    @inproceedings {GonzaloRamos1996,
	title = {ID3f+A. Algoritmo de Aprendizaje Inductivo Borroso con Divisi{\'o}n Intervalar Autom{\'a}tica de los Atributos},
	booktitle = {VI Congreso Espa{\~n}ol Sobre Tecnolog{\'\i}as y L{\'o}gica Fuzzy (ESTYLF{\textquoteright}96)},
	year = {1996},
	month = {Septiembre},
	pages = {225-230},
	abstract = {<p>Uno de los campos m\&aacute;s prometedores dentro del estudio de la ambig\&uuml;edad es el del aprendizaje, tanto por su importancia consusntacial como por su relaci\&oacute;n con la Inteligencia Artificial. Esta relaci\&oacute;n se hace evidente cuando intentamos resolver, desde una perspectiva borrosa, el problema de la adquisici\&oacute;n autom\&aacute;tica del conocimiento en sistemas expertos. El algoritmo ID3, el m\&aacute;s relevante de los utilizados para la inducci\&oacute;n de \&aacute;rboles de decisi\&oacute;n, no es utilizable tal cual con un concepto borroso del concepto de pertenencia. Adem\&aacute;s se muestra ineficiente cuando no existe un experto humano que defina correctamente los subrangos de actuaci\&oacute;n para los atributos que junto a las clases expresan las relaciones entre situaciones que este algoritmo de aprendizaje intenta descubrir. Proponemos como soluci\&oacute;n un nuevo algoritmo, el ID3f+A, que posee la capacidad de tratamiento borroso del concepto de pertenencia, gracias a una modificaci\&oacute;n del concepto de entrop\&iacute;a, y adem\&aacute;s realiza la divisi\&oacute;n intervalar autom\&aacute;tica de los atributos, merced al control del proceso inductivo por medio de la utilizaci\&oacute;n de experiencias de control.</p>},
	author = {Gonzalo Ramos and Javier Lopez}
}
