出版社：Instituto de Información Científica y Tecnológica
摘要：Los mapas cognitivos difusos constituyen una técnica que ha recibido una creciente atención debido a sus posibilidades para la representación del conocimiento causal, siendo de gran ayuda para la toma de decisiones, especialmente en situaciones con alto grado de incertidumbre y/o de gran complejidad en el que el decisor requiere conocer los impactos de sus acciones sobre un sistema. El análisis estático puede contribuir a determinar en qué aspectos del sistema incidir o en reducir la cantidad de criterios que se analizan; sin embargo las propuestas se han centrado fundamentalmente en una sola medida de centralidad, usualmente centralidad de grado para encontrar el nodo más importante, ignorando así otras medidas de centralidad igualmente importantes. En el presente trabajo se propone una técnica para la realización de análisis estático en mapas cognitivos difusos basado en la utilización de operadores de agregación particularmente el OWA dependiente (D-OWA) para obtener una medida de centralidad compuesta. La aplicabilidad de la propuesta es demostrada mediante un caso de estudio relacionado con el análisis de los factores críticos de éxito de los proyectos de integración de datos.
其他摘要：Fuzzy cognitive maps are a technique that has received an increasing attention due to its ability to represent causal knowledge being this a great help in the decision making process, especially in situations with a high degree of uncertainty and / or highly complexity in which the decision maker needs to know the impact of the actions on a system. Static analysis can help determining which aspects of the system should be influenced or reducing the number of criteria addressed; however proposals have primarily focused on a single measure of centrality, usually degree centrality to find the most important node, thus ignoring other equally important measures of centrality. In this paper a technique for performing static analysis in fuzzy cognitive maps based on the use of aggregation operators particularly the dependent OWA, Ordered Weighted Averaging (D- OWA) in order to obtain a composite measure of centrality is proposed. The applicability of the proposal is demonstrated by a case of study related to the analysis of success critical factors for the data integration projects.
