Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial
En la actualidad los procesos de automatización industrial utilizan diversos dispositivos de alta precisión, los cuales, debido a sus características, son de un alto costo, valor que en la mayoría de veces se ve incrementado por la dificultad de adquirir dichos dispositivos en el mercado tecnológico...
- Autores:
-
Caicedo Torres, Pedro Miguel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/1533
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/1533
- Palabra clave:
- Intelligent control systems
Neural Networks
Computers
Genetic engineering
Mechatronic Engineering
Investigations
Analysis
Artificial intelligence
Sensor prototypes
Industrial automation
Sistemas de control inteligente
Redes neuronales
Computadores
Ingeniería genética
Ingeniería mecatrónica
Investigaciones
Análisis
Inteligencia artificial
Prototipos de sensores
Automatización industrial
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| id |
UNAB2_bfba68322cabd991bd5a88a50b6eaf78 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/1533 |
| network_acronym_str |
UNAB2 |
| network_name_str |
Repositorio UNAB |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| dc.title.translated.eng.fl_str_mv |
Investigation of new prototypes viscosity sensors and artificial cloning control system, based on artificial intelligence techniques |
| title |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| spellingShingle |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial Intelligent control systems Neural Networks Computers Genetic engineering Mechatronic Engineering Investigations Analysis Artificial intelligence Sensor prototypes Industrial automation Sistemas de control inteligente Redes neuronales Computadores Ingeniería genética Ingeniería mecatrónica Investigaciones Análisis Inteligencia artificial Prototipos de sensores Automatización industrial |
| title_short |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| title_full |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| title_fullStr |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| title_full_unstemmed |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| title_sort |
Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial |
| dc.creator.fl_str_mv |
Caicedo Torres, Pedro Miguel |
| dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Muñoz Moner, Antonio Faustino |
| dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Caicedo Torres, Pedro Miguel |
| dc.contributor.cvlac.*.fl_str_mv |
Muñoz Moner, Antonio Faustino [0000068799] |
| dc.contributor.googlescholar.*.fl_str_mv |
Muñoz Moner, Antonio Faustino [iJoJzF4AAAAJ&hl=es] |
| dc.contributor.scopus.*.fl_str_mv |
Muñoz Moner, Antonio Faustino [55524233500] |
| dc.contributor.researchgate.*.fl_str_mv |
Muñoz Moner, Antonio Faustino [Antonio-Faustino-Moner] |
| dc.contributor.researchgroup.spa.fl_str_mv |
Grupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYM Grupo de Investigaciones Clínicas |
| dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv |
Intelligent control systems Neural Networks Computers Genetic engineering Mechatronic Engineering Investigations Analysis Artificial intelligence Sensor prototypes Industrial automation |
| topic |
Intelligent control systems Neural Networks Computers Genetic engineering Mechatronic Engineering Investigations Analysis Artificial intelligence Sensor prototypes Industrial automation Sistemas de control inteligente Redes neuronales Computadores Ingeniería genética Ingeniería mecatrónica Investigaciones Análisis Inteligencia artificial Prototipos de sensores Automatización industrial |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Sistemas de control inteligente Redes neuronales Computadores Ingeniería genética Ingeniería mecatrónica Investigaciones Análisis |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Inteligencia artificial Prototipos de sensores Automatización industrial |
| description |
En la actualidad los procesos de automatización industrial utilizan diversos dispositivos de alta precisión, los cuales, debido a sus características, son de un alto costo, valor que en la mayoría de veces se ve incrementado por la dificultad de adquirir dichos dispositivos en el mercado tecnológico nacional, esto sin duda alguna, inhibe el desarrollo de las empresas colombianas, marginándolas de producciones más rentables. Algunos de estos dispositivos tecnológicos de gran demanda por parte de la industria nacional son los controladores y sensores para procesos industrializados, estos elementos son la columna vertebral para todos los procesos de automatización, por lo que una reducción en el costo final de los mismos, se ve reflejada en la viabilidad económica de dicha automatización. |
| publishDate |
2007 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2007 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-06-26T19:45:13Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-06-26T19:45:13Z |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Trabajo de Grado |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/1533 |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional UNAB |
| url |
http://hdl.handle.net/20.500.12749/1533 |
| identifier_str_mv |
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB reponame:Repositorio Institucional UNAB |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Caicedo Torres, Pedro Miguel, Muñoz Moner, Antonio Faustino (2007). Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Altrock C. Fuzzylogic and neuro-fuzzy technologies in appliances. Embedded Systems Conference, http://www.esc.com, USA, 1999 Arellano Cardenas Oliverio. Procesamiento y clasificación de señales Utilizando lógica difusa. Centro de investigación y estudios avanzados del I.p.n. Departamento de ingeniería eléctrica. Tesis Doctoral. Octubre 2000 Richard J. Hathaway and James C. Bezdek. Fuzzy c-Means Clustering of Incomplete Data. SMCB, 31(5):735--744, 2001. Carr Joseph J. Sensors and circuits. Prentice Hall.1993. Cavalcanti Pacheco Marco Aurélio. Núcleo de pesquisa em inteligência computacional aplicada. Universidade Católica do Rio de Janeiro. 2002 Chiang Luciano Sánchez. Diseño conceptual de productos mecatrónicos. Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica. P. Universidad Católica de Chile.2003. Chipperfield Andrew. Flemingh Peter .Pohlheim Hartmut . Fonseca Carlos. Genetic Algorithm TOOLBOX For Use with MATLAB. Department of Automatic control and systems engineering. University of Sheffield. Version 1.2. 2005 Chiu. Stephen L. Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximation and Pattern Classification. Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications, John Wiley & Sons, 199 Chiu. Stephen L. Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximation and Pattern Classification. Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications, John Wiley & Sons, 1997 Choque Guillermo A. Inteligencia artificial, perspective y realizaciones. Universidad mayor de San Andres, Facultad de ciencias de la computación. La Paz, Bolivia 2002 Cogle Christopher R, Guthrie Steven M, Sanders Ronald C , Allen William L. An overview of stem cell research and regulatory issues. Mayo Clinic Proceedings. Rochester:2003.Tomo78, Nº 8. Inteligencia Artificial y Minirobots. Delgado Alberto. Ecoe Ediciones 1998 Dresser Rebecca. Stem Cell Research: the bigger picture. Perspectives in Biology and Medicine. Chicago: Spring 2005. Tomo48 Angel Garcia Baños. Computación evolutiva y algoritmos genéticos. Universidad del Valle. 2001 Goldberg David E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, Addisson-Wesley. 1992 Bioinformática, simulación, vida artificial e inteligencia artificial. Lahoz-Beltrá Rafael. Diaz de Santos. 2004 Loyo De Sardi Jaqueline Algoritmos Genéticos y Optimización en la Investigación de Operaciones. Caso: Problema de Optimización con Objetivos Múltiples Expresado como un Modelo de Programación No – Lineal por Metas. Departamento de Computación, Facultad de Ciencias y Tecnología, Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela. Febrero 2002 Maneiro Malavé Ninoska. Algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades. Departamento de Investigación Operativa, Escuela de Ingeniería Industrial, Universidad de Carabobo, Valencia. Venezuela. Febrero 2002. Martín del Brio, Bonifacio. Redes neuronales y sistemas difusos.Alfaomega Grupo Editor.2002. Maxfield, Clive. Genetic algorithms: Programs that boggle the mind. EDN. Boston. Vol. 42. Mar 3, 1997 Moro Sancho Quiliano Isaac . Aplicación de las redes neuronales a la predicción meteorológica. Tesis de Maestría, Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Valladolid - España, julio 1992 Muñoz, A.F., The technology of advanced control of applied artificial cloning to highly precise Mechatronic Systems. WSEAS, 2004. Sensorica e instrumentación, Mecánica de Alta precision. Muñoz Antonio F. Pueblo y educación. Ortiz Jr Francisco; Simpson James R ; Pignatiello Jr Joseph J ; Hered Alejandro. A Genetic Algorithm Approach to Multiple-Response Optimization Journal of Quality Technology; Oct 2004; 36, 4; ABI/INFORM Global pg. 432 Parnell Karen, Mehta Nick, Programmable Logic Design Quick Start Hand Book. 4 edicion. Xilinx. 20 Passino, k.m, Fuzzy Control. Addison Wesley. USA. 1997. 475p Saggiani G M; G Caligiana; F Persiani. Multiobjective wing design using genetic algorithms and fuzzy logic. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers; Apr 2004 Sahni Vishal. Pyara V.Prem. An Embryonic Approach to Reliable Digital Instrumentation Based on Evolvable Hardware. IEEE Transactions on instrumentation and measurement. Diciembre 2 Santos José, Duro Richard. Evolución Artificial y Robótica Autónoma. Alfaomega 2005. Simons G.L. Introducción a la inteligencia artificial. Ediciones Santos. 1987. Teng. T.K., J.S. Shieh, C.S. Chen. Genetic algorithms applied in online autotuning PID parameters of a liquid-level control system. Transactions of the Institute of Measurement and Control. London: Dec 2003. Vol. 25. Williams Sam. Unnatural selection. Technology Review. Cambridge: Feb 2005. Tomo 108, Nº 2. Walbridge Charles T. Genetic Algorithms: What Computers Can Learn from Darwin Technology Review; Jan 1989; 92, 1; ABI/INFORM Global pg. 46 Zilouchian Ali, Jamshidi Mo. Intelligent Control Systems Using Soft Comuting Methodologies.CRC Press. 2001. ISBN 0-8493-1875-0. |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.local.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.spa.fl_str_mv |
Bucaramanga (Colombia) |
| dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv |
UNAB Campus Bucaramanga |
| dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv |
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad Ingeniería |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Pregrado Ingeniería Mecatrónica |
| institution |
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/1/2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/2/2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/3/2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/4/2007_Anexos_Pedro_Miguel_Caicedo.zip https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/5/2007_Sensor_Simulado_Pedro_Miguel_Caicedo.zip https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/6/2007_Visualizacion_Pedro_Miguel_Caicedo.zip https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/7/2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/8/2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/9/2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
437398a567f65a6df12a31a58d6f1169 90cfa235723abc303a5259af25ea1dcc 0539d1b1775e6505f5814507392e987c 25219033e842cc3f551ebaa308e98864 d767c063ad0c8948faa0d030b439c358 8e18a6c4c3f4642ff8d5f198918769cf 6c8f2cc2798e77ba50280d7798e21874 e38b131b30548296d163fbe59650563e fe3d5c44e2a750bf1973570a76da3191 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unab.edu.co |
| _version_ |
1814278023805927424 |
| spelling |
Muñoz Moner, Antonio Faustino2926e005-ddd6-4d46-866c-4b1033c29deb-1Caicedo Torres, Pedro Miguela4a0bd8e-f51e-4716-8698-bd7bf3511760-1Muñoz Moner, Antonio Faustino [0000068799]Muñoz Moner, Antonio Faustino [iJoJzF4AAAAJ&hl=es]Muñoz Moner, Antonio Faustino [55524233500]Muñoz Moner, Antonio Faustino [Antonio-Faustino-Moner]Grupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYMGrupo de Investigaciones Clínicas2020-06-26T19:45:13Z2020-06-26T19:45:13Z2007http://hdl.handle.net/20.500.12749/1533instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABEn la actualidad los procesos de automatización industrial utilizan diversos dispositivos de alta precisión, los cuales, debido a sus características, son de un alto costo, valor que en la mayoría de veces se ve incrementado por la dificultad de adquirir dichos dispositivos en el mercado tecnológico nacional, esto sin duda alguna, inhibe el desarrollo de las empresas colombianas, marginándolas de producciones más rentables. Algunos de estos dispositivos tecnológicos de gran demanda por parte de la industria nacional son los controladores y sensores para procesos industrializados, estos elementos son la columna vertebral para todos los procesos de automatización, por lo que una reducción en el costo final de los mismos, se ve reflejada en la viabilidad económica de dicha automatización.INTRODUCCIÓN 14 1 OBJETIVOS 17 1.1 OBJETIVO GENERAL 17 1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 17 2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 18 3 ANTECEDENTES 20 4 MARCO TEORICO 21 4.1 ALGORITMOS GENETICOS 21 4.1.1 Generación de la población inicial. 23 4.1.2 Codificación del problema. 23 4.1.3 Operadores genéticos. 25 4.1.3.1 Cruce. 25 4.1.3.2 Mutación. 26 4.1.3.3 Elitismo. 27 4.1.3.4 Inversión. 28 4.1.4 Evaluación de la población. 28 4.2 LÓGICA FUZZY 29 4.2.1 Agrupamiento difuso “Fuzzy C – Means”. 31 4.3 REDES NEURONALES 35 4.3.1 La neurona. 35 4.3.2 Arquitectura de las redes neuronales artificiales. 37 4.3.2.1 Capa de entrada. 37 4.3.2.2 Capa de salida. 38 4.3.2.3 Capas ocultas. 38 4.3.3 Formas de aprendizaje. 39 4.3.4 Modo de operación. 40 4.3.4.1 Redes estáticas. 40 4.3.4.2 Redes dinámicas. 41 4.3.5 Información adicional. 41 4.3.5.1 Normalización. 41 4.3.5.2 Competencia. 41 4.3.5.3 Operación sincronía. 41 4.3.5.4 Operación asincrona. 42 4.4 FPGA (FIEDL PROGRAMMABLE GATE ARRAYS) 42 4.5 EVENTOS ALEATORIOS Y PROBABILIDAD 44 4.5.1 Posibilidad matemática. 45 4.6 INSTRUMENTACIÓN Y SENSORICA 45 4.6.1 Sistemas de medida. 46 4.6.2 Elementos necesarios en instrumentación. 46 4.6.2.1 Transductor. 46 4.6.2.2 Sensor. 47 4.6.2.3 Acondicionador de señales. 47 4.6.3 Características estáticas. 48 5 METODOLOGIA 49 5.1 CLONACIÓN ARTIFICIAL EN INGENIERIA 49 5.2 METODOLÓGIA DE TIPO GENÉTICO 51 5.2.1 Creación de los cromosomas. 53 5.2.2 Codificación de cromosomas 54 5.2.2.1 Codificación binaria. 54 5.2.2.2 Codificación no binaria. 55 5.2.2.3 Codificación mixta. 55 5.2.3 Búsqueda de consecuentes. 55 5.2.4 Identificación de operadores genéticos correctos. 56 5.2.5 Algoritmos genéticos. 57 5.2.6 Inicialización del algoritmo genético. 57 5.2.7 Evaluar características de rendimiento. 58 5.2.8 Calificación de la población. 58 5.2.9 Elitismo. 60 5.2.10 Selección de pares. 60 5.2.11 Operadores genéticos. 61 5.2.12 Identificación de clusters de salida. 62 5.2.13 Dispositivo clonado. 63 5.3 METODOLÓGIA FUZZY – GENÉTICO 65 5.3.1 Codificación del problema. 66 5.3.2 Operadores genéticos Fuzzy. 70 5.3.2.1 Cruce fuzzy. 72 5.4 METODOLOGÍA NEURONAL 73 6 IMPLEMENTACIÓN DE LA METODOLOGÍA 74 6.1 SIMULACIÓN DEL SENSOR 74 6.2 HARDWARE EVOLUTIVO. 77 6.3 PROCESO DE CLONACIÓN DEL SENSOR. 79 7 CONCLUSIONES 85 8 RECOMENDACIONES 87 BIBLIOGRAFIA 88 ANEXOS 91PregradoAt present, industrial automation processes use various high precision devices, which, due to their characteristics, are of a high cost, a value that in most times is increased by the difficulty of acquiring said devices in the technological market This undoubtedly inhibits the development of Colombian companies, marginalizing them from more profitable productions. Some of these technological devices of great demand by the national industry are the controllers and sensors for industrialized processes, these elements are the backbone for all automation processes, so a reduction in their final cost is is reflected in the economic viability of such automation.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaInvestigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificialInvestigation of new prototypes viscosity sensors and artificial cloning control system, based on artificial intelligence techniquesIngeniero MecatrónicoBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPIntelligent control systemsNeural NetworksComputersGenetic engineeringMechatronic EngineeringInvestigationsAnalysisArtificial intelligenceSensor prototypesIndustrial automationSistemas de control inteligenteRedes neuronalesComputadoresIngeniería genéticaIngeniería mecatrónicaInvestigacionesAnálisisInteligencia artificialPrototipos de sensoresAutomatización industrialCaicedo Torres, Pedro Miguel, Muñoz Moner, Antonio Faustino (2007). Investigación de nuevos prototipos sensores de viscosidad y sistema de control por clonación artificial, basados en técnicas de inteligencia artificial. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABAltrock C. Fuzzylogic and neuro-fuzzy technologies in appliances. Embedded Systems Conference, http://www.esc.com, USA, 1999Arellano Cardenas Oliverio. Procesamiento y clasificación de señales Utilizando lógica difusa. Centro de investigación y estudios avanzados del I.p.n.Departamento de ingeniería eléctrica. Tesis Doctoral. Octubre 2000Richard J. Hathaway and James C. Bezdek. Fuzzy c-Means Clustering of Incomplete Data. SMCB, 31(5):735--744, 2001.Carr Joseph J. Sensors and circuits. Prentice Hall.1993.Cavalcanti Pacheco Marco Aurélio. Núcleo de pesquisa em inteligência computacional aplicada. Universidade Católica do Rio de Janeiro. 2002Chiang Luciano Sánchez. Diseño conceptual de productos mecatrónicos. Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica. P. Universidad Católica de Chile.2003.Chipperfield Andrew. Flemingh Peter .Pohlheim Hartmut . Fonseca Carlos. Genetic Algorithm TOOLBOX For Use with MATLAB. Department of Automatic control and systems engineering. University of Sheffield. Version 1.2. 2005Chiu. Stephen L. Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximation and Pattern Classification. Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications, John Wiley & Sons, 199Chiu. Stephen L. Extracting Fuzzy Rules from Data for Function Approximation and Pattern Classification. Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications, John Wiley & Sons, 1997Choque Guillermo A. Inteligencia artificial, perspective y realizaciones. Universidad mayor de San Andres, Facultad de ciencias de la computación. La Paz, Bolivia 2002Cogle Christopher R, Guthrie Steven M, Sanders Ronald C , Allen William L. An overview of stem cell research and regulatory issues. Mayo Clinic Proceedings. Rochester:2003.Tomo78, Nº 8.Inteligencia Artificial y Minirobots. Delgado Alberto. Ecoe Ediciones 1998Dresser Rebecca. Stem Cell Research: the bigger picture. Perspectives in Biology and Medicine. Chicago: Spring 2005. Tomo48Angel Garcia Baños. Computación evolutiva y algoritmos genéticos. Universidad del Valle. 2001Goldberg David E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, Addisson-Wesley. 1992Bioinformática, simulación, vida artificial e inteligencia artificial. Lahoz-Beltrá Rafael. Diaz de Santos. 2004Loyo De Sardi Jaqueline Algoritmos Genéticos y Optimización en la Investigación de Operaciones. Caso: Problema de Optimización con Objetivos Múltiples Expresado como un Modelo de Programación No – Lineal por Metas. Departamento de Computación, Facultad de Ciencias y Tecnología, Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela. Febrero 2002Maneiro Malavé Ninoska. Algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades. Departamento de Investigación Operativa, Escuela de Ingeniería Industrial, Universidad de Carabobo, Valencia. Venezuela. Febrero 2002.Martín del Brio, Bonifacio. Redes neuronales y sistemas difusos.Alfaomega Grupo Editor.2002.Maxfield, Clive. Genetic algorithms: Programs that boggle the mind. EDN. Boston. Vol. 42. Mar 3, 1997Moro Sancho Quiliano Isaac . Aplicación de las redes neuronales a la predicción meteorológica. Tesis de Maestría, Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Valladolid - España, julio 1992Muñoz, A.F., The technology of advanced control of applied artificial cloning to highly precise Mechatronic Systems. WSEAS, 2004.Sensorica e instrumentación, Mecánica de Alta precision. Muñoz Antonio F. Pueblo y educación.Ortiz Jr Francisco; Simpson James R ; Pignatiello Jr Joseph J ; Hered Alejandro. A Genetic Algorithm Approach to Multiple-Response OptimizationJournal of Quality Technology; Oct 2004; 36, 4; ABI/INFORM Global pg. 432Parnell Karen, Mehta Nick, Programmable Logic Design Quick Start Hand Book. 4 edicion. Xilinx. 20Passino, k.m, Fuzzy Control. Addison Wesley. USA. 1997. 475pSaggiani G M; G Caligiana; F Persiani. Multiobjective wing design using genetic algorithms and fuzzy logic. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers; Apr 2004Sahni Vishal. Pyara V.Prem. An Embryonic Approach to Reliable Digital Instrumentation Based on Evolvable Hardware. IEEE Transactions on instrumentation and measurement. Diciembre 2Santos José, Duro Richard. Evolución Artificial y Robótica Autónoma. Alfaomega 2005.Simons G.L. Introducción a la inteligencia artificial. Ediciones Santos. 1987.Teng. T.K., J.S. Shieh, C.S. Chen. Genetic algorithms applied in online autotuning PID parameters of a liquid-level control system. Transactions of the Institute of Measurement and Control. London: Dec 2003. Vol. 25.Williams Sam. Unnatural selection. Technology Review. Cambridge: Feb 2005. Tomo 108, Nº 2.Walbridge Charles T. Genetic Algorithms: What Computers Can Learn from Darwin Technology Review; Jan 1989; 92, 1; ABI/INFORM Global pg. 46Zilouchian Ali, Jamshidi Mo. Intelligent Control Systems Using Soft Comuting Methodologies.CRC Press. 2001. ISBN 0-8493-1875-0.ORIGINAL2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdfTesisapplication/pdf788926https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/1/2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf437398a567f65a6df12a31a58d6f1169MD51open access2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdfArticuloapplication/pdf223724https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/2/2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf90cfa235723abc303a5259af25ea1dccMD52open access2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdfPresentaciónapplication/pdf1179780https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/3/2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf0539d1b1775e6505f5814507392e987cMD53open access2007_Anexos_Pedro_Miguel_Caicedo.zip2007_Anexos_Pedro_Miguel_Caicedo.zipAnexosapplication/octet-stream2184557https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/4/2007_Anexos_Pedro_Miguel_Caicedo.zip25219033e842cc3f551ebaa308e98864MD54open access2007_Sensor_Simulado_Pedro_Miguel_Caicedo.zip2007_Sensor_Simulado_Pedro_Miguel_Caicedo.zipSensorapplication/octet-stream4900926https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/5/2007_Sensor_Simulado_Pedro_Miguel_Caicedo.zipd767c063ad0c8948faa0d030b439c358MD55open access2007_Visualizacion_Pedro_Miguel_Caicedo.zip2007_Visualizacion_Pedro_Miguel_Caicedo.zipVisualizaciónapplication/octet-stream8649https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/6/2007_Visualizacion_Pedro_Miguel_Caicedo.zip8e18a6c4c3f4642ff8d5f198918769cfMD56open accessTHUMBNAIL2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4572https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/7/2007_Tesis_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg6c8f2cc2798e77ba50280d7798e21874MD57open access2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8297https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/8/2007_Articulo_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpge38b131b30548296d163fbe59650563eMD58open access2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpg2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12609https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1533/9/2007_Presentacion_Pedro_Miguel_Caicedo.pdf.jpgfe3d5c44e2a750bf1973570a76da3191MD59open access20.500.12749/1533oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15332024-01-21 10:57:31.856open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co |