Show simple item record

dc.contributor.advisorMuñoz Moner, Antonio Faustinospa
dc.contributor.authorBallesteros Ricaurte, Javier Antoniospa
dc.contributor.authorGuevara Pérez, Alonsospa
dc.date.accessioned2020-06-26T21:32:16Z
dc.date.available2020-06-26T21:32:16Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/3309
dc.description.abstractLos Algoritmos Genéticos son procedimientos adaptativos para la búsqueda de soluciones en espacios complejos inspirados en la evolución biológica, con patrones de operaciones basados en el principio Darwiniano de reproducción y supervivencia de los individuos que mejor se adaptan al entorno en que viven. En este trabajo se presenta un estudio sobre los Algoritmos Genéticos y la Lógica Difusa, en el desarrollo una metodología propuesta para replicar las funciones de un controlador (desconociendo su Firmware), utilizando procedimientos de obtención del conjunto de reglas de inferencia, agrupamiento difuso, para después aplicar el desarrollo del algoritmo genético simple con algunas alteraciones, buscando el objetivo del trabajo propuesto.spa
dc.description.sponsorshipInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESMspa
dc.description.tableofcontentsRESUMEN ............................................................................................................ 14 MÉTODO Y PROCEDIMIENTOS DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES, BASADOS EN TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL15 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .................................... 15 OBJETIVOS .......................................................................................................... 16 Objetivo general .................................................................................................... 16 Objetivos específicos............................................................................................. 16 RESULTADOS ESPERADOS ............................................................................... 16 JUSTIFICACIÓN DEL TEMA ….………………………………………………………17 IMPORTANCIA DEL TEMA ……………………………………………………………17 INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 19 1. ESTADO DEL ARTE .................................................................................. 21 1.1 VISIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES.................................... 22 1.2 RECOCIDO SIMULADO ............................................................................. 24 1.3 ALGORITMOS GENÉTICOS ...................................................................... 24 1.4 ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS. .................................................................. 27 1.5 ALGORITMOS EVOLUTIVOS. ................................................................... 27 1.6 LÓGICA DIFUSA. ....................................................................................... 28 1.7 CONTROLADORES. .................................................................................. 30 1.8 TERMINOLOGÍA BIOLÓGICA. .................................................................. 32 1.8.1 Conceptos de Computación Evolutiva. ....................................................... 34 1.9 TEORÍA DE CONTROL. ............................................................................. 36 2 METODOLOGÍA DE CLONACIÓN ............................................................. 40 2.1 SELECCIÓN DE LOS MEDIOS Y/O SISTEMAS DE CLONAR .................. 41 2.2 DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE LA MUESTRA ............................. 41 2.3 AGRUPAMIENTO DIFUSO ("FUZZY C-MEANS") ..................................... 41 2.3.1 Creación de clusters …………………………………………………………………………43 2.3.2 Selección de los clusters de entrada y de salida .…………………………………44 2.4 INFERENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ............................................ 44 2.4.1 Creación de los cromosomas a partir de los clusters. ................................ 45 2.4.2 Codificación del cromosoma. ..................................................................... 46 2.4.3 Identificación de operadores genéticos. ..................................................... 47 2.4.4 Identificación de información de salida. ...................................................... 47 2.5 RESULTADOS ........................................................................................... 48 2.6 ALGORITMO GENÉTICO PROPUESTO ................................................... 48 2.6.1 Representación. ...................................................................................... 49 2.6.2 Población inicial. ..................................................................................... 51 2.6.3 Función de adecuación. .......................................................................... 52 2.6.4 Operadores Genéticos. ........................................................................... 52 2.6.4.1 Operador de Selección ….……………………………………………………53 2.6.4.2 Operador de Cruce ………………………………………………………….…55 2.6.4.3 Operador de mutación ……………………………………………………..….55 2.6.5 Parámetros.............................................................................................. 56 2.7 DISPOSITIVO CLONADO ................................................................... 57 3 INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES DEL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO COMO OBJETO DE REGULACIÓN .................................. 59 3.1 APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL (Ni) Y COBALTO (Co) DE LA TECNOLOGÍA CARON ...................................................................... 59 3.2 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES EN LA INSTALACIÓN INDUSTRIAL ................................................................................ 60 3.3 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EN LA INSTALACIÓN EXPERIMENTAL ................................................................................................... 64 3.3.1 Estudio de la cinética de la sedimentación selectiva de sulfuros de cobalto a partir de los licores carbonato – amoniacales. ...................................................... 65 3.3.2 Influencia del gasto de reactivos sobre el proceso de separación de cobalto ……………… ......................................................................................................... 66 3.3.3 Influencia del gasto de semilla en el proceso de separación de cobalto. 73 4 METODOLOGÍA DE APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO............................................................................................ 76 4.1 DESCOMPOSICIÓN DE LA TAREA DE SÍNTESIS ESTRUCTURAL DEL SISTEMA DE DIRECCIÓN DEL PROCESO ......................................................... 76 4.2 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS SUBSISTEMAS ESTABILIZADORES DE FRECUENCIA MEDIA ........................ 80 4.2.1 Realización practica del sistema de dirección del proceso teniendo en cuenta las circunstancias mencionadas anteriormente. .................................................... 81 4.2.2 Compensador ideal. ................................................................................ 82 4.3 ALGORITMOS PARA LA COMPENSACIÓN DE PERTURBACIONES Y SU AUTORREGULACIÓN .......................................................................................... 82 4.4 CARGA INFORMATIVA DE LA DIRECCIÓN DE ACCIÓN SOBRE LA VARIACIÓN DEL RÉGIMEN DE SEDIMENTACIÓN ............................................ 90 5 METODOLOGÍA APLICADA DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES .............................................................................................................................. 97 5.1. SELECCIÓN DEL SISTEMA (CASO DE ESTUDIO) .................................. 97 5.1.1 CONTROL DE SUPERVISIÓN ............................................................. 100 5.2. VOLUMEN DE LA MUESTRA .................................................................. 101 5.3. AGRUPAMIENTO DIFUSO ...................................................................... 102 5.4. INFENRENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ....................................... 110 5.4.1 Creación de los Cromosomas ............................................................... 111 5.4.2 Codificación de los cromosomas........................................................... 111 5.4.3 Operadores Genéticos .......................................................................... 111 5.4.4 Identificación de valores de salida ........................................................ 111 5.5. RESULTADOS ......................................................................................... 112 6 CONCLUSIONES ..................................................................................... 118 7 TRABAJOS FUTUROS ............................................................................ 119 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 120spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleMétodo y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificialspa
dc.title.translatedMethod and procedures for artificial cloning of controllers based on artificial intelligence techniqueeng
dc.degree.nameMagíster en Ciencias Computacionalesspa
dc.coverageBucaramanga (Colombia)spa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias Computacionalesspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.subject.keywordsFuzzy logiceng
dc.subject.keywordsGenetic algorithmseng
dc.subject.keywordsArtificial intelligenceeng
dc.subject.keywordsSystems engineeringeng
dc.subject.keywordsComputer scienceeng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsAnalysiseng
dc.subject.keywordsAnalytical modelingeng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.relation.referencesBallesteros Ricaurte, Javier Antonio, Guevara Pérez, Alonso (2006). Método y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificial. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESMspa
dc.relation.references[1] BALLESTEROS RICAURTE, Javier A. y GUEVARA PÉREZ, Alonso. Clonación artificial de controladores basados en técnicas de inteligencia artificial. En: Cultura Científica. No. 2, Octubre - 2004. p. 73-77.spa
dc.relation.references[2] COELLO COELLO, Carlos A. "An Empirical Study of Evolutionary Techniques for Multiobjective Optimization in Engineering Design", PhD thesis, Department of Computer Science, Tulane University, New Orleans, Louisiana, USA, April 1996.spa
dc.relation.references[3] COELLO COELLO, Carlos A. Introducción a la Computación Evolutiva. México, Enero 2004. CINVESTAV-IPN, Departamento de Ingeniería Eléctrica.spa
dc.relation.references[4] COELLO COELLO, Carlos A. Una Breve Historia de la Computación en el Mundo, in Giovanni Pérez Ortega, John William Branch Bedoya, Diego Carmona Duque y Oscar Ortega Lobo (editors), Encuentro de Investigación sobre Tecnologías de Información Aplicadas a la Solución de Problemas (EITI 2004), pp. 1--8, Centro de Publicaciones Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, Colombia, agosto de 2004, ISBN 958-9352-86-3 (invited paper).spa
dc.relation.references[5] COELLO COELLO, Carlos A., CHRISTIANSEN, Alan D. and Hernández Aguirre, Arturo. Automated Design of Combinational Logic Circuits using Genetic Algorithms. In D. G. Smith, N. C. Steele, and R. F. Albrecht, editors, Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms ICANNGA’ 97, pages 335– 338, Norwich, England, April 1997. University of East Anglia, Springer-Verlag.spa
dc.relation.references[6] COELLO COELLO, Carlos A., SANTOS HERNÁNDEZ, Filiberto and Farrera, Francisco Alonso. Optimal Design of Reinforced Concrete Beams using Genetic Algorithms. Expert Systems with Applications: An International Journal, 12(1):101–108, January 1997.spa
dc.relation.references[7] COELLO COELLO, Carlos A. Treating Constraints as Objectives for SingleObjective Evolutionary Optimization. Engineering Optimization, 32(3):275–308, 200spa
dc.relation.references[8] DARWIN, Charles Robert. The Variation of Animals and Plants under Domestication. Murray, London, second edition, 1882spa
dc.relation.references[9] DARWIN, Charles Robert. On the Origin of Species by Means of Natural Selection Or the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life. Cambridge University Press, Cambridge, UK, sixth edition, 1964. Originally published in 1859.spa
dc.relation.references[10] DE JONG, Kenneth A. Genetic Algorithms are NOT Function Optimizers. In L. Darrell Whitley, editor, Foundations of Genetic Algorithms 2, pages 5–17. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, California, 1993spa
dc.relation.references[11] DEL BRIO, Bonifacio Martín y SANZ MOLINA, Alfredo. Redes Neuronales y Sistemas Difusos. 2 ed. Colombia: Alfaomega, 2002. p. 244-338spa
dc.relation.references[12] DELGADO, Alberto. Inteligencia Artificial y Minirobots. 1998. 1 ed. Ecoe ediciones. 309 p.spa
dc.relation.references[13] FOGEL, David B. and STAYTON, L. C. On the Effectiveness of Crossover in Simulated Evolutionary Optimization. BioSystems, 32:171–182, 1994spa
dc.relation.references[14] GARRIDO, Santiago. Identificación, Estimación y Control de sistemas No-Lineales mediante RGO. Leganés 1999, p. 187. Trabajo de grado (Ph.D. Sistemas), Universidad Carlos III, Madrid España. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaspa
dc.relation.references[15] GARRIDO RODRIGUEZ, Miguel, FERNÁNDEZ MARESMA, Eulicer, LOBAINA ODUARDO, Omar y CAPOTE FLORES, Neicis. Precitaciones de los sulfuros de níquel y cobalto a partir de soluciones carbonato-amoniacales sintéticas. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 3-4. 2001. p. 113-117spa
dc.relation.references[16] GOLDBERG, David E.. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machina Learning. Addison-Wesley Publishing Co., Reading, Massachusetts, 1989spa
dc.relation.references[17] GÜNTER Rudolph. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks, 5:96–101, January 19spa
dc.relation.references[18] GUZMAN DEL RIO, Daniel, RODRÍGUEZ BORROT, Miguel, COLUMBIÉ NAVARRO, Ángel y MISA LLORCA, Roger. Proceso de lixiviación carbonatoamoniacal: control multivariable a través del arreglo inverso de NYQUIST para el mezclado de mineral y licor. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 2, 2001. p. 1-spa
dc.relation.references[19] HERREROS LÓPEZ, Alberto. Diseño de controladores robustos multiobjetivo por medio de algoritmos genéticos. Valladolid 2000, p. 275. Trabajo de grado (Doctor en Ingeniería), Universidad de Valladolid. España. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales.spa
dc.relation.references[20] HIRSCH, M. and S. Smale. Differential Equations, Linear Algebra and Dynamical Systems. Academic Press, Orlando, 1974spa
dc.relation.references[21] HOLLAND, John H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan, 1975spa
dc.relation.references[22] HURTADO GONZÁLEZ, Claudia; IZQUIERDO RIVERA, Beatriz; LÓPEZ AGUADO, Marcela; CRUZ, Armando Nicolás y GÓMEZ RAMÍREZ, Eduardo. Mejoras de un algoritmo genético simple, aplicando conceptos de Computación Evolutiva. En: Revista Centro de Investigaciones. Vol. 6, No. 21, Jul.-Dic. 2003; p. 11-24spa
dc.relation.references[23] KALMAN, R. E., P. L. Falb y M. A. Arbib. “Topics in Mathematical Systems Theory”. McGraw-Hill, New York, 1969.spa
dc.relation.references[24] KHALIL, H. Sistemas No-Lineales. Notas de clase. Automatización y Control. 2001. 2 ed. Prentice Halspa
dc.relation.references[25] KUEHL, Robert O. Diseños de Experimentos. Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación. 2 ed. 2001. Thomson. 660 p.spa
dc.relation.references[26] KUO, B.C “Automatic Control Systems” Quinta edición, editorial Prentice-Hall Englewood Clffs, New York 1961spa
dc.relation.references[27] LAGUNAS JÍMENEZ, José Rubén Felipe. Sintonización de controladores PID mediante un algoritmo genético multiobjetivo (NSGA-II). México 2004, p. 171. Trabajo de grado (Doctor en Ciencias). Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional. Unidad Zacatenco, control automáticospa
dc.relation.references[28] LAHOZ-BELTRÁ, Rafael. Bioinformática Simulación, vida artificial e inteligencia artificial. España, Ediciones Díaz de Santos. 2004. 561spa
dc.relation.references[29] LEIVA GÓMEZ, Miguel Ángel. Localización óptima de condensadores en un sistema de distribución eléctrico vía algoritmos genéticos. Trabajo de grado (Ingeniero Civil). Santiago de Chile, 2001, 175 p. Pontificia Universidad Católica de Chile, Escuela de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Eléctrispa
dc.relation.references[30] LEWIS, F. “Applied Optimal Control and Estimation”, Chapter 1: Introduction to Modern Control Theory, Prentice Hall, 199spa
dc.relation.references[31] MATLAB. Control System Toolbox. The MathWorks, Version 6.5.0.180913a, Release 13spa
dc.relation.references[32] McCULLAGH, P. and NELDER, J. A. Generalized Linear Models. Chapman and Hall, New York, 1989.spa
dc.relation.references[33] MUÑOZ MONER, Antonio Faustino y PARDO GARCÍA, Aldo. Algoritmos y sistemas de control borroso aplicados en la planta de calcinación de la industria de producción de níquel. En: Tecnologías de Avanzada. Vol. 2. No. 4. 2004. p. 25-32.spa
dc.relation.references[34] MUÑOZ MONER, Antonio, Tecnología de Control con Análisis Instrumental ONLINE. Moa – Cuba 1985, 160 p. Trabajo de grado (Ph.D. Ciencias Técnicas), Universidad de Acero y Aleaciones, Moscú Rusia. Facultad Metalurgia y Electromecánica, Programa- Doctorado en Control y Automatización Industrial.spa
dc.relation.references[35] MUÑOZ MONER, Antonio Faustino y PARDO GARCÍA, Aldo. Nuevos Diseños de Controladores por Lógica Fuzzy. En: Revista Colombiana de Computación. Vol. 2, No. 1, Junio-2001. p. 35-42.spa
dc.relation.references[36] PABA ARGOTE, Harry José y NUÑEZ COSSIO, Eudilson. Implementación de Sensores Inteligentes Utilizando Redes Neuronales Aplicados en Procesos de Refinación del Petróleo. Bucaramanga 2000. p. 116. Trabajo de Grado (Maestría en Ciencias Computacionales). Universidad Autónoma de Bucaramanga - Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (Méxicospa
dc.relation.references[37] QUINTERO LÓPEZ, Diego Fernando y VILLA RAMIREZ, José Luís. Desarrollo de unos polvos de control difuso para MatLab y diseño e implementación de un controlador difuso adaptativo. Manizales 1998. p. 93. Trabajo de grado (Ingeniero Electrónico). Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Ingeniería Electrónicaspa
dc.relation.references[37] QUINTERO LÓPEZ, Diego Fernando y VILLA RAMIREZ, José Luís. Desarrollo de unos polvos de control difuso para MatLab y diseño e implementación de un controlador difuso adaptativo. Manizales 1998. p. 93. Trabajo de grado (Ingeniero Electrónico). Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Ingeniería Electrónicaspa
dc.relation.references[38] RAIMÚNDEZ ÁLVAREZ, José Cesáreo. Estrategias evolutivas y su aplicación en la síntesis de controladores. Vigo, 1997, 263 p. Tesis doctoral. Universidad de Vigo. Departamento de Ingeniería de Sistspa
dc.relation.references[39] RECHENBERG, Ingo. Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution. Frommann–Holzboog, Stuttgart, Alemania, 1973spa
dc.relation.references[40] REYES SIERRA, María Margarita. Estudio de algunos aspectos teóricos de los algoritmos genéticos. México 2002, p. 110. Trabajo de grado (Maestría en Inteligencia Artificial), Universidad Veracruzanaspa
dc.relation.references[41] REYES SIERRA, M.M. y COELLO COELLO, C.A. Un Algoritmo Coevolutivo para Optimización Multiobjetivo Basado en Clustering, en Felipe Padilla, Carlos Coello, Katya Rodríguez y Francisco Álvarez (editores), Memorias del Segundo Congreso de Computación Evolutiva (COMCEV'05), pp. 63--71, Universidad Autónoma de Aguascalientes, Aguascalientes, México, Mayo de 2005, ISBN 970-728-024spa
dc.relation.references[42] ROMERO RAMÍREZ, María, LLOPIZ YURELL, Julio y JEREZ MENDEZ, Antonio. Individualización cinética de reacciones simultaneas por espectrometría de masa: descomposición térmica de los carbonatos básicos de níquel y cobalto. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 3-4, 2001. p. 95-100.spa
dc.relation.references[43] SANCHEZ CARPENA, Gracia. Diseño y evaluación de algoritmos evolutivos multiobjetivo en optimización y modelización difusa. Murcia 2002, p. 356. Trabajo de grado (Doctor en Informática). Universidad de Murcia, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones.spa
dc.relation.references[44] SCHMITT-Braess, G., (1999) —Frequency domain evaluation of Circle Criterion, Popov Citerior and Off-Axis Criterion in the MIMO case“. International Journal of Control, 72(13) pp. 1299-1309.spa
dc.relation.references[45] TAKAGI, T., SUGENO, M. (1985). Fuzzy identification of system and its application to modeling and control. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 15:116132spa
dc.relation.references[46] The MathWorks, Inc. MatLab. [CD ROM: versión 5.3 y 7.0.1.24704 (R14) Service Pack 1, September 13, 2004]spa
dc.relation.references[47] OGATA, Katsuhiko. Sistemas de Control en Tiempo Discreto. Pearson Educación. México, 1996spa
dc.relation.references[48] ZADEH, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8:338-35spa
dc.relation.references[49] ZHANG, L. y B. Zhang, "A Geometrical Representation of McCulloch-Pitts Neural Model and Its Applications", IEEE Transactions on Neural Networks, 10, (4), 925-929, (1999).spa
dc.relation.references[50] UMEZ-ERONINI, Eronini. Dinámica de Sistemas y Control. Thomson Editores. México, 2001.spa
dc.relation.references[51] OLLERO, Aníbal. Robótica, Manipuladores y Robots móviles. Marcombo S.A. España, 2001.spa
dc.relation.references[52] LÓBEZ DE PHOENIX, Rafael. Historia de la Ingeniería de Control [online]. [Zaragoza, España]: mayo. 2006 [cited 17 mayo, 2006]. Capítulo VI. Disponible en www: <http://automata.cps.unizar.es/Historia/Webs/teoria_moderna_de_control.htm>spa
dc.subject.lembLógica difusaspa
dc.subject.lembAlgoritmos genéticosspa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembCiencias computacionalesspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembAnálisisspa
dc.contributor.corporatenameInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM)spa
dc.description.abstractenglishThe Genetic Algorithms are procedures adapt for the search of solutions in complex spaces inspired by the biological evolution, with bosses of operations based on the principle Darwiniano of reproduction and survival of the individuals who better adapt to the environment in which they live. In this work one presents a study on the Genetic Algorithms and the Diffuse Logic, In the development a methodology proposed to answer the functions of a controller (not knowing your Firmware), using procedures of obtaining of the set of rules of inference, diffuse grouping, later to apply the development of the genetic simple algorithm with some alterations, looking for the aim of the proposed work.eng
dc.subject.proposalReglas de inferencia
dc.subject.proposalModelado análítico
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.contributor.researchgroupGrupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYMspa


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia