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dc.contributor.advisorZamarreño Cosme, Jesús María es
dc.contributor.authorVallejo Antolín, Antonio
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2018-10-24T14:05:15Z
dc.date.available2018-10-24T14:05:15Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/32307
dc.description.abstractTradicionalmente la modelización e identificación de la dinámica del vuelo de un avión se ha llevado a cabo mediante el ajuste de parámetros de modelos físico-matemáticos a partir de datos de ensayos en vuelo. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una forma alternativa de modelización basada en el entrenamiento y validación de Redes Neuronales Artificiales, con especial énfasis en la Red Neuronal en el Espacio de Estados desarrollada por Zamarreño, J.M. (1998). Para realizar esta tarea se usa la librería de aprendizaje automático TensorFlow de Google, aprovechando la capacidad que ofrece para la ejecución de los algoritmos en la unidad de procesamiento gráfico (GPU).es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subjectRedes neuronales (Informática)es
dc.subjectControl, Sistemas de (Vuelo)es
dc.titleModelado experimental de la dinámica de un avión basado en una red neuronal en el espacio de estados.es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Investigación en Ingeniería de Procesos y Sistemas Industrialeses


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