Sistema de preselección de personal SIPRES

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dc.contributor.advisorGarcia, Juan Carlos
dc.contributor.authorBlanco Concha, Adriana Janeth
dc.contributor.authorJaimes Castañeda, Martha Cecilia
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.date.accessioned2024-10-16T22:37:09Z
dc.date.available2024-10-16T22:37:09Z
dc.date.issued1998
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.description.abstractEl campo a investigar sobre las bases de datos se ha concentrado sobre el modelo de datos relacionales propuesto por Codd desde 1970 [1,2]. Algunos sistemas de bases de datos relacionales han sido estudiados comúnmente y varios sistemas de bases de datos relacionales comerciales son asequibles actualmente [3,4,5,6]. Tales sistemas de bases de datos usualmente tratan solo con datos bien definidos c inequívocos. Sin embargo, las aplicaciones dentro del mundo real, tales como toma de políticas, toma de decisiones médicas, proyecciones económicas, evaluación de personal, tienen datos inciertos o vagos los cuales no pueden ser representados en un formato definido [7]. Por ejemplo, la inteligencia es un comportamiento incierto 0 vago ya que nadie hasta ahora ha sido capaz de definir exitosamente qué es. [8] Esta carencia de definición de la inteligencia hace muy difícil atribuir inteligencia a programas de computadora. No obstante, los investigadores en Inteligencia Artificial han desarrollado diversos modos de representar los conocimientos humanos y de estructurar los programas de computadora de modo que muestre comportamientos que normalmente asociamos con inteligencia. Actualmente los programas informáticos que incorporan dichas representaciones cognitivas y técnicas estructurales $e denominan sistemas expertos.spa
dc.description.abstractenglishThe field to investigate databases has concentrated on the data model relational relationships proposed by Codd since 1970 [1,2]. Some database systems Relational databases have been commonly studied and several relational database systems commercial products are currently affordable [3,4,5,6]. Such database systems usually They deal only with well-defined and unambiguous data. However, applications within real world, such as policy making, medical decision making, projections economic, personnel evaluation, have uncertain or vague data which cannot be be represented in a defined format [7]. For example, intelligence is a uncertain 0 vague behavior since no one so far has been able to define successfully what it is. [8] This lack of definition of intelligence makes it very difficult to attribute intelligence to computer programs. However, intelligence researchers Artificial have developed various ways of representing human knowledge and structure computer programs so that they exhibit behaviors that We normally associate with intelligence. Currently the computer programs that incorporate these cognitive representations and structural techniques and are called systems experts.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontentsINTRODUCCIÓN 1.1. OBJETIVOS 1.1.1. Objetivo General 1.1.2. Objetivos Especíſicos 1.2. JUSTIFICACION 1.3. ORGANIZACIÓN DE LA TESIS 2. REVISION BIBLIOGRÁFICA 3. MARCO TEORICO 3,1. RESEÑA HISTORICA DE LOGICA BORROSA 3.2, LOGICA BORROSA 3.2,1, Conjuntos Borrosos 3.2.2. Ejemplos de Conjuntos Borrosos 3.2.3. Variables Lingüísticas 3.3. ALGEBRA RELACIONAL 3.4. BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS 3.5. CONSULTAS DIFUSAS 3.5.1. Entropía 4. ANALISIS 4.1. DEFINICIONES 4.2. DESCRIPCION GENERAL 4.2.1. Perspectiva del Producto 4.2.1.1. Preselección 42.1.1.1. Verificación de referencias laborales 4.2.1.2. Selección 4.2.1:2.1. Objetivos 4,2.1.2.2. Actividades y Procedimientos 4.2.1.3. Nombramiento y Contratación 4,3. FUNCIONES DEL SISTEMA 4.3.1. Manipulación de Datos 4.3.2. Procesamiento de Datos 4.3.3. Generación de Informes 4.4. CARACTERISTICAS DEL USUARIO 4.5. REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS 4.5.1. Requerimientos Funcionales 4,6. MODELAMIENTO DE PROCESOS 4.6.1. Diagrama De Contexto 4.7. DICCIONARIO DE DATOS 5. DISEÑO 5.1. DESCRIPCION 5,2, DISEÑO DE LAS BASES DE DATOS 5.2.1. Diseño Lógico 5.2.2. Digeño Físico 5.3, DISEÑO DE INTERFACES 5.3.1. Especificaciones Generales 5.3.2. Formas 5,4. DISEÑO DE REPORTES 5 5, ALGORITMO DE BUSQUEDAS IMPRECISAS EN BASES DI: DATOS RELACIONALES DIFUSAS 6. IMPLEMENTACION Y PRUEBAS 6.1. IMPLEMENTACIÓN 6.2. PRUEBAS 6.3. ANALISIS DE PRUEBAS 6.3.1 Tiempos de búsqueda 6.3.2. Entropía 7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 7.1. CONCLUSIONES 1.2. RECOMENDACIONES 8. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ANEXOSspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/26948
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
dc.publisher.programidISI-1791
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsSystems engineerspa
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dc.subject.lembBases de datos relacionalesspa
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