Mostrar el registro sencillo del recurso

dc.contributor.authorRODRIGUEZ FILIGRANA, LUIS ARTURO
dc.date.accessioned2021-07-12T15:17:09Z
dc.date.available2021-07-12T15:17:09Z
dc.date.issued2020-10-08
dc.identifier.urihttp://redi.uady.mx:8080/handle/123456789/6168
dc.description.abstractEn una biorrefinería, una materia prima (de origen vegetal, de origen animal, de origen mineral, etc.) de base biológica se procesa para producir productos como combustible, productos químicos o energía/calor. El desarrollo de una biorrefinería requiere una cantidad sustancial de información: parámetros, variables, modelos de reacciones conocidas, propiedades termodinámicas, eficiencias de proceso o datos experimentales. En esta tesis se propone una plataforma Web que utiliza métodos y algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos para recibir, almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos que genera una biorrefinería que produce hidrógeno a partir de aguas residuales con el objetivo de agilizar el proceso de toma de decisiones y generar tablas de recomendaciones de rendimiento para la biorrefinería.en_US
dc.description.sponsorshipJORGE RICARDO GOMEZ MONTALVO; FRANCISCO JOSE MOO MENA; JESUS IXBALANK TORRES ZUÑIGAen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE YUCATÁNen_US
dc.subjectbig dataen_US
dc.subjectaprendizaje automáticoen_US
dc.subjectminería de datosen_US
dc.subjectvisualización de datosen_US
dc.titleDesarrollo de una plataforma web basada en aprendizaje de máquina para la gestión e inferencia de información de una biorrefinería de producción de hidrógeno a partir de aguas residuales.en_US
dc.typeThesisen_US


Archivos en el recurso

Thumbnail

Este recurso aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del recurso