determinístico48 6 8 Solución mas una recomendación692 91Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
46
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.2: Viabilidad del expertoAsuntos de viabilidad del expertoPuntaje=Peso*Valor Asunto63 7 9 El experto puede comunicar el conocimiento72 9 8 El experto puede dedicar tiempo56 7 8 El experto es cooperativo191 23Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
Tabla 3.3: Viabilidad del ingeniero del conocimientoAsuntos de viabilidad del ingeniero del conocimientoPuntaje=Peso*Valor Asunto64 8 8 Buenas habilidades de comunicación72 8 9 Puede relacionar el problema al software72 9 8 Tiene destrezas de programación de sistemas expertos81 9 9 Puede dedicar tiempo289 34Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
47
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.4: Viabilidad del usuario finalAsuntos de viabilidad del usuario finalPuntaje=Peso*Valor Asunto48 6 8 El usuario final puede dedicar tiempo56 7 8 El usuario final es receptivo al cambio63 7 9 El usuario final es cooperativo167 20Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
Tabla 3.5: Viabilidad de la gerenciaAsuntos de viabilidad de la gerenciaPuntaje=Peso*Valor Asunto72 9 8 La gerencia apoya al proyecto56 7 8 La gerencia es receptiva al cambio63 7 9 La gerencia no es escéptica60 6 10 La gerencia tiene expectativas razonables80 8 10 La gerencia entiende objetivos331 37Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
En la tabla 3.6 se muestra el estudio de la viabilidad del despliegue. Se procede de la
misma forma que en la viabilidad del problema.
Para determinar la viabilidad del sistema experto sumamos todos los puntajes totales y
el resultado lo dividimos entre la suma de todos los pesos totales, como se muestra en la
tabla 3.7. La viabilidad debe ser un número entre 0 y 10.
48
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.6: Viabilidad del despliegueAsuntos de viabilidad del desplieguePuntaje=Peso*Valor Asunto56 7 8 El sistema puede ser introducido fácilmente81 9 9 El sistema puede ser mantenido
63 7 9El sistema no tieneuna ruta critica
90 9 10El sistema puede serintegrado con recursos existentes
70 7 10 Entrenamiento disponible360 39Puntaje total Peso total
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
Tabla 3.7: Viabilidad del sistema expertoCategoría Puntaje total Peso totalProblema 692 91Experto 191 23Ingeniero del conocimiento 289 34Usuario final 167 20Gerencia 331 37Despliegue 360 39Total 2030 244Viabilidad del sistema experto=2030/244=8.32
Fuente: IngenieriaDelConocimiento (2016)
Hemos obtenido una viabilidad de 8.32, por lo tanto podemos decir que el sistema experto
es viable.
Tarea 4: Análisis costo/beneficio
49
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
En la tabla 3.8 se pueden apreciar los costos y beneficios del desarrollo del sistema ex-
perto.
Tabla 3.8: Costos y beneficiosCostos Beneficios
Costo Valor Beneficio ValorJava SE 8 Gratuito
Disminución del tiempo dedeterminación delimpuesto predial
Beneficio intangibleNetbeans 8.2 Gratuito
NeuralNet GratuitoMySQL 5 Gratuito
Laptop LenovoB40-80i3 4GB/500GB/14"
S/. 1100.00(cubierto por los tesistas) Aumento de la confiabilidad
de la determinacióndel impuesto predial
Beneficio intangibleConexión a Internet
S/. 89.00(cubierto por los tesistas)
Pasajes, copias, impresionesS/. 30.00
(cubierto por los tesistas)
Costo totalS/. 1219.00
(cubierto por los tesistas) Beneficio total Beneficio intangible
Fuente: Elaboración propia
Podemos observar que el desarrollo del sistema experto no implica ningún costo para la
organización, pero genera beneficios intangibles para la misma.
3.1.2. Fase 2: Adquisición del conocimiento
La técnica usada para adquirir el conocimiento es:
Entrevistas: Se llevó a cabo una serie de entrevistas a distintos personajes expertos en la
determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza. Estos
expertos se pueden apreciar en la tabla 3.9. Las entrevistas se pueden apreciar en los
50
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
apéndices A y B.
Tabla 3.9: Expertos entrevistadosExperto CargoSalomón Vásquez Vargas Subgerente de administración tributaria
Rosa Iris Cárdenas ÁlvarezApoyo de la Gerencia deadministración tributaria
Rommel Kenny Vílchez SandovalAnalista programador en laGerencia de administración tributaria
Milagros Valverde TuanamaAbogada de la Gerenciade administración tributaria
Fuente: Elaboración propia
3.1.3. Fase 3: Diseño
Tarea 1: Seleccionar técnica de representación del conocimiento: Para representar el co-
nocimiento del sistema experto hemos elegido la técnica de reglas de producción, porque
esta técnica muestra mejor la manera en que el experto modela el conocimiento del pro-
blema. Para diseñar las reglas nos hemos basado en las tablas de categorías de predios que
se encuentran en el apéndice F. Las reglas de producción para cada tipo de construcción
de los predios las mostramos a continuación.
• Reglas de muros y columnas
R1: Si C1 es 1, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE A
R2: Si C1 es 0, C2 es 1, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE B
51
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0→CLASE E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 1, C7 es 0→CLASE F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 1→CLASE G
Siendo las características
C1: Estructuras laminares curvadas de concreto armado
C2: Columnas y vigas de concreto armado y/o metálicas
C3: Ladrillo o similar
C4: Columnas y vigas de amarre
C5: Madera
C6: Adobe, tapial o quincha
C7: Pircado con mezclado de barro
• Reglas de techos
R1: Si C1 es 1, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
A
R2: Si C1 es 0, C2 es 1, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
B
52
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 1, C7 es 0, C8 es 0→CLASE
F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 1, C8 es 0→CLASE
G
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 1→CLASE
H
Siendo las características
C1: Losa o aligerado de concreto armado con luces mayores a 6m
C2: Aligerados o losas inclinadas de concreto armado
C3: Aligerados o losas de concreto armado horizontales
C4: Calamina metálica o eternit sobre viguería metálica
C5: Madera con material impermeabilizante
53
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C6: Calamina metálica, eternit o tejas sobre viguería de madera corriente
C7: Madera rústica o caña con torta de barro
C8: Sin techo
• Reglas de pisos
R1: Si C1 es 1, C2 es 1, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE A
R2: Si C1 es 0, C2 es 1, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 1, C6 es 1, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE B
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 1, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 1, C9 es 1,
C10 es 1, C11 es 1, C12 es 1, C13 es 1, C14 es 1, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 1, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 1, C16 es 1, C17 es 1, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE E
54
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 1, C18 es
1, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 1, C20 es 1, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 0→CLASE G
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 1, C22 es 1, C23 es 1, C24 es 0, C25 es 0→CLASE H
R9: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18 es
0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 1, C25 es 0→CLASE I
R10: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es
0, C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0, C18
es 0, C19 es 0, C20 es 0, C21 es 0, C22 es 0, C23 es 0, C24 es 0, C25 es 1→CLASE J
Siendo las características
C1: Mármol importado
C2: Terrazo
C3: Parquet fino( olivo, chonta o similar)
55
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C4: Mayólica decorativa
C5: Mármol nacional o reconstituido
C6: Madera fina
C7: Madera fina machihembrada
C8: Parquet de guayacán
C9: Bálsamo
C10: Lajas
C11: Mayólicas de color
C12: Pepelma
C13: Loseta veneciana 40x40
C14: Gres cerámico
C15: Parquet de segunda
C16: Loseta veneciana 30x30
C17: Canto rodado
C18: Loseta corriente
C19: Loseta vinílica
C20: Cemento bruñado
C21: Cemento pulido
56
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C22: Ladrillo corriente
C23: Entablado corriente
C24: Tierra compactada
C25: Sin acabados
• Reglas de puertas y ventanas
R1: Si C1 es 1, C2 es 1, C3 es 1, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE A
R2: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE B
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 1, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 1, C8 es 1, C9 es 1,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 1, C9 es 1,
C10 es 1, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 1, C11 es 1, C12 es 1, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0→CLASE F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
57
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 1, C14 es 0, C15 es 0→CLASE G
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 1, C15 es 0→CLASE H
R9: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 1→CLASE I
Siendo las características
C1: Aluminio pesado con perfiles especiales
C2: Madera fina ornamental
C3: Cristales
C4: Aluminio o madera fina
C5: Vidrio polarizado
C6: Vidrio polarizado gris o similar
C7: Ventanas de aluminio
C8: Puertas de madera selecta
C9: Vidrio transparente
C10: Ventanas de fierro
C11: Puertas contraplacadas de madera
C12: Vidrio transparente semidoble o simple
58
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C13: Madera corriente
C14: Rústicas
C15: Sin puertas ni ventanas
• Reglas de revestimientos
R1: Si C1 es 1, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE A
R2: Si C1 es 0, C2 es 1, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE B
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 1, C7 es 1, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 1, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 1,
C10 es 1, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0→CLASE F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 1, C12 es 1, C13 es 0, C14 es 0→CLASE G
59
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 1, C14 es 0→CLASE H
R9: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 1→CLASE I
Siendo las características
C1: Mármol importado
C2: Mármol nacional
C3: Madera fina( caoba o similar)
C4: Enchape acústico en techo o similar
C5: Superficie caravista mediante encofrado especial
C6: Enchape de madera o laminados
C7: Piedra o material vitrificado
C8: Superficie de ladrillo caravista
C9: Tarrajeo frotachado y/o yeso moldurado
C10: Pintura lavable
C11: Estucado de yeso y/o barro
C12: Pintura al temple o agua
C13: Pintado en ladrillo rústico a similar
60
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C14: Sin revestimientos
• Reglas de baños
R1: Si C1 es 1, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0→CLASE A
R2: Si C1 es 0, C2 es 1, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0→CLASE B
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 0, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0→CLASE C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 1, C6 es 0, C7 es 0→CLASE D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0→CLASE F
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 1, C7 es 0→CLASE G
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 1→CLASE H
Siendo las características
C1: Enchape fino( mármol o similar)
C2: Mayólicas decorativas
C3: Mayólicas de color
C4: Mayólica blanca
C5: Tina
C6: Sanitario básico de fierro fundido de granito
C7: Sin aparatos sanitarios
61
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Reglas de instalaciones eléctricas y sanitarias
R1: Si C1 es 1, C2 es 1, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 1, C6 es 1, C7 es 1, C8 es 1, C9 es 1,
C10 es 1, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
A
R2: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 1, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 1, C12 es 1, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
B
R3: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 1, C12 es 1, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
C
R4: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 1, C13 es 1, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
D
R5: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 1, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 1, C13 es 0, C14 es 1, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
E
R6: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 1, C16 es 0, C17 es 0→CLASE
F
62
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
R7: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 1, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 1, C17 es 0→CLASE
G
R8: Si C1 es 0, C2 es 0, C3 es 0, C4 es 0, C5 es 0, C6 es 0, C7 es 0, C8 es 0, C9 es 0,
C10 es 0, C11 es 0, C12 es 0, C13 es 0, C14 es 0, C15 es 0, C16 es 0, C17 es 1→CLASE
H
Siendo las características
C1: Aire acondicionado
C2: Iluminación especial
C3: Agua caliente
C4: Agua fría
C5: Intercomunicador
C6: Alarmas
C7: Parlantes
C8: Ascensor( equipo)
C9: Desagüe por bombeo
C10: Grifo contra incendio
C11: Sistema de bombeo del agua potable
63
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
C12: Teléfono
C13: Corriente trifásica
C14: Corriente monofásica
C15: Corriente monofásica empotrada
C16: Corriente monofásica sin empotrar
C17: Sin instalación eléctrica ni sanitaria
Tarea 2: Seleccionar técnica de control: Hemos escogido la técnica de encadenamiento
hacia adelante, porque en este caso el experto primero recolecta información sobre el
problema y luego ve qué puede ser concluido.
Tarea 3: Seleccionar software para el desarrollo del sistema experto: Se eligió la plata-
forma Java edición estándar (Java SE 8) y el IDE NetBeans 8.2 para el desarrollo de las
interfaces y programación. Se eligió también la librería NeuralNet para la implementación
de las redes neuronales en Java y MySQL 5 para almacenar la base de datos.
Tarea 4: Desarrollo del prototipo: En la figura 3.1 se puede apreciar un esquema de la
arquitectura del sistema experto propuesto.
64
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.1: Arquitectura del sistema experto propuestoFuente: Elaboración propia
La base de conocimiento esta conformada por los patrones usados para entrenar las redes
neuronales, estos patrones se encuentran en archivos con extensión .pat. En las tablas 3.10
a 3.19 podemos apreciar una representación de estos patrones, las características son las
mismas que las anteriormente mostradas para las reglas. Estos patrones fueron diseñados
usando las tablas de categorías de los predios que se encuentran en el apéndice F.
65
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.10: Patrones de muros y columnasPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Categoría
1 1 0 0 0 0 0 0 A2 0 1 0 0 0 0 0 B3 0 0 1 1 0 0 0 C4 0 0 1 0 0 0 0 D5 0 0 0 0 1 0 0 E6 0 0 0 0 0 1 0 F7 0 0 0 0 0 0 1 G
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.11: Patrones de techosPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Categoría
1 1 0 0 0 0 0 0 0 A2 0 1 0 0 0 0 0 0 B3 0 0 1 0 0 0 0 0 C4 0 0 0 1 0 0 0 0 D5 0 0 0 0 1 0 0 0 E6 0 0 0 0 0 1 0 0 F7 0 0 0 0 0 0 1 0 G8 0 0 0 0 0 0 0 1 H
Fuente: Elaboración propia
66
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.12: Patrones de pisosPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15
1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 03 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 04 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.13: Patrones de pisosC16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 Categoría0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 D1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 E0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 F0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 G0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 H0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 I0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 J
Fuente: Elaboración propia
67
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.14: Patrones de puertas y ventanasPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 02 0 0 0 1 1 0 0 0 0 03 0 0 0 1 0 1 0 0 0 04 0 0 0 0 0 0 1 1 1 05 0 0 0 0 0 0 0 1 1 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.15: Patrones de puertas y ventanasC11 C12 C13 C14 C15 Categoría0 0 0 0 0 A0 0 0 0 0 B0 0 0 0 0 C0 0 0 0 0 D0 0 0 0 0 E1 1 0 0 0 F0 0 1 0 0 G0 0 0 1 0 H0 0 0 0 1 I
Fuente: Elaboración propia
68
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.16: Patrones de revestimientosPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 Categoría
1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A2 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B3 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C4 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 D5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 E6 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 F7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 G8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 H9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 I
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.17: Patrones de bañosPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Categoría
1 1 0 0 0 1 0 0 A2 0 1 0 0 1 0 0 B3 0 0 1 0 1 0 0 C4 0 0 0 1 1 0 0 D5 0 0 0 1 0 0 0 E6 0 0 0 0 0 0 0 F7 0 0 0 0 0 1 0 G8 0 0 0 0 0 0 1 H
Fuente: Elaboración propia
69
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.18: Patrones de instalaciones eléctricas y sanitariasPatrón C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 02 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 13 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 14 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 06 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 07 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.19: Patrones de instalaciones eléctricas y sanitariasPatrón C13 C14 C15 C16 C17 Categoría
1 0 0 0 0 0 A2 0 0 0 0 0 B3 0 0 0 0 0 C4 1 0 0 0 0 D5 0 1 0 0 0 E6 0 0 1 0 0 F7 0 0 0 1 0 G8 0 0 0 0 1 H
Fuente: Elaboración propia
Los patrones fueron utilizados para entrenar redes neuronales específicas para cada tipo
de construcción. Todas estas redes neuronales son perceptrones multicapa y tienen una
capa oculta. Las características de estas redes se aprecian en la tabla 3.20 y en las figuras
3.2 a 3.8 se esquematizan estas redes.
70
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.20: Número de neuronas por capa
Tipo de construcciónNo de neuronas de lacapa de entrada
No de neuronas de lacapa oculta
No de neuronas de lacapa de salida
Muros y columnas( estructuras) 7 10 7Techos( estructuras) 8 10 8Pisos( acabados) 25 27 10Puertas y ventanas( acabados) 15 20 9Revestimientos( acabados) 14 20 9Baños( acabados) 7 10 8Instalaciones eléctricasy sanitarias 17 20 8
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.2: Red neuronal para muros y columnasFuente: Elaboración propia
71
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.3: Red neuronal para techosFuente: Elaboración propia
Figura 3.4: Red neuronal para pisosFuente: Elaboración propia
72
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.5: Red neuronal para puertas y ventanasFuente: Elaboración propia
Figura 3.6: Red neuronal para revestimientosFuente: Elaboración propia
73
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.7: Red neuronal para bañosFuente: Elaboración propia
Figura 3.8: Red neuronal para instalaciones eléctricas y sanitariasFuente: Elaboración propia
El entrenamiento de las redes neuronales se realizó mediante la clase BackpropagationNet
de la librería NeuralNet, la cual utiliza el algoritmo de entrenamiento supervisado Back-
74
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
propagation. Los parámetros del algoritmo Backpropagation que se usaron para todas las
redes neuronales fueron los siguientes.
• Taza de aprendizaje = 0,25
• Ciclo de aprendizaje = 0
• Máximo ciclo de aprendizaje = −1
• Error mínimo = 0,00050000000000000001
• Precisión = 0,20000000000000001
Las redes neuronales reciben los hechos de las interfaces de usuario, estos hechos son los
vectores de entrada de las redes neuronales. Se implementó una base de datos relacional
para almacenar los datos de los contribuyentes, de los predios evaluados y de las sesiones,
esta base de datos se diagrama en la figura 3.9. El motor de inferencia se encarga de
realizar los cálculos adicionales para obtener el impuesto predial, utilizando las salidas
de las redes neuronales.
75
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.9: Diagrama físico de la base de datosFuente: Elaboración propia
Tarea 5: Desarrollo de la interfaz: Las interfaces se pueden apreciar en las figuras 3.10 a
3.32.
76
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.10: Interfaz de login
Fuente: Elaboración propia
77
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.11: Interfaz de inicio
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.12: Interfaz principal
Fuente: Elaboración propia
78
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.13: Interfaz mantenedor inspectores/fiscalizadores
Fuente: Elaboración propia
79
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.14: Interfaz reporte de inspectores/fiscalizadores
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.15: Interfaz mantenedor contribuyentes
Fuente: Elaboración propia
80
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.16: Interfaz mantenedor de valores unitarios y UIT
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.17: Interfaz mantenedor de porcentajes de depreciación
Fuente: Elaboración propia
81
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.18: Interfaz preregistro del impuesto predial
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.19: Interfaz registro del impuesto predial
Fuente: Elaboración propia
82
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.20: Interfaz valor de la construcción
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.21: Interfaz valor unitario de muros y columnas
Fuente: Elaboración propia
83
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.22: Interfaz valor unitario de baños
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.23: Interfaz valor unitario de pisos
Fuente: Elaboración propia
84
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.24: Interfaz valor unitario de techos
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.25: Interfaz valor unitario de puertas y ventanas
Fuente: Elaboración propia
85
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.26: Interfaz valor unitario de revestimientos
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.27: Interfaz valor unitario de instalaciones eléctricas
Fuente: Elaboración propia
86
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.28: Interfaz cálculo de la depreciación
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.29: Interfaz reporte del valor de la construcción
Fuente: Elaboración propia
87
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.30: Interfaz valor de otras instalaciones
Fuente: Elaboración propia
Figura 3.31: Interfaz valor total del terreno
Fuente: Elaboración propia
88
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 3.32: Interfaz reporte de declaraciones de impuesto predial
Fuente: Elaboración propia
3.1.4. Fase 4: Pruebas
Para validar el conocimiento del sistema experto hemos probado la clasificación de los pre-
dios por cada categoría y por cada tipo de construcción y la hemos comparado con la clasifica-
ción del experto humano. Esta comparación la podemos observar en las tablas 3.20 a 3.26. El
color rojo en las celdas de las tablas indica que se trata de una clasificación errónea.
89
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.21: Clasificaciones de muros y columnasExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A A C L A AB B B B B B BC C C F C C CD D D D D D DE E E E E E KF F F F F F FG G G G G G G
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.22: Clasificaciones de techosExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A A A A A AB B B B B B BC C C C C C CD D A D D D DE E E E E E EF F F B F F FG G G G G G GH H H H H H K
Fuente: Elaboración propia
90
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.23: Clasificaciones de pisosExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A A A A A AB B B B B B BC C C C C C CD D D D D D DE E E E E E EF F F F F F FG G G A G G GH H H H H H HI I I I I I IJ J J J J J J
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.24: Clasificaciones de puertas y ventanasExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A A A A A AB B B B B B BC C I C C C CD D D D D D DE E E E E E EF F F F F F FG G G G G G GH H H H H H LI I I I I I I
Fuente: Elaboración propia
91
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.25: Clasificaciones de revestimientosExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A G A A A A AB B B B B B BC C C C C C CD D D D D D DE E E E E E EF F F F F F FG G G G G G GH H H H H H HI I I I I I I
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3.26: Clasificaciones de baños
Categoría Experto humano Sistema expertoCaso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A A A A A AB B B B B B BC C C C C C CD D D D D D DE E E E E E EF F F F F F FG G G G G G GH H H H H H H
Fuente: Elaboración propia
92
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 3.27: Clasificaciones de instalaciones eléctricas y sanitariasExperto humano Sistema expertoCategoría Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 1 Caso 2 Caso 3
A A E A A A AB B B B B B BC C C C C C CD D D D D K DE E E E E E EF B F F F F FG G G G G G GH H H H H H H
Fuente: Elaboración propia
Hemos obtenido un total de 9 clasificaciones erróneas del experto humano frente a 5 clasi-
ficaciones erróneas del sistema experto de un total de 354 clasificaciones.
Para probar el sistema experto de determinación del impuesto predial hemos llevado a cabo
pruebas numéricas. A continuación presentamos los datos tomados para realizar las pruebas, así
como una comparación entre las salidas antes del sistema experto y con el sistema experto.
Prueba 1
• Terreno: Un área de 112,5 metros cuadrados de terreno con un área construida de
90 metros cuadrados.
• Edificación:
◦ Construcción de ladrillo (D)
93
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
◦ Techos de madera rústica (G)
◦ Pisos de cemento pulido (H)
◦ Ventanas y puertas de madera corriente (G)
◦ Revestimiento pintado en ladrillo (H)
◦ Sin aparatos sanitarios (H)
◦ Agua fría y corriente monofásica (G)
• Depreciación: La casa-habitación tiene una antigüedad de 31 años, el material usa-
do para su construcción es ladrillo y su estado de conservación es calificado como
regular.
• Áreas comunes: No tiene.
• Otras instalaciones: No tiene.
• Valor del arancel por metro cuadrado: 80.00 soles
• Salidas antes del sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 25582,5
◦ Impuesto predial anual: S/. 51,17
• Salidas con el sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 25582,5
◦ Impuesto predial anual: S/. 51,17
94
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Prueba 2
• Terreno: Un área de 220 metros cuadrados de terreno con un área construida de 200
metros cuadrados.
• Edificación:
◦ Construcción de ladrillo con columnas (C)
◦ Techos aligerados de concreto armado horizontales (C)
◦ Pisos de mayólicas de color (D)
◦ Ventanas de aluminio y puertas de madera selecta (D)
◦ Revestimiento de superficie caravista (E)
◦ Baños completos nacionales de color (C)
◦ Agua fría, agua caliente, corriente monofásica y teléfono (E)
• Depreciación: La casa-habitación tiene una antigüedad de 25 años, el material usa-
do para su construcción es ladrillo y su estado de conservación es calificado como
regular.
• Áreas comunes: No tiene.
• Otras instalaciones: No tiene.
• Valor del arancel por metro cuadrado: 46.00 soles
• Salidas antes del sistema experto:
95
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
◦ Autovalúo: S/. 106278
◦ Impuesto predial anual: S/. 394,67
• Salidas con el sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 106278
◦ Impuesto predial anual: S/. 394,67
Prueba 3
• Terreno sin construir, con un área de 220 metros cuadrados.
• Valor del arancel por metro cuadrado: 46.00 soles
• Salidas antes del sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 10120
◦ Impuesto predial anual: S/. 20,24
• Salidas con el sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 10120
◦ Impuesto predial anual: S/. 20,24
Prueba 4
• Terreno: Un área de 600 metros cuadrados de terreno con un área construida de 500
metros cuadrados.
96
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Edificación:
◦ Construcción de ladrillo con columnas (C)
◦ Techos de losas inclinadas de concreto armado (B)
◦ Pisos de madera fina machihembrada (C)
◦ Ventanas de aluminio y puertas de madera fina (C)
◦ Revestimiento de mármol nacional (B)
◦ Baños completos importados de color (B)
◦ Sistema de bombeo de agua potable, ascensor, agua fría y caliente y teléfono
(B)
• Depreciación: La casa-habitación tiene una antigüedad de 10 años, el material usa-
do para su construcción es ladrillo y su estado de conservación es calificado como
bueno.
• Áreas comunes: No tiene.
• Otras instalaciones: No tiene.
• Valor del arancel por metro cuadrado: 78.00 soles
• Salidas antes del sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 512375
◦ Impuesto predial anual: S/. 4273,26
97
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Salidas con el sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 512375
◦ Impuesto predial anual: S/. 4273,26
Prueba 5
• Terreno: Un área de 1000 metros cuadrados de terreno con un área construida de 90
metros cuadrados.
• Edificación:
◦ Construcción de adobe (F)
◦ Techos de calamina (D)
◦ Pisos de tierra compactada (I)
◦ Ventanas rústicas (H)
◦ Sin revestimientos (I)
◦ Sanitarios básicos (G)
◦ Agua fría, corriente monofásica sin empotrar (G)
• Depreciación: La casa-habitación tiene una antigüedad de 35 años, el material usado
para su construcción es adobe y su estado de conservación es calificado como regular
• Áreas comunes: No tiene.
98
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• Otras instalaciones: No tiene.
• Valor del arancel por metro cuadrado: 68.00 soles
• Salidas antes del sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 76811,9
◦ Impuesto predial anual: S/. 217,87
• Salidas con el sistema experto:
◦ Autovalúo: S/. 76811,9
◦ Impuesto predial anual: S/. 217,87
99
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Capítulo 4
Resultados de la tesis
Para aceptar la hipótesis hemos realizado un análisis de los indicadores, que se muestra a
continuación.
4.1. Indicador tiempo de determinación del impuesto predial
4.1.1. Definir las variables
ta: Tiempo empleado en determinar el impuesto predial antes de la implantación del sistema
experto por predio (en minutos)
td: Tiempo empleado en determinar el impuesto predial con el sistema experto por predio
(en minutos)
71
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
t̄a: Media muestral de los tiempos empleados en determinar el impuesto predial antes de la
implantación del sistema experto (en minutos)
t̄d: Media muestral de los tiempos empleados en determinar el impuesto predial con el sis-
tema experto (en minutos)
σ2a: Varianza de los tiempos empleados en determinar el impuesto predial antes de la im-
plantación del sistema experto (en minutos)
σ2d: Varianza de los tiempos empleados en determinar el impuesto predial con el sistema
experto (en minutos)
4.1.2. Plantear las hipótesis
Hipótesis nula (H0)
El tiempo de determinación del impuesto predial antes de implantar el sistema experto es
menor o igual al tiempo de determinación del impuesto predial con el sistema experto.
H0 : t̄a − t̄d ≤ 0 (4.1)
Hipótesis alternativa (Ha)
El tiempo de determinación del impuesto predial antes de implantar el sistema experto es
72
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
mayor al tiempo de determinación del impuesto predial con el sistema experto.
Ha : t̄a − t̄d > 0 (4.2)
4.1.3. Seleccionar el nivel de significancia
El nivel de significancia (α) elegido es 0,05 ó 5 %. Por lo tanto el nivel de confianza( 1−α)
es 0,95 ó 95 %.
4.1.4. Calcular el valor del estadístico de prueba
En las tablas 4.1 y 4.2 tenemos los tiempos de determinación del impuesto predial antes de
la implantación del sistema experto y con el sistema experto.
73
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 4.1: Tiempos de determinación del impuesto predial en minutosNo ta td ta − t̄a td − t̄d (ta − t̄a)2 (td − t̄d)21 26 4,84 -1,94 -2,0422 3,7636 4,170580842 25 8,07 -2,94 1,1878 8,6436 1,410868843 38 3,98 10,06 -2,9022 101,2036 8,422764844 22 9,02 -5,94 2,1378 35,2836 4,570188845 30 10,2 2,06 3,3178 4,2436 11,007796846 29 6,82 1,06 -0,0622 1,1236 0,003868847 20 7,77 -7,94 0,8878 63,0436 0,788188848 27 10,31 -0,94 3,4278 0,8836 11,749812849 21 4,05 -6,94 -2,8322 48,1636 8,02135684
10 18 10,45 -9,94 3,5678 98,8036 12,7291968411 26 8,58 -1,94 1,6978 3,7636 2,8825248412 24 8,59 -3,94 1,7078 15,5236 2,9165808413 38 9,42 10,06 2,5378 101,2036 6,4404288414 35 5,27 7,06 -1,6122 49,8436 2,5991888415 23 7,04 -4,94 0,1578 24,4036 0,0249008416 25 6,57 -2,94 -0,3122 8,6436 0,0974688417 28 6,23 0,06 -0,6522 0,0036 0,4253648418 46 9,41 18,06 2,5278 326,1636 6,3897728419 23 4,48 -4,94 -2,4022 24,4036 5,7705648420 26 6,7 -1,94 -0,1822 3,7636 0,0331968421 38 4,94 10,06 -1,9422 101,2036 3,7721408422 24 9,05 -3,94 2,1678 15,5236 4,6993568423 19 9,55 -8,94 2,6678 79,9236 7,1171568424 34 8,94 6,06 2,0578 36,7236 4,2345408425 24 6,86 -3,94 -0,0222 15,5236 0,0004928426 23 8,74 -4,94 1,8578 24,4036 3,45142084
Fuente: Elaboración propia
74
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 4.2: Tiempos de determinación del impuesto predial en minutosNo ta td ta − t̄a td − t̄d (ta − t̄a)2 (td − t̄d)227 22 7,49 -5,94 0,6078 35,2836 0,3694208428 32 8,45 4,06 1,5678 16,4836 2,4579968429 30 7,9 2,06 1,0178 4,2436 1,0359168430 29 4,44 1,06 -2,4422 1,1236 5,9643408431 27 6,72 -0,94 -0,1622 0,8836 0,0263088432 20 5,24 -7,94 -1,6422 63,0436 2,6968208433 34 3,82 6,06 -3,0622 36,7236 9,3770688434 22 6,96 -5,94 0,0778 35,2836 0,0060528435 34 9,02 6,06 2,1378 36,7236 4,5701888436 14 4,11 -13,94 -2,7722 194,3236 7,6850928437 36 3,94 8,06 -2,9422 64,9636 8,6565408438 28 5,27 0,06 -1,6122 0,0036 2,5991888439 27 10,32 -0,94 3,4378 0,8836 11,8184688440 39 6,34 11,06 -0,5422 122,3236 0,2939808441 27 5,96 -0,94 -0,9222 0,8836 0,8504528442 30 6 2,06 -0,8822 4,2436 0,7782768443 25 5,69 -2,94 -1,1922 8,6436 1,4213408444 43 5 15,06 -1,8822 226,8036 3,5426768445 18 7,75 -9,94 0,8678 98,8036 0,7530768446 30 5,43 2,06 -1,4522 4,2436 2,1088848447 35 3,97 7,06 -2,9122 49,8436 8,4809088448 29 7,15 1,06 0,2678 1,1236 0,0717168449 21 4,72 -6,94 -2,1622 48,1636 4,6751088450 33 6,54 5,06 -0,3422 25,6036 0,11710084
Total 1397 344,11 2276,82 194,086658Promedio 27,94 6,8822Varianza 45,5364 3,88173316
Fuente: Elaboración propia
Calculamos los promedios
• t̄a = 139750
= 27,94min
• t̄d = 344,1150
= 6,8822min
Calculamos las varianzas
75
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
• σ2a = 2276,82
50= 45,5364min
• σ2d = 194,086658
50= 3,88173316min
Calculamos el estadístico Z
Z =t̄a − t̄d√σ2a
50+
σ2d
50
= 21,18
4.1.5. Formular la regla decisión
Para α = 0,05 el valor crítico (Zα) es 1,645. Si el valor absoluto del estadístico Z es ma-
yor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa, de lo
contrario se acepta la hipótesis nula.
4.1.6. Tomar una decisión
Dado que |Z| = 21,18 es mayor que Zα = 1,645, se rechaza H0 y se acepta Ha, como se
puede apreciar en la figura 4.1.
Por lo tanto, podemos concluir en que el tiempo de determinación del impuesto predial antes
de la implantación del sistema experto es mayor al tiempo de determinación con el sistema
experto. Esto quiere decir que hemos logrado reducir el tiempo de determinación del impuesto
predial.
76
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 4.1: Distribución muestral del valor estadístico Z
Fuente: Elaboración propia
Como se puede apreciar en la tabla 4.3 y en la figura 4.2, el tiempo promedio de determi-
nación del impuesto predial antes de la implantación del sistema experto es 27,94min y con
el sistema experto es 6,8822min, esto representa un decremento de 21,06min que equivale al
75,37 %.
Tabla 4.3: Comparación de los tiempos de determinación del impuesto predialt̄a t̄d Decremento
Valor % Valor % Valor %27,94 100 % 6,88 24,63 % 21,06 75,37 %
Fuente: Elaboración propia
77
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura 4.2: Gráfico para la tabla 4.3Fuente: Elaboración propia
4.2. Indicador confiabilidad del proceso de determinación del
impuesto predial
Para verificar que hemos aumentado la confiabilidad del proceso de determinación del im-
puesto predial, hemos contabilizado la cantidad de veces que se determinó el impuesto predial
sin errores en la población, tanto antes de implantar el sistema experto, como con el sistema ex-
perto, y hemos comparado ambas cantidades. En la tabla 4.4 y en la figura 4.3 podemos apreciar
esta comparación.
78
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla 4.4: Comparación de impuestos prediales determinados sin erroresNo impuestos prediales
determinadosNo impuestos prediales
determinados sin errores% impuestos prediales
determinados sin erroresAntes del
sistema experto 105 92 87,6 %
Con elsistema experto 105 98 93,3 %
Fuente: Elaboración propia
Figura 4.3: Gráfico para la tabla 4.4Fuente: Elaboración propia
Podemos observar que el porcentaje de impuestos prediales determinados sin errores au-
mentó de 87,6 % a 93,3 %, es decir aumentó en 5,7 %. Por lo tanto, podemos decir que hemos
aumentado la confiabilidad del proceso de determinación del impuesto predial.
79
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Capítulo 5
Consideraciones finales
5.1. Conclusiones
Se logró recolectar información sobre el proceso de determinación del impuesto predial
en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Se logró diseñar un sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso
de determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Se logró implementar el sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el pro-
ceso de determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Se logró evaluar el sistema experto basado en redes neuronales para mejorar el proceso
80
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
de determinación del impuesto predial en la municipalidad distrital de La Esperanza.
Al implantarse el sistema experto basado en redes neuronales, se pudo reducir el tiempo
de determinación del impuesto predial. Para la muestra se redujo el tiempo promedio de
27,94min a 6,8822min, esto equivale a una reducción de 21,06min.
Al implantarse el sistema experto basado en redes neuronales, se pudo aumentar la con-
fiabilidad del proceso de determinación del impuesto predial de 92 determinaciones sin
errores a 98 determinaciones sin errores, esto equivale a un aumento de 6 determinaciones
sin errores.
5.2. Trabajos futuros
Este sistema experto sólo determina el impuesto predial de casas-habitaciones, por este
motivo se recomienda que se continúe con las otras clases de construcción que existen,
tales como tienda-depósito, edificio y clínica-hospital.
El sistema experto sólo determina el impuesto predial para predios de un solo piso. Para
superar esta limitación será necesario continuar para predios de más de un piso, ya que
así son la mayoría de predios a nivel distrital.
81
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Bibliografía
Cortéz, F. and López, M. (2005). Sistema experto para el análisis financiero basado en ratios.
Master’s thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
Crisóstomo, F. and Iparraguirre, K. (2006). Implementación de un sistema experto en la audi-
toría interlineal. Master’s thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
Cusi, R. (2010). Sistema experto para optimizar el seguimiento y sanciones en procesos univer-
sitarios. Master’s thesis, Universidad Mayor de San Andrés, La Paz, Bolivia.
Flores, F. (2011). Sistema experto para el proceso de evaluación de sentencias emitidas por los
jueces del juzgado penal de huaral. Master’s thesis, Universidad César Vallejo, Huaral, Perú.
Giarratano, J. and Riley, G. (1998). Sistemas expertos: Principios y Programación. Thompson
Learning, España.
82
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Hernández, R., Fernández, C., and Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación.
McGraw-Hill.
Hurtado, S. and Aránzazu, M. (2002). Desarrollo de un sistema experto simbólico conexionista
de ayuda al diagnóstico del glaucoma. Master’s thesis, Universidad de Valladolid, Valladolid,
España.
ImpuestoPredial (2016). Impuesto predial y arbitrios. Disponible en https://www.sat.
gob.pe/Websitev8/modulos/contenidos/tri_PredyArbit_info.aspx.
Acceso en setiembre de 2016.
IngenieriaDelConocimiento (2016). Ingeniería del conocimiento según John Dur-
kin. Disponible en http://profesores.fi-b.unam.mx/jareyc/SistExp/
MetodologiadesarrolloSE.doc. Acceso en setiembre de 2016.
Palacio, M. and Trejo, G. (2002). Sistema experto de orientación vocacional orienta-t. Master’s
thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
Peña, A. (2006). Sistemas basados en Conocimiento: Una base para su Concepción y Desarro-
llo. Insituto Politécnico Nacional, Ciudad de México, México.
Quispe, A. and Robles, R. (2002). Sistema experto de determinación de autoavaluo. Master’s
thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
83
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
RedNeuronal (2015). Red neuronal artificial. Disponible en https://es.wikipedia.
org/wiki/Red_neuronal_artificial. Acceso en noviembre de 2015.
RedNeuronalArtificial (2015). Redes neuronales artificiales de una capa y multicapa. Disponi-
ble en http://www.ciberesquina.una.edu.ve:8080/2014_2/350_E.pdf.
Acceso en noviembre de 2015.
Salas, E. (2012). Mejoramiento de la recaudación del impuesto predial mediante la implantación
del siaf-rentas-gl en la gerencia de rentas de la municipalidad provincial de satipo. Master’s
thesis, Universidad Nacional del Centro del Perú, Huancayo, Perú.
Salcedo, P. (2002). Sistema experto para diagnóstico de enfermedades: Epilepsias y crisis epi-
lépticas. Master’s thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
SistemaExperto (2015). Sistema experto. Disponible en https://es.wikipedia.org/
wiki/Sistema_experto. Acceso en noviembre de 2015.
SistemasExpertos (2016). Sistemas expertos. Disponible en http://conganat.uninet.
edu/IIICVHAP/conferencias/004/texto.htm. Acceso en setiembre de 2016.
Soto, C. (2002). Sistema experto de diagnóstico médico del síndrome de guillian barre. Master’s
thesis, Universiad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
84
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice A
Entrevistas de reconocimiento 1
85
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura A.1: Entrevista de reconocimiento 1Fuente: Elaboración propia
86
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura A.2: Entrevista de reconocimiento 1Fuente: Elaboración propia
87
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura A.3: Entrevista de reconocimiento 1Fuente: Elaboración propia
88
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice B
Entrevistas de reconocimiento 2
89
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.1: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
90
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.2: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
91
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.3: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
92
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.4: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
93
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.5: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
94
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.6: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
95
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.7: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
96
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura B.8: Entrevista de reconocimiento 2Fuente: Elaboración propia
97
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice C
Fichas de observación: Generación de
reportes de determinación del impuesto
predial
98
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura C.1: Ficha de observación 1Fuente: Elaboración propia
99
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura C.2: Ficha de observación 1Fuente: Elaboración propia
100
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice D
Fichas de observación 2: Evaluación de la
clasificación de características de predio
101
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura D.1: Ficha de observación 2Fuente: Elaboración propia
102
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura D.2: Ficha de observación 2Fuente: Elaboración propia
103
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice E
Fichas de observación 3: Cantidad de
errores en la determinación del impuesto
predial
104
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura E.1: Ficha de observación 3Fuente: Elaboración propia
105
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Figura E.2: Ficha de observación 3Fuente: Elaboración propia
106
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Apéndice F
Tablas de categorías de los predios
107
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.1: Muros y columnasCategorías A B C D E F GEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1Estructuras laminarescurvadas de concreto armadoque incluyen en unasola armadura la cimentación yel techo
1 0 0 0 0 0 0
Columnas y vigas de
concreto armado y/o metálicas0 1 0 0 0 0 0
Ladrillo o similar con
columnas y vigas de amarre0 0 1 0 0 0 0
Ladrillo o similar 0 0 0 1 0 0 0Madera 0 0 0 0 1 0 0Adobe, tapial o quincha 0 0 0 0 0 1 0Pircado con mezcla debarro 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
108
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.2: TechosCategorías A B C D E F G HEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1Losa o aligerado deconcreto armado con lucesmayores de 6m. oque soporten carros o maquinarias
1 0 0 0 0 0 0 0
Aligerados o losasinclinadas de concreto armado 0 1 0 0 0 0 0 0
Aligerado o losas deconcreto armado horizontales 0 0 1 0 0 0 0 0
Calamina metálica oeternit sobre viguería metálica 0 0 0 1 0 0 0 0
Madera con materialimpermeabilizante 0 0 0 0 1 0 0 0
Calamina metálica,eternit o tejassobre viguería de madera corriente
0 0 0 0 0 1 0 0
Madera rústica ocañacon torta de barro
0 0 0 0 0 0 1 0
Sin techo 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
109
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.3: PisosCategorías A B C D E F G H I JEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Mármol importado,terrazo, parquet fino,(olivo, chonta o similar),mayólica decorativa
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Mármol nacional oreconstituido,terrazo, parquet fino(olivo, chonta o similar),mayólicadecorativa, madera fina
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Madera finamachihembrada(pino selecto, caoba o similar)
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
Parquet de guayacán,bálsamo, lajas, mayólicas de color,pepelma, loseta veneciana 40x40,grescerámico
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
Parquet de 2da., losetaveneciana 30x30, lajasde cemento concanto rodado
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
Loseta corriente o tipocorcho, canto rodado 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Loseta vinílica, cementobruñado coloreado 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
Cemento pulido, ladrillocorriente, entablado corriente 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
Tierra compactada 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0Sin acabados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
110
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.4: Puertas y ventanasCategorías A B C D E F G H IEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1 1Aluminio pesado conperfiles especiales,madera fina ornamental(caoba, cedro o pino selectoimportado), cristales
1 0 0 0 0 0 0 0 0
Aluminio o madera fina(caoba o similar),de diseño especial, vidrio polarizado
0 1 0 0 0 0 0 0 0
Aluminio o madera fina(caoba o similar),vidrio polarizado gris o similar
0 0 1 0 0 0 0 0 0
Ventanas de aluminio,puertas de madera selecta,vidrio transparente
0 0 0 1 0 0 0 0 0
Ventanas de fierro, puertasde madera selecta (caoba o similar),vidrio transparente
0 0 0 0 1 0 0 0 0
Ventanas de fierro,puertas contraplacadasde madera (cedro o similar),vidrio transparentesemidoble o simple
0 0 0 0 0 1 0 0 0
Madera corriente 0 0 0 0 0 0 1 0 0Rústicas 0 0 0 0 0 0 0 1 0Sin puertas ni ventanas 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
111
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.5: RevestimientosCategorías A B C D E F G H IEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1 1Mármol importado, maderafina(caoba o similar), enchapeacústico en techo o similar
1 0 0 0 0 0 0 0 0
Mármol nacional, maderafina(caoba o similar), enchapes en techos
0 1 0 0 0 0 0 0 0
Superficie caravistaobtenida medianteencofrado especial, enchape en techos
0 0 1 0 0 0 0 0 0
Enchape de madera o laminados,piedra o material vitrificado 0 0 0 1 0 0 0 0 0
Superficie de ladrillocaravista 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Tarrajeo frotachado y/oyeso moldurado, pintura lavable 0 0 0 0 0 1 0 0 0
Estucado de yeso y/obarro,pintura al temple o agua
0 0 0 0 0 0 1 0 0
Pintado en ladrillorústico o similar 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Sin revestimientos enladrillo, adobe o similar 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
112
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.6: BañosCategorías A B C D E F G HEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1Baños completos de lujode color importado conenchape fino (mármol o similar)
1 0 0 0 0 0 0 0
Baños completosimportados de color conmayólicas decorativas
0 1 0 0 0 0 0 0
Baños completosnacionales de color, mayólica de color 0 0 1 0 0 0 0 0
Baños completosnacionales blancos,con mayólica blanca
0 0 0 1 0 0 0 0
Baños con mayólicablanca sin tina 0 0 0 0 1 0 0 0
Baños blancos sin tinani mayólica 0 0 0 0 0 1 0 0
Sanitarios básicos defierro fundido de granito 0 0 0 0 0 0 1 0
Sin aparatos sanitarios 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
113
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Tabla F.7: Instalaciones eléctricas y sanitariasCategorías A B C D E F G HEspecificaciones/ Umbral 1 1 1 1 1 1 1 1Aire acondicionado,iluminación especial,agua caliente y fría,intercomunicador, alarmas,parlantes, ascensor (equipo),desagüe por bombeo,grifo contra incendio
1 0 0 0 0 0 0 0
Sistema de bombeo delagua potable, ascensor (equipo),teléfono,agua caliente y fría
0 1 0 0 0 0 0 0
Sistema de bombeo delagua potable, teléfono,agua caliente y fría
0 0 1 0 0 0 0 0
Agua fría, aguacaliente, corriente trifásica, teléfono 0 0 0 1 0 0 0 0
Agua fría, aguacaliente, corriente monofásica,teléfono
0 0 0 0 1 0 0 0
Agua fría, corrientemonofásica empotrada 0 0 0 0 0 1 0 0
Agua fría, corrientemonofásica sin empotrar 0 0 0 0 0 0 1 0
Sin instalacióneléctrica ni sanitaria 0 0 0 0 0 0 0 1
Fuente: Quispe and Robles (2002)
114
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
BIBLIOTECA DE CIENCIAS F
ÍSICAS
Y MATEMÁTICAS
Top Related