Academic literature on the topic 'Identificación Robusta'
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Journal articles on the topic "Identificación Robusta"
Biagiola, Silvina I., and José L. Figueroa. "Identificación Robusta de Modelos Wiener y Hammerstein." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 6, no. 2 (April 2009): 98–107. http://dx.doi.org/10.1016/s1697-7912(09)70098-6.
Full textPedroza Zuñiga, Luis Horacio, Rubí Surema Peniche Cetzal, and Luis Lizasoain Hernández. "Criterios para la identificación y selección de escuela eficaces de nivel medio superior." Revista Electrónica de Investigación Educativa 20, no. 1 (February 9, 2018): 14. http://dx.doi.org/10.24320/redie.2018.20.1.2170.
Full textDelgado, Gustavo, Norma Hernández, Leticia Méndez, and Abad Rojas. "Aplicación de la estadística robusta en la identificación de valores “OUTLIERS” en análisis de residuos de clorpirifos en maní. programa elaborado en Hp-Basic utilizando la calculadora gráfica HP Prime." Revista Iberoamericana de Bioeconomía y Cambio Climático 4, no. 8 (December 5, 2018): 903–23. http://dx.doi.org/10.5377/ribcc.v4i8.6466.
Full textZuluaga Ríos, Carlos David, Eduardo Giraldo Suárez, and Mauricio Alexánder Álvarez López. "Robust statistic dual Kalman filter for wind generator identification in presence of outliers." Ingeniería y Desarrollo 32, no. 1 (January 15, 2014): 115–37. http://dx.doi.org/10.14482/inde.32.1.5241.
Full textEspinoza Pelcastre, Cristhian, Sergio Hernández-León, David S. Gernandt, Oscar Arce-Cervantes, Rodrigo Rodríguez-Laguna, and José González-Ávalos. "Clave de identificación taxonómica con caracteres anatómicos foliares para especies de Pinus L. en Hidalgo." Revista Mexicana de Ciencias Forestales 9, no. 47 (May 11, 2018): 028–49. http://dx.doi.org/10.29298/rmcf.v9i47.167.
Full textAriza Garzón, Miller J., and Javier B. Cadena Lozano. "Identificación de relaciones entre variables de política económica en Colombia a través de funciones de correlación cruzada." Cuadernos de Administración 30, no. 51 (July 4, 2014): 36–48. http://dx.doi.org/10.25100/cdea.v30i51.41.
Full textAhumada, María Luján, and Cecilia Trillo. "Diversidad de especies naturalizadas del género Opuntia (Cactaceae) utilizadas por los pobladores del norte de Córdoba (Argentina)." Boletín de la Sociedad Argentina de Botánica 52, no. 1 (May 11, 2017): 191–206. http://dx.doi.org/10.31055/1851.2372.v52.n1.16919.
Full textSilva Peñafiel, Geovanny Euclides, Verónica Marcela Zapata Yánez, Klever Patricio Morales Guamán, and Luis Marcelo Toaquiza Padilla. "Análisis de metodologías para desarrollar Data Warehouse aplicado a la toma de decisiones." Ciencia Digital 3, no. 3.4. (September 10, 2019): 397–418. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4..922.
Full textGaralgordobil, Maite, and Carmen Maganto. "SPECI. SCREENING DE PROBLEMAS EMOCIONALES Y DE CONDUCTA INFANTIL: DESCRIPCIÓN Y DATOS PSICOMÉTRICOS." International Journal of Developmental and Educational Psychology. Revista INFAD de Psicología. 4, no. 1 (November 29, 2016): 319. http://dx.doi.org/10.17060/ijodaep.2014.n1.v4.618.
Full textEscobar de Lima, Carlos Alberto, and Iván Rodrígo Vargas Ramírez. "Diseño e implementación de un sistema hospitalario basado en tecnología RFID: "Computación ágil, inteligente y móvil"." Revista científica, no. 10 (November 30, 2007): 22. http://dx.doi.org/10.14483/23448350.292.
Full textDissertations / Theses on the topic "Identificación Robusta"
Herrero, Durá Juan Manuel. "Identificación Robusta de Sistemas no Lineales mediante Algoritmos Evolutivos." Doctoral thesis, 2019. http://hdl.handle.net/10251/131396.
Full text[ES] Al proceso de identificación de los parámetros de un modelo nominal y su incertidumbre para su utilización en Control Robusto se le conoce como Identificación Robusta Paramétrica (IR). Un posible enfoque para abordar la IR, que resulta apropiado cuando el desconocimiento de las propiedades estadísticas del ruido y/o la dinámica no modelada invalidan los enfoques estocásticos, es el determinístico (Set Membership Estimation). Este enfoque asume que el error de identificación (EI), diferencia entre las salidas medidas de proceso y las simuladas del modelo, aunque es desconocido, está acotado. De ahí que, bajo este enfoque, se persiga la determinación del conjunto de parámetros que consiguen mantener el EI acotado para una determinada norma y cota. Dicho conjunto es conocido como el conjunto de parámetros factibles (FPS). Cuando el modelo es lineal respecto de sus parámetros, el FPS, si existe, es un politopo convexo. En modelos no lineales dicho politopo puede ser no convexo e incluso inconexo. En esta tesis se presenta una metodología de IR que permite determinar FPS, de cualquier tipo, en modelos no lineales cualesquiera, acotando el EI simultáneamente mediante varias normas. La metodología transforma el problema de IR en un problema de optimización multimodal con infinitos óptimos globales, los cuales constituyen el FPS. Para su optimización se ha desarrollado un algoritmo evolutivo (EA) específico e-GA, que caracteriza el FPS mediante un conjunto discreto de modelos FPS* adecuadamente distribuido a lo largo del FPS. La metodología viene acompañada de un procedimiento que facilita la determinación de las cotas, asociadas a las normas que acotan el EI, para asegurar que FPS no se aun conjutno vacío. Para ello, se utiliza la información que genera el frente de Pareto resultante de la minimización simultánea de las normas mediante una optimización multiobjetivo.Para resolver este problema de optimización se ha desarrollado el algoritmo evolutivo e-MOGA. Adicionalmente, se propone como modelo nominal un modelo de proyección interpolada restringida que, pertenenciendo al FPS, resulta óptimo respecto del error de identificación y respecto del error de estimación en el espacio de parámetros. Como ejemplos de aplicación de la metodología propuesta se presenta la IR, con datos reales, de los parámetros de tres modelos no lineales: un sistema térmico, un modelo que refleja el bloqueo que produce un determinado fármaco sobre las corrientes iónicas de una célula cardíaca y el modelo climático de un invernadero (temperatura y humedad) con cultivo hidropónico de rosas.
[CAT] Al procés d'identificació dels paràmetres d'un model nominal i la seua incertesa per a la seua utilització en Control Robust se'l coneix com a Identificació Robusta Paramètrica (IR). Un possible enfocament per a abordar l'IR, que resulta apropiat quan el desconeixement de les propietats estadístiques del soroll i/o la dinàmica no modelada invaliden els enfocaments estocàstics, és el determinístic (Set Membership Estimation). Aquest enfocament assumeix que l'error d'identificació (EI), diferència entre les eixides mesurades del procés i les simulades del model, encara que és desconegut, està acotat. Davall aquest enfocament, es persegueix la determinació del conjunt de paràmetres que aconsegueixen mantenir l'EI acotat per a una determinada norma i cota. Dit conjunt és conegut com el conjunt de paràmetres factibles (FPS). Quan el model és lineal respecte dels seus paràmetres, el FPS, si existeix, és un politop convex. En models no lineals dit politop pot ser no convex i fins i tot inconnex. En aquesta tesi es presenta una metodologia d'IR que permet determinar FPS, de qualsevol tipus, en models no lineals qualsevol, acotant l'EI simultàniament mitjançant diverses normes. La metodologia transforma el problema d'IR en un problema d'optimització multimodal amb infinits òptims globals, els quals constitueixen el FPS. Per a la seua optimització s'ha desenvolupat un algoritme evolutiu (EA) específic e-GA, que caracteritza el FPS mitjançant un conjunt discret de models FPS^* adequadament distribuït al llarg del FPS. La metodologia ve acompanyada d'un procediment que facilita la determinació de les cotes, associades a les normes que acoten l'EI, per a assegurar que FPS\neq\emptyset. Per a això, s'utilitza la informació que genera el front de Pareto resultant de la minimització simultània de les normes mitjançant una optimització multiobjetiu. Per a la resoldre, el problema multiobjectiu s'ha desenvolupat l'algoritme evolutiu e-MOGA. Addicionalment, es proposa com a model nominal un model de projecció interpolada restringida que, pertanyent al FPS, resulta òptim respecte de l'error d'identificació i respecte de l'error de estimació en l'espai de paràmetres. Com a exemples d'aplicació de la metodologia proposada es presenta l'IR, amb dades reals, dels paràmetres de tres models no lineals: un sistema tèrmic, un model que reflecteix el bloqueig que produeix un determinat fàrmac sobre els corrents iònics d'una cèl·lula cardíaca i el model climàtic d'un hivernacle (temperatura i humitat) amb cultiu hidropònic de roses.
Herrero Durá, JM. (2006). Identificación Robusta de Sistemas no Lineales mediante Algoritmos Evolutivos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/131396
Conference papers on the topic "Identificación Robusta"
Biagiola, Silvina, Christian Schmidt, and Jose Figueroa. "Enfoque robusto para identificación y control basado en modelo de volterra." In 2014 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/argencon.2014.6868583.
Full textEsnal-Angulo, Iñaki, and Bernabé Hernandis-Ortuño. "Estudio demoscópico de los atributos de un dispositivo de asistencia abdominointestinal." In Systems & Design 2017. Valencia: Universitat Politècnica València, 2017. http://dx.doi.org/10.4995/sd2017.2017.7202.
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