A mixed qualitative quantitative self-learning classification technique applied to situation assessment in industrial process control
Título de la tesis:
A mixed qualitative quantitative self-learning classification technique applied to situation assessment in industrial process control
Autor/es:
Aguado Chao, J. Carlos (Juan Carlos)
Tipo de documento:
Tesis (Doctoral)
Universidad:
UPC
Departamento:
707 ENGINYERIA DE SISTEMES AUTOMÀTICA I INFORMÀTICA INDUSTRIAL
Idioma:
Inglés
Palabras clave:
automàtica i control, intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic, lògica difusa, classificació híbrida, connectius, xarxes neuronals
Fecha de la defensa:
22-12-1998
Notas:
Tesis dirigida por: Aguilar Martín, Josep
Resumen: Aquesta memòria s'ha escrit amb l'ànim d'exposar els punts de vista i els resultats nous que l'autor ha pogut obtenir. No s'hi troba, per tant, una descripció detallada de tots els temes que conformen la teoria dels operadors de T-indistingibilitat, el Raonament Aproximat ni, per descomptat, la Lògica Difusa. S'ha glossat només els aspectes necessaris per fer la memòria autocontinguda, i s'ha reforçat l'exposició amb un conjunt ampli de referències bibliogràfiques. L'excel·lència de moltes d'elles fa absolutament innecesari i pretenciós l'intent de l'autor de reescriure sobre ...
Valoración:
Clasificación por
