Revisión de los métodos basados en datos para el modelado de la subestructura numérica y el impacto de aplicar métodos de compresión en el marco de la simulación híbrida en tiempo-real

En este documento se realiza la revisión del estado del arte del uso de métodos basados en datos para modelar la subestructura numérica en el marco de la Simulación Híbrida en Tiempo-Real

Autores:

Cardona Cañaveral, Vhanessa

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58669

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/1992/58669

Palabra clave:

Métodos basados en datos
Redes neuronales
Modelado de la subestructura numérica
Métodos de compresión
Simulación Híbrida en Tiempo-Real
Redes neurales (Computadores)
Agentes inteligentes (Programas para computador)
Procesamiento de datos en tiempo real
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Ingeniería

Rights

openAccess

License

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional