2026-04-27T13:50:18Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/340432021-06-29T23:21:06Zcom_10324_38col_10324_852
Sáinz Palmero, Gregorio Ismael
Vallejo Yuste, Julián
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
2019-01-16T18:21:40Z
2019-01-16T18:21:40Z
2018
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/34043
La realización de este trabajo tiene como objetivo principal diseñar una
metodología basada en Machine Learning e Inteligencia Computacional (IC) que
haga posible la detección y diagnosis de los fallos de una planta depuradora de
aguas residuales a partir de información recogida por sistemas de
monitorización. Con esta meta se tratarán de buscar los modelos y metodologías
basados en IC más idóneos para dicha tarea. Por otro lado también se realizará
un proceso de toma de decisiones basado en operadores lingüísticos.
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
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spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Calidad - Control
Agua - Estaciones de tratamiento
Aguas residuales - Estaciones de tratamiento
Eficiencia en la industria
Detección y diagnóstico de fallos mediante operadores lingüísticos
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis