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Aplicaciones de Inteligencia Artificial y Mineria de Datos a Diagnóstico de Fallos y Estimación de Parámetros

Dublin Core		Elementos de metadatos PKP	Metadatos para el documento
1.	Título	Título del documento	Aplicaciones de Inteligencia Artificial y Mineria de Datos a Diagnóstico de Fallos y Estimación de Parámetros
2.	Creador/a	Nombre de autor/a, institución, país	Orestes Llanes-Santiago, Alberto Prieto Moreno
3.	Materia	Disciplina(s)
3.	Materia	Palabra/s clave
4.	Descripción	Resumen	Se describen los resultados alcanzados en el diseño de sistemas de diagnóstico de fallos y estimación de parámetros aplicando técnicas de inteligencia computacional y minería de datos. Los trabajos realizados han estado dirigidos al desarrollo de métodos de diagnóstico de fallos que sean robustos ante la presencia de ruidos y perturbaciones externas y sensibles a fallos de pequeña magnitud. En el caso de la estimación de parámetros se ha aplicado un enfoque de solución de problemas inversos planteado a partir de resolver un problema de optimización.
5.	Editorial	Institución organizadora, ubicación	Academia de Ciencias de Cuba
6.	Colaborador/a	Patrocinador(es)
7.	Fecha	(DD-MM-AAAA)	2017-01-10
8.	Tipo	Estado y género	Artículo revisado por pares
8.	Tipo	Tipo
9.	Formato	Formato de archivo	PDF
10.	Identificador	Identificador uniforme de recursos	http://revistaccuba.sld.cu/index.php/revacc/article/view/567
11.	Fuente	Título; vol., núm. (año)	Anales de la Academia de Ciencias de Cuba; Vol.6 No.3 2016
12.	Idioma	Español=es
13.	Relación	Archivos complementarios
14.	Cobertura	Localización geoespacial, periodo cronológico, muestra de investigación (sexo, edad, etc.)
15.	Derechos	Derechos de autor/a y permisos	Copyright (c) 2021 Orestes Llanes-Santiago, Alberto Prieto Moreno Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.