A mixed qualitative quantitative self-learning classification technique applied to situation assessment in industrial process control.

Tesis doctoral de Juan Carlos Aguado Chao

El propósito de esta tesis ha sido el perfeccionamiento, generalización y realización práctica de los métodos de clasificación basados en conectivos híbridos, para aplicarlos seguidamente a la supervisión de procesos industriales. el trabajo ha sido dividido en cinco secciones. La primera parte, a modo de introducción, recuerda las características de diferentes técnicas de clasificación automática, y explica las ventajas fundamentales del método lamda, entre ellas, su capacidad de trabajar simultáneamente con datos cualitativos y cuantitativos, su rapidez, automatismo de funcionamiento, bajo requerimientos de memoria y fácil interpretación de los resultados. Este método empezo a ser diseñado hace unos quince años gracias al esfuerzo de varios autores (aguilar, lópez de mántaras, piera…). la segunda sección del trabajo se centra en generalizar y completar las capacidades de esta técnica, dando origen a los métodos basados en conectivos híbridos. Tal generalización se emprende en tres direcciones: extensión de la función de posibilidad utilizada para los descriptores cualitativos, completición de la capacidad de exploración automática de los todos resultados posibles, y diseño de medidas difusas de evaluación de estos resultados. tras estas contribuciones teóricas, la siguiente aportación de la tesis es la programación de un entorno de aprendizaje y rutinas de reconocimiento en tiempo real que además se ofrecen al dominio público vía internet. Sus características son la flexibilidad, potencia, modularidad (filosofía orientada a objetos), facilidad de uso en varias plataformas y rapidez de funcionamiento. la cuarta parte del trabajo ilustra la bondad del método aplicando las herramientas desarrolladas a la supervisión de un proceso industrial real, logrando un muy buen rendimiento. por supuesto, la última sección de la tesis se ocupa de apuntar líneas de investi

 

Datos académicos de la tesis doctoral «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:  Juan Carlos Aguado Chao
  • Universidad:  Politécnica de catalunya
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1999

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Josep Aguilar Martin
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: joseba-jokin Quevedo casin
    • pilar Fuster parra (vocal)
    • nuria Agell jané (vocal)
    • carina Gibert oliveras (vocal)

 

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