En este trabajo se expone la arquitectura funcional para el aprendizaje de clasificadores en el contexto de un sistema de visión basado en el conocimiento. la arquitectura se orienta a la abstracción de los clasificadores a partir de muestras seleccionadas por el diseñador en un contexto en general, borroso. La adquisición y monitorización de muestras se realiza con una herramienta de interacción. La arquitectura se orienta a la selección de atributos o características relevantes, así como a la selección activa de muestras. Todo ello en evaluación global a partir de la calidad del clasificador. El clasificador inducido se basa en el paradigma de las Redes Neuronales y el resultado es interpretable. Se incluyen diversas reflexiones, consideraciones y conjeturas de diseño.

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