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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10276Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Rangel Valdez, Nelson | - |
| dc.contributor.author | Villarreal Hernandez, Jose Angel | - |
| dc.creator | Villarreal Hernandez, Jose Angel%861658 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-06-23T19:31:37Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-23T19:31:37Z | - |
| dc.date.issued | 2025-05-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10276 | - |
| dc.description | En la actualidad los expertos en química utilizan técnicas de predicción computacional para orientarse hacia experimentos de laboratorio exitosos. Sin embargo, dado que no están entrenados en ciencias computacionales el proceso de elegir una técnica de pronóstico y configurar sus opciones adecuadamente resulta complicado. Estas dificultades abonan a los costes de materiales, horas humanas y tiempo de ocupación de instalaciones especializadas. Un escenario de solución común es aquel en el que un experto en química consulta a un grupo de expertos en computación para elegir sobre los diferentes puntos de decisión involucrados en la configuración de una tarea de pronóstico. Se analizó el razonamiento de humanos expertos en computación en la configuración de parámetros para técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, y las técnicas para lograr estas configuraciones. A partir del análisis del escenario de solución, se propone una arquitectura que hace analogía del escenario y refleja los aspectos clave: el conocimiento y experiencia de los expertos en computación, los compromisos asumidos por estos expertos para abordar la tarea de pronóstico, y la discusión que estos expertos tendrían que realizar para llegar a un consenso. La implementación de la arquitectura para la configuración de parámetros proporcionará al experto en química una herramienta que produce propuestas de solución que cubren las diversas etapas de una tarea de pronóstico utilizando decisiones consensuadas por parte de agentes inteligentes y un enfoque de aprendizaje automático. (Palabras clave: Pronóstico químico, Ajuste de parámetros, Negociación multiagente, Arquitectura DBI) | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | MODELO MULTIAGENTE PARA AJUSTE DE PARÁMETROS DE APLICACIONES PREDICTIVAS EN QUÍMICA | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Morales Rodriguez, Maria Lucila%211781 | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero | es_MX |
| Appears in Collections: | Doctorado en Ciencias de la Ingeniería | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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