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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9247| Título : | Análisis Computacional para la Clasificación de Fluidos Mediante Vibraciones y Herramientas de Aprendizaje Automatizado |
| Autor : | Deldago Cedillo, Carlos Andres |
| Fecha de publicación : | 2024-12-01 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero |
| Descripción : | El presente documento explora la efectividad de las Redes Neuronales Artificiales en la clasificación de fluidos utilizando datos de vibraciones provenientes de una tubería, dando como resultado una metodología que tiene como finalidad reducir el número de mediciones sin afectar estadísticamente el desempeño del algoritmo. La recopilación de datos se llevó a cabo en un laboratorio experimental diseñado específicamente para este estudio para lograr obtener información de un ambiente controlado, de este laboratorio experimental se recolectaron muestras de dos fluidos de referencia agua y agua con jabón, además de dos escenarios secundarios que corresponden a periodos de inactividad tubería vacía con la bomba encendida y tubería vacía con la bomba apagada. Los hallazgos indican que, la reducción de mediciones conlleva una disminución en la precisión de clasificación, sin embargo, los modelos pueden no tener una diferencia significativa lo que se traduce como una mejora tanto espacial como temporal. Los resultados obtenidos fueron una precisión mayor al 97% y realizando una comparativa entre conjuntos que representan la reducción en el número de medición se concluyó que de 2048 mediciones a 1500 mediciones no existió diferencia significativa. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias de la Computación |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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