https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6835 2026-04-21T11:34:02Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7351 Title: Evaluación De Api´s Para Vant Mediante Un Framework En El Monitoreo De Contaminantes Criterio Authors: Nava Martínez, Miguel Angel Description: RESUMEN del proyecto de tesis de MIGUEL ANGEL NAVA MARTINEZ, presentada como requisito parcial para la obtención del grado de INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES. Guadalupe, Nuevo León. Enero de 2019. 2020-03-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7347 Title: EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LOS SENSORES ELECTROQUÍMICOS EN LA MEDICIÓN DE CONTAMINANTES A TRAVÉS DE UN VANT Authors: URIEGAS DE LEÓN, MARIO HUMBERTO Description: En este proyecto de tesis se presenta la comparación de diferentes sensores utilizados para monitoreo de contaminantes. La finalidad fue evaluar la eficiencia de los sensores usados en el proyecto de Monitoreo de Contaminantes Criterio. 2019-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6960 Title: Evaluación de algoritmo Prophet para el seguimiento de variables críticas en un proceso de manufactura Authors: Reyes Hernández, Jesús Alberto Description: La razón por la que se realiza este proyecto es debido a que el machine learning es una de las herramientas que dentro de unos años será más habitual encontrarla en nuestra vida cotidiana por lo que es necesario investigar sus aplicaciones, los algoritmos de machine learning nos ofrecen analizar, estimar y predecir comportamientos de datos, una aplicación de estos algoritmos se da en los sistemas de producción. El objetivo general de la investigación consistió en desarrollar una aplicación que analizó dentro de un periodo de tiempo variables dentro de un proceso, usando el algoritmo de predicción Prophet, evaluar la calidad del algoritmo probándolo con datos reales y comparándolo con el algoritmo de Bosques aleatorios, así como también se identificó su confiabilidad con ayuda de las métricas de errores mape (Error Absoluto Medio Porcentual), mae (Error Absoluto Medio) y mse (Error Cuadrático Medio), donde finalmente se evaluaron los resultados de los experimentos y de su evaluación. 2023-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6959 Title: Evaluación de algoritmo de Aprendizaje Automático mediante Bosques Aleatorios para el seguimiento de variables críticas en un proceso de manufactura Authors: Agundis Martínez, Adrián Fernando Description: Esta tesis aborda la problemática de aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para el monitoreo de variables críticas en un proceso de manufactura. El uso de algoritmos aplicados a este tipo de problemas puede ayudar al pronóstico de detección de fallas, comportamiento en función de un historial de datos. Existe una diversidad de algoritmos de aprendizaje automático, en este caso se evalúo el de bosques aleatorios y el algoritmo Prophet. El objetivo de esta investigación fue evaluar el desempeño del algoritmo de Bosques Aleatorios (Random Forest) en procesos de manufactura para su estudio en el seguimiento de variables críticas con respecto a otros algoritmos. La metodología que se usó fue implementar el desarrollo de una aplicación del modelo de bosques aleatorios para el seguimiento de diversas variables como lo son temperatura, presión, aire, torque, velocidad de rotación e inclusive se abordó brevemente en series de tiempo, con el fin de evaluar con el algoritmo Prophet en base una serie de métricas en común. 2023-01-01T00:00:00Z