Identificación y etiquetado de compuestos cristalinos en difractogramas de rayos-x a partir de algoritmos de machine learning

El presente documento se describe el proceso de desarrollo del software llamado "XRD-analyzer", aplicación que mediante una ingeniería de datos y uso de modelos estadísticos tiene como objetivo simplificar el análisis de difractogramas de rayos-X, y presentar al usuario clasificación de difractogramas experimentales de acuerdo con su compuesto de origen y composición cristalina de la estructura. En este informe se incluye información asociada a la problemática que se pretende solucionar con el proyecto, alcances que puede tener el mismo, tablas de resultados que muestran estadísticas de clasificación y documentación asociada a el funcionamiento del software y al trabajo realizado durante el semestre 2019-1.

• Autores: Laverde Zamudio, Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45727
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/45727
• Palabra clave: Desarrollo de software; Algoritmos (Computadores); Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf