The Web KnowARR Framework: Orchestrating Computational Intelligence with Graph Databases

This chapter presents fuzzy cognitive maps (FCM) as a vehicle for Web knowledge aggregation, representation, and reasoning. The corresponding Web KnowARR framework incorporates findings from fuzzy logic. To this end, a first emphasis is particularly on the Web KnowARR framework along with a stakeholder management use case to illustrate the framework’s usefulness as a second focal point. This management form is to help projects to acceptance and assertiveness where claims for company decisions are actively involved in the management process. Stakeholder maps visually (re-) present these claims. On one hand, they resort to non-public content and on the other they resort to content that is available to the public (mostly on the Web). The Semantic Web offers opportunities not only to present public content descriptively but also to show relationships. The proposed framework can serve as the basis for the public content of stakeholder maps.

A Dynamic Route Planning Prototype for Cognitive Cities

A software prototype for dynamic route planning in the travel industry for cognitive cities is presented in this paper. In contrast to existing tools, the prototype enhances the travel experience (i.e., sightseeing) by allowing additional flexibility to the user. The theoretical background of the paper strengthens the understanding of the introduced concepts (e.g., cognitive cities, fuzzy logic, graph databases) to comprehend the presented prototype. The prototype applies an instantiation and enhancement of the graph database Neo4j . For didactical reasons and to strengthen the understanding of this prototype a scenario, applied to route planning in the city of Bern (Switzerland) is shown in the paper.

Empowering and assisting natural human mobility: The simbiosis walker

This paper presents the complete development of the Simbiosis Smart Walker. The device is equipped with a set of sensor subsystems to acquire user-machine interaction forces and the temporal evolution of user's feet during gait. The authors present an adaptive filtering technique used for the identification and separation of different components found on the human-machine interaction forces. This technique allowed isolating the components related with the navigational commands and developing a Fuzzy logic controller to guide the device. The Smart Walker was clinically validated at the Spinal Cord Injury Hospital of Toledo - Spain, presenting great acceptability by spinal chord injury patients and clinical staff

Contribución al estudio de la incompatibilidad y otras medidas relacionadas en la lógica borrosa

Resumen La investigación descrita en esta memoria se enmarca en el campo de la lógica borro¬sa. Más concretamente, en el estudio de la incompatibilidad, de la compatibilidad y de la suplementaridad en los conjuntos borrosos y en los de Atanassov. En este orden de ideas, en el primer capítulo, se construyen, tanto de forma directa como indirecta, funciones apropiadas para medir la incompatibilidad entre dos conjuntos borro-sos. Se formulan algunos axiomas para modelizar la continuidad de dichas funciones, y se determina si las medidas propuestas, y otras nuevas que se introducen, verifican algún tipo de continuidad. Finalmente, se establece la noción de conjuntos borrosos compatibles, se introducen axiomas para medir esta propiedad y se construyen algunas medidas de compa¬tibilidad. El segundo capítulo se dedica al estudio de la incompatibilidad y de la compatibilidad en el campo de los conjuntos de Atanassov. Así, en primer lugar, se presenta una definición axiomática de medida de incompatibilidad en este contexto. Después, se construyen medidas de incompatibilidad por medio de los mismos métodos usados en el caso borroso. Además, se formulan axiomas de continuidad y se determina el tipo de continuidad de las medidas propuestas. Finalmente, se sigue un camino similar al caso borroso para el estudio de la compatibilidad. En el tercer capítulo, después de abordar la antonimia de conjuntos borrosos y de conjuntos de Atanassov, se formalizan las nociones de conjuntos suplementarios en estos dos entornos y se presenta, en ambos casos, un método para obtener medidas de suplementaridad a partir de medidas de incompatibilidad vía antónimos. The research described in this report pertains to the field of fuzzy logic and specifically studies incompatibility, compatibility and supplementarity in fuzzy sets and Atanassov's fuzzy sets. As such is the case, Chapter 1 describes both the direct and indirect construction of appropriate functions for measuring incompatibility between two fuzzy sets. We formulate some axioms for modelling the continuity of functions and determine whether the proposed and other measures introduced satisfy any type of continuity. Chapter 2 focuses on the study of incompatibility and compatibility in the field of Ata¬nassov's fuzzy sets. First, we present an axiomatic definition of incompatibility measure in this field. Then, we use the same methods to construct incompatibility measures as in the fuzzy case. Additionally, we formulate continuity axioms and determine the type of conti¬nuity of the proposed measures. Finally, we take a similar approach as in the fuzzy case to the study of compatibility. After examining the antonymy of fuzzy sets and Atanassov's sets, Chapter 3 formalizes the notions of supplementary sets in these two domains, and, in both cases, presents a method for obtaining supplementarity measures from incompatibility measures via antonyms.

Soft-computing based visual control for unmanned vehicles

El objetivo principal de esta Tesis es extender la utilización del “Soft- Computing” para el control de vehículos sin piloto utilizando visión. Este trabajo va más allá de los típicos sistemas de control utilizados en entornos altamente controlados, demonstrando la fuerza y versatilidad de la lógica difusa (Fuzzy Logic) para controlar vehículos aéreos y terrestres en un abanico de applicaciones diferentes. Para esta Tesis se ha realizado un gran número de pruebas reales en las cuales los controladores difusos han manejado una plataforma visual “pan-and-tilt”, un helicoptero, un coche comercial y hasta dos tipos de quadrirotores. El uso del método de optimización “Cross-Entropy” ha sido utilizado para mejorar el comportamiento de algunos de los controladores borrosos. Todos los controladores difusos presentados en ésta Tesis han sido implementados utilizando un código desarrollado por el candidato para tal efecto, llamado MOFS (Miguel Olivares’ Fuzzy Software). Diferentes algoritmos visuales han sido utilizados para adquirir la informaci´on visual del entorno, “Cmashift”, descomposición de la homografía y detección de marcas de realidad aumentada, entre otros. Dicha información visual ha sido utilizada como entrada de los controladores difusos para comandar los vehículos en las diferentes applicaciones autonomas. El volante de un vehículo comercial ha sido controlado para realizar pruebas de conducción autónoma en condiciones de tráfico similares a las de una ciudad. El sistema ha llegado a completar con éxito pruebas de más de 6 km sin ninguna interacción humana, mediante el seguimiento de una línea pintada en el suelo. El limitado campo visual del sistema no ha sido impedimento para alcanzar velocidades de hasta 48 km/h y ser guiado autonomamente en curvas de radio reducido. Objetos estáticos y móviles han sido seguidos desde un helicoptero no tripulado, mediante el control de una plataforma visual “pan-and-tilt”. ´Éste mismo helicoptero ha sido controlado completamente para su aterrizaje autonomo, mediante el control del movimiento lateral (roll), horizontal (pitch) y de altitud. El seguimiento de objetos volantes ha sido resulto mediante el control horizontal (pitch) y de orientación (heading) de un quadrirotor. Para tareas de evitación de obstáculos se ha implementado un controlador difuso para el manejo de la orientación (heading) de un quadrirotor. En el campo de la optimización de controladores se ha aportado al estado del arte una extensión del uso del método “Cross-Entropy”. Está Tesis presenta una novedosa implementación de dicho método para la optimización de las ganancias, la posición y medida de los conjuntos de las funciones de pertenecia y el peso de las reglas para mejorar el comportamiento de un controlador difuso. Dichos procesos de optimización se han realizado utilizando “ROS” y “Matlab Simulink” para obtener mejores resultados para la evitación de colisiones con vehículos aéreos no tripulados. Ésta Tesis demuestra que los controladores implementados con lógica difusa son altamente capaces de controlador sistemas sin tener en cuenta el modelo del vehículo a controlador en entornos altamente perturbables con un sensor de bajo coste como es una cámara. El ruido presentes causado por los cambios de iluminación en la adquisición de imágenes y la alta incertidumbre en la detección visual han sido manejados satisfactoriamente por ésta técnica de de “Soft-Computing” para distintas aplicaciones tanto con vehículos aéreos como terrestres.

An approach to automatic learning assessment based on the computational theory of perceptions

E-learning systems output a huge quantity of data on a learning process. However, it takes a lot of specialist human resources to manually process these data and generate an assessment report. Additionally, for formative assessment, the report should state the attainment level of the learning goals defined by the instructor. This paper describes the use of the granular linguistic model of a phenomenon (GLMP) to model the assessment of the learning process and implement the automated generation of an assessment report. GLMP is based on fuzzy logic and the computational theory of perceptions. This technique is useful for implementing complex assessment criteria using inference systems based on linguistic rules. Apart from the grade, the model also generates a detailed natural language progress report on the achieved proficiency level, based exclusively on the objective data gathered from correct and incorrect responses. This is illustrated by applying the model to the assessment of Dijkstra’s algorithm learning using a visual simulation-based graph algorithm learning environment, called GRAPHs

Some insights for a relationship marketing model integrating SERVQUAL and customer loyalty in dental clinics

The demand of new services, the emergence of new business models, insufficient innovation, underestimation of customer loyalty and reluctance to adopt new management are evidence of the deficiencies and the lack of research about the relations between patients and dental clinics. In this article we propose the structure of a model of Relationship Marketing (RM) in the dental clinic that integrates information from SERVQUAL, Customer Loyalty (CL) and activities of RM and combines the vision of dentist and patient. The first pilot study on dentists showed that: they recognize the value of maintaining better patients however they don't perform RM actions to retain them. They have databases of patients but not sophisticated enough as compared to RM tools. They perceive that the patients value "Assurance" and "Empathy" (two dimensions of service quality). Finally, they indicate that a loyal patient not necessarily pays more by the service. The proposed model will be validated using Fuzzy Logic simulation and the ultimate goal of this research line is contributing a new definition of CL.

Low-speed longitudinal controllers for mass-produced cars: A comparative study

Four longitudinal control techniques are compared: a classical Proportional-Integral (PI) control; an advanced technique-called the i-PI-that adds an intelligent component to the PI; a fuzzy controller based on human experience; and an adaptive-network-based fuzzy inference system. The controllers were designed to tackle one of the challenging topics as yet unsolved by the automotive sector: managing autonomously a gasoline-propelled vehicle at very low speeds. The dynamics involved are highly nonlinear and constitute an excellent test-bed for newly designed controllers. A Citroën C3 Pluriel car was modified to permit autonomous action on the accelerator and the brake pedals-i.e., longitudinal control. The controllers were tested in two stages. First, the vehicle was modeled to check the controllers' feasibility. Second, the controllers were then implemented in the Citroën, and their behavior under the same conditions on an identical real circuit was compared.

Análisis de riesgos en los sistemas de información: un enfoque difuso

En los modelos promovidos por las normativas internacionales de análisis de riesgos en los sistemas de información, los activos están interrelacionados entre sí, de modo que un ataque sobre uno de ellos se puede transmitir a lo largo de toda la red, llegando a alcanzar a los activos más valiosos para la organización. Es necesario entonces asignar el valor de todos los activos, así como las relaciones de dependencia directas e indirectas entre estos, o la probabilidad de materialización de una amenaza y la degradación que ésta puede provocar sobre los activos. Sin embargo, los expertos encargados de asignar tales valores, a menudo aportan información vaga e incierta, de modo que las técnicas difusas pueden ser muy útiles en este ámbito. Pero estas técnicas no están libres de ciertas dificultades, como la necesidad de uso de una aritmética adecuada al modelo o el establecimiento de medidas de similitud apropiadas. En este documento proponemos un tratamiento difuso para los modelos de análisis de riesgos promovidos por las metodologías internacionales, mediante el establecimiento de tales elementos.Abstract— Assets are interrelated in risk analysis methodologies for information systems promoted by international standards. This means that an attack on one asset can be propagated through the network and threaten an organization’s most valuable assets. It is necessary to valuate all assets, the direct and indirect asset dependencies, as well as the probability of threats and the resulting asset degradation. However, the experts in charge to assign such values often provide only vague and uncertain information. Fuzzy logic can be very helpful in such situation, but it is not free of some difficulties, such as the need of a proper arithmetic to the model under consideration or the establishment of appropriate similarity measures. Throughout this paper we propose a fuzzy treatment for risk analysis models promoted by international methodologies through the establishment of such elements.

Variable structure control with chattering reduction of a generalized T-S model

In this paper, a fuzzy logic controller (FLC) based variable structure control (VSC) is presented. The main objective is to obtain an improved performance of highly non-linear unstable systems. New functions for chattering reduction and error convergence without sacrificing invariant properties are proposed. The main feature of the proposed method is that the switching function is added as an additional fuzzy variable and will be introduced in the premise part of the fuzzy rules; together with the state variables. In this work, a tuning of the well known weighting parameters approach is proposed to optimize local and global approximation and modelling capability of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model to improve the choice of the performance index and minimize it. The main problem encountered is that the T-S identification method can not be applied when the membership functions are overlapped by pairs. This in turn restricts the application of the T-S method because this type of membership function has been widely used in control applications. The approach developed here can be considered as a generalized version of the T-S method. An inverted pendulum mounted on a cart is chosen to evaluate the robustness, effectiveness, accuracy and remarkable performance of the proposed estimation approach in comparison with the original T-S model. Simulation results indicate the potential, simplicity and generality of the estimation method and the robustness of the chattering reduction algorithm. In this paper, we prove that the proposed estimation algorithm converge the very fast, thereby making it very practical to use. The application of the proposed FLC-VSC shows that both alleviation of chattering and robust performance are achieved.

A novel topology control approach to maintain the node degree in dynamic wireless sensor networks

Topology control is an important technique to improve the connectivity and the reliability of Wireless Sensor Networks (WSNs) by means of adjusting the communication range of wireless sensor nodes. In this paper, a novel Fuzzy-logic Topology Control (FTC) is proposed to achieve any desired average node degree by adaptively changing communication range, thus improving the network connectivity, which is the main target of FTC. FTC is a fully localized control algorithm, and does not rely on location information of neighbors. Instead of designing membership functions and if-then rules for fuzzy-logic controller, FTC is constructed from the training data set to facilitate the design process. FTC is proved to be accurate, stable and has short settling time. In order to compare it with other representative localized algorithms (NONE, FLSS, k-Neighbor and LTRT), FTC is evaluated through extensive simulations. The simulation results show that: firstly, similar to k-Neighbor algorithm, FTC is the best to achieve the desired average node degree as node density varies; secondly, FTC is comparable to FLSS and k-Neighbor in terms of energy-efficiency, but is better than LTRT and NONE; thirdly, FTC has the lowest average maximum communication range than other algorithms, which indicates that the most energy-consuming node in the network consumes the lowest power.

Contribución al estudio y clasificación de las funciones de implicación borrosas

La tesis doctoral "Contribución al estudio y clasificación de las funciones de implicación borrosas" constituye a la vez una revisión y un conjunto de aportaciones a la modelización de enunciados condicionales, o enunciados del tipo "Si P, entonces Q". Dentro del marco de la lógica borrosa, tradicionalmente, se considera que la mayor parte de las funciones de implicación, que modelizan los enunciados condicionales, deberían generalizar la implicación material booleana. En esta memoria se apoya el argumento de que la implicación material booleana no es siempre el modelo más adecuado para la modelización de los enunciados condicionales, por lo que se definen y estudian clases o grupos de funciones de implicación que se adecúen a las necesidades de cada caso de aplicación. Así pues, tras un capítulo introductorio, en el capítulo 2 se plantean clases de funciones de implicación que sirvan de apoyo en la definición de aplicaciones de carácter borroso más allá de las funciones de implicación borrosas derivadas de la implicación material booleana. Así se llega a la conclusión de que son necesarios, por lo menos, cuatro clases de funciones de implicación de las que se estudian sus propiedades. En el tercer capítulo se aborda el estudio de la verificación tanto de la regla del Modus Ponens como de la regla del Modus Tollens por parte de las funciones de implicación pertenecientes a cada una de las clases planteadas. Por último, en el capítulo 4 se presenta un estudio de los operadores citados como implicaciones borrosas en la literatura bajo el enfoque presentado en esta memoria, ampliándose estudios realizados por otros autores. ---ABSTRACT--- The Ph.D. Thesis "Contribution al estudio y clasificacion de las funciones de implication borrosas" is a revision and a set of contributions to the conditional statements or statements of the type "If P then Q" modelization. It has been usually considered in Fuzzy Logic, that implication functions that model conditional statements should generalize the boolean material implication. The present memory supports the argument that boolean material implication is not always the most appropiated model for conditional statements, so implication function groups or clusters are denned in order to fit in each application. Therefore, after an introductory chapter, in chapter 2 groups or clusters of implication functions are given in order to bear out fuzzy applications definitions further on from implication functions coming from boolean material implication. Then, it has been reached the conclusion that, at least, four types of implication functions are needed so their properties are studied.

Vision-Based Tracking, Odometry and Control for UAV Autonomy

El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una solución en tiempo real basada en visión estéreo o monocular precisa y robusta para que un vehículo aéreo no tripulado (UAV) sea autónomo en varios tipos de aplicaciones UAV, especialmente en entornos abarrotados sin señal GPS. Este trabajo principalmente consiste en tres temas de investigación de UAV basados en técnicas de visión por computador: (I) visual tracking, proporciona soluciones efectivas para localizar visualmente objetos de interés estáticos o en movimiento durante el tiempo que dura el vuelo del UAV mediante una aproximación adaptativa online y una estrategia de múltiple resolución, de este modo superamos los problemas generados por las diferentes situaciones desafiantes, tales como cambios significativos de aspecto, iluminación del entorno variante, fondo del tracking embarullado, oclusión parcial o total de objetos, variaciones rápidas de posición y vibraciones mecánicas a bordo. La solución ha sido utilizada en aterrizajes autónomos, inspección de plataformas mar adentro o tracking de aviones en pleno vuelo para su detección y evasión; (II) odometría visual: proporciona una solución eficiente al UAV para estimar la posición con 6 grados de libertad (6D) usando únicamente la entrada de una cámara estéreo a bordo del UAV. Un método Semi-Global Blocking Matching (SGBM) eficiente basado en una estrategia grueso-a-fino ha sido implementada para una rápida y profunda estimación del plano. Además, la solución toma provecho eficazmente de la información 2D y 3D para estimar la posición 6D, resolviendo de esta manera la limitación de un punto de referencia fijo en la cámara estéreo. Una robusta aproximación volumétrica de mapping basada en el framework Octomap ha sido utilizada para reconstruir entornos cerrados y al aire libre bastante abarrotados en 3D con memoria y errores correlacionados espacialmente o temporalmente; (III) visual control, ofrece soluciones de control prácticas para la navegación de un UAV usando Fuzzy Logic Controller (FLC) con la estimación visual. Y el framework de Cross-Entropy Optimization (CEO) ha sido usado para optimizar el factor de escala y la función de pertenencia en FLC. Todas las soluciones basadas en visión en este trabajo han sido probadas en test reales. Y los conjuntos de datos de imágenes reales grabados en estos test o disponibles para la comunidad pública han sido utilizados para evaluar el rendimiento de estas soluciones basadas en visión con ground truth. Además, las soluciones de visión presentadas han sido comparadas con algoritmos de visión del estado del arte. Los test reales y los resultados de evaluación muestran que las soluciones basadas en visión proporcionadas han obtenido rendimientos en tiempo real precisos y robustos, o han alcanzado un mejor rendimiento que aquellos algoritmos del estado del arte. La estimación basada en visión ha ganado un rol muy importante en controlar un UAV típico para alcanzar autonomía en aplicaciones UAV. ABSTRACT The main objective of this dissertation is providing real-time accurate robust monocular or stereo vision-based solution for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to achieve the autonomy in various types of UAV applications, especially in GPS-denied dynamic cluttered environments. This dissertation mainly consists of three UAV research topics based on computer vision technique: (I) visual tracking, it supplys effective solutions to visually locate interesting static or moving object over time during UAV flight with on-line adaptivity approach and multiple-resolution strategy, thereby overcoming the problems generated by the different challenging situations, such as significant appearance change, variant surrounding illumination, cluttered tracking background, partial or full object occlusion, rapid pose variation and onboard mechanical vibration. The solutions have been utilized in autonomous landing, offshore floating platform inspection and midair aircraft tracking for sense-and-avoid; (II) visual odometry: it provides the efficient solution for UAV to estimate the 6 Degree-of-freedom (6D) pose using only the input of stereo camera onboard UAV. An efficient Semi-Global Blocking Matching (SGBM) method based on a coarse-to-fine strategy has been implemented for fast depth map estimation. In addition, the solution effectively takes advantage of both 2D and 3D information to estimate the 6D pose, thereby solving the limitation of a fixed small baseline in the stereo camera. A robust volumetric occupancy mapping approach based on the Octomap framework has been utilized to reconstruct indoor and outdoor large-scale cluttered environments in 3D with less temporally or spatially correlated measurement errors and memory; (III) visual control, it offers practical control solutions to navigate UAV using Fuzzy Logic Controller (FLC) with the visual estimation. And the Cross-Entropy Optimization (CEO) framework has been used to optimize the scaling factor and the membership function in FLC. All the vision-based solutions in this dissertation have been tested in real tests. And the real image datasets recorded from these tests or available from public community have been utilized to evaluate the performance of these vision-based solutions with ground truth. Additionally, the presented vision solutions have compared with the state-of-art visual algorithms. Real tests and evaluation results show that the provided vision-based solutions have obtained real-time accurate robust performances, or gained better performance than those state-of-art visual algorithms. The vision-based estimation has played a critically important role for controlling a typical UAV to achieve autonomy in the UAV application.

Improving flexible databases searches using machine learning

El objetivo principal de este proyecto ha sido introducir aprendizaje automático en la aplicación FleSe. FleSe es una aplicación web que permite realizar consultas borrosas sobre bases de datos nítidos. Para llevar a cabo esta función la aplicación utiliza unos criterios para definir los conceptos borrosos usados para llevar a cabo las consultas. FleSe además permite que el usuario cambie estas personalizaciones. Es aquí donde introduciremos el aprendizaje automático, de tal manera que los criterios por defecto cambien y aprendan en función de las personalizaciones que van realizando los usuarios. Los objetivos secundarios han sido familiarizarse con el desarrollo y diseño web, al igual que recordar y ampliar el conocimiento sobre lógica borrosa y el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog. A lo largo de la realización del proyecto y sobre todo después del estudio de los resultados se demuestra que la agrupación de los usuarios marca la diferencia con la última versión de la aplicación. Esto se basa en la siguiente idea, podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático sobre las personalizaciones de los criterios de todos los usuarios, pero la gran diversidad de opiniones de los usuarios puede llevar al algoritmo a concluir criterios erróneos o no representativos. Para solucionar este problema agrupamos a los usuarios intentando que cada grupo tengan la misma opinión o mismo criterio sobre el concepto. Y después de haber realizado las agrupaciones usar el algoritmo de aprendizaje automático para precisar el criterio por defecto de cada grupo de usuarios. Como posibles mejoras para futuras versiones de la aplicación FleSe sería un mejor control y manejo del ejecutable plserver. Este archivo se encarga de permitir a la aplicación web usar el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog para llevar a cabo la lógica borrosa relacionada con las consultas. Uno de los problemas más importantes que ofrece plserver es que bloquea el hilo de ejecución al intentar cargar un archivo con errores y en caso de ocurrir repetidas veces bloquea todas las peticiones siguientes bloqueando la aplicación. Pensando en los usuarios y posibles clientes, sería también importante permitir que FleSe trabajase con bases de datos de SQL en vez de almacenar la base de datos en los archivos de Prolog. Otra posible mejora basarse en distintas características a la hora de agrupar los usuarios dependiendo de los conceptos borrosos que se van ha utilizar en las consultas. Con esto se conseguiría que para cada concepto borroso, se generasen distintos grupos de usuarios, los cuales tendrían opiniones distintas sobre el concepto en cuestión. Así se generarían criterios por defecto más precisos para cada usuario y cada concepto borroso.---ABSTRACT---The main objective of this project has been to introduce machine learning in the application FleSe. FleSe is a web application that makes fuzzy queries over databases with precise information, using defined criteria to define the fuzzy concepts used by the queries. The application allows the users to change and custom these criteria. On this point is where the machine learning would be introduced, so FleSe learn from every new user customization of the criteria in order to generate a new default value of it. The secondary objectives of this project were get familiar with web development and web design in order to understand the how the application works, as well as refresh and improve the knowledge about fuzzy logic and logic programing. During the realization of the project and after the study of the results, I realized that clustering the users in different groups makes the difference between this new version of the application and the previous. This conclusion follows the next idea, we can use an algorithm to introduce machine learning over the criteria that people have, but the problem is the diversity of opinions and judgements that exists, making impossible to generate a unique correct criteria for all the users. In order to solve this problem, before using the machine learning methods, we cluster the users in order to make groups that have the same opinion, and afterwards, use the machine learning methods to precise the default criteria of each users group. The future improvements that could be important for the next versions of FleSe will be to control better the behaviour of the plserver file, that cost many troubles at the beginning of this project and it also generate important errors in the previous version. The file plserver allows the web application to use Ciao-Prolog, a logic programming language that control and manage all the fuzzy logic. One of the main problems with plserver is that when the user uploads a file with errors, it will block the thread and when this happens multiple times it will start blocking all the requests. Oriented to the customer, would be important as well to allow FleSe to manage and work with SQL databases instead of store the data in the Prolog files. Another possible improvement would that the cluster algorithm would be based on different criteria depending on the fuzzy concepts that the selected Prolog file have. This will generate more meaningful clusters, and therefore, the default criteria offered to the users will be more precise.

Two Consistent Many-Valued Logics for Paraconsistent Phenomena

In this reviewing paper, we recall the main results of our papers [24, 31] where we introduced two paraconsistent semantics for Pavelka style fuzzy logic. Each logic formula a is associated with a 2 x 2 matrix called evidence matrix. The two semantics are consistent if they are seen from 'outside'; the structure of the set of the evidence matrices M is an MV-algebra and there is nothing paraconsistent there. However, seen from "inside,' that is, in the construction of a single evidence matrix paraconsistency comes in, truth and falsehood are not each others complements and there is also contradiction and lack of information (unknown) involved. Moreover, we discuss the possible applications of the two logics in real-world phenomena.