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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/34043

    Título
    Detección y diagnóstico de fallos mediante operadores lingüísticos
    Autor
    Vallejo Yuste, Julián
    Director o Tutor
    Sáinz Palmero, Gregorio IsmaelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2018
    Titulación
    Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
    Résumé
    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.
    Materias (normalizadas)
    Calidad - Control
    Agua - Estaciones de tratamiento
    Aguas residuales - Estaciones de tratamiento
    Eficiencia en la industria
    Departamento
    Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/34043
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30977]
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    Fichier(s) constituant ce document
    Nombre:
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    3.889Mo
    Formato:
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    TFG-I-1024anejo.zip
    Tamaño:
    8.066Ko
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    application/zip
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