Control de procesos con redes neuronales artificiales. Metodología de diseño de control de procesos utilizando redes neuronales artificiales / (Registro nro. 202627)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02017nam a2200253Ia 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 3366
008 - LONGITUD FIJA
campo de control de longitud fija 141127s2015 -us 00 0 spa d
020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER
ISBN 9783848464531
040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen PUCESD
Lengua de catalogación Español
Normas de descripción rda
100 1# - AUTOR PERSONAL
nombre Niño Fonseca, Johanny Franchesco
245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
título Control de procesos con redes neuronales artificiales. Metodología de diseño de control de procesos utilizando redes neuronales artificiales /
Mención de responsabilidad, etc. Johanny Fanchesco Niño Fonseca
250 ## - EDICIÓN
edición 1º Ed.
264 #1 - PIE DE IMPRENTA
lugar (ciudad) Estados Unidos de América :
editorial Academica Española ,
fecha 2015
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 116 páginas ;
Dimensiones 22 cm.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
337 ## - MEDIACIÓN
Nombre/término del tipo de medio no mediado
338 ## - PORTADOR
Nombre/término del tipo de soporte volumen
505 0# - NOTA DE CONTENIDO
Nota de contenido Los controles inteligentes son aquellos que tienen la habilidad de actuar apropiadamente en un entorno con incertidumbre, donde una accion apropiada es la que aumenta la probabilidad de consecucion de los objetivos del sistema mediante actividades adaptativas, fusionando asi los metodos matematicos y los metodos cognoscitivos (linguisticos). Los controles inteligentes mas desarrollados en la actualidad estan basados en sistemas expertos tales como: la logica difusa, las redes neuronales y los algoritmos geneticos. Dentro de los sistemas expertos, las redes neuronales han sido ampliamente utilizadas en la identificacion de procesos o como sistemas que optimizan el funcionamiento de un controlador, su principal habilidad es la de aproximar con gran precision funciones no lineales mediante entrenamiento con pares de datos de entrada-salida. Existen diferentes modelos de control neuronal tales como: los controles neuronales indirectos, los controles neuronales directos, los controles adaptativos para sistemas no lineales entre otros. 1.- Introduccion 2.-Control convencional 3.-Control inteligente 4.-Desarrollo de la aplicacion 5.-Validacion 6.- Conclusiones y recomendaciones.
526 ## - Nota de Programa de Estudio
Nombre del programa Sistemas de la Información
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local NR
082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Clasificación 006.3
Clave de autor N623c 2015
090 ## - CLASIFICACIÓN LOCAL
clasificación Planta Baja
942 00 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA
Préstamos Koha (prestado), todas las copias 0
Tipo de ítem koha Libro
Existencias
Ocultar en el OPAC Perdido Dañado No circula Colección Sede propietaria Localización actual Ubicación Adquirido Préstamos Signatura topográfica Código de barras Visto por última vez Ejemplar Tipo de ítem
No oculto       Col General Sede Santo Domingo Sede Santo Domingo Sala general 05/13/2015   006.3 N623c 2015 SDO016365 03/08/2022 Ej.4 Libro
No oculto       Col General Sede Santo Domingo Sede Santo Domingo Sala general 05/13/2015   006.3 N623c 2015 SDO016362 03/08/2022 Ej.1 Libro
No oculto       Col General Sede Santo Domingo Sede Santo Domingo Sala general 05/13/2015   006.3 N623c 2015 SDO016363 03/08/2022 Ej.2 Libro
No oculto       Col General Sede Santo Domingo Sede Santo Domingo Sala general 05/13/2015   006.3 N623c 2015 SDO016364 03/08/2022 Ej.3 Libro
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