Investigación: Tesis Doctorales Dirigidas

Modificado el 26 de Marzo de 2018

Modelado de Sistemas Dinámicos con Machine Learning: Aplicaciones al Mantenimiento Basado en la Condición

Autor: Diego Cabrera Mendieta
Resumen: Los sistemas dinámicos han sido principalmente estudiados desde el área de la teoría de control usando métodos de modelamiento clásico, sin embargo, la presencia de incertidumbre con respecto a las variables del sistema, o un desconocimiento casi total de ellas, requiere de mecanismos basados en mínimas mediciones de variables del proceso. Teniendo en cuentas estas consideraciones, el objetivo general de este trabajo es desarrollar metodologías para el modelado de sistemas dinámicos a partir de información incompleta de sus variables, representadas como series temporales de alta complejidad, y adicionalmente, mostrar su aplicación en tareas del mantenimiento basado en la condición.
Director: Fernando Sancho Caparrini
Año: Febrero 2018
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Descubrimiento de Conocimiento en Grafos Multi-Relacionales

Autor: Pedro Almagro Blanco
Resumen: Ante el reducido abanico de metodologías para llevar a cabo tareas de aprendizaje automático relacional, el objetivo principal de esta tesis ha sido realizar un análisis de los métodos existentes, modificando u optimizando en la medida de lo posible algunos de ellos, y aportar nuevos métodos que proporcionen nuevas vías para abordar esta difícil tarea. Todos los objetivos marcados deben ser desarrollados sobre una base formal sólida, basada normalmente en Teoría de la Información, Teoría del Aprendizaje, Teoría de Redes Neuronales Artificiales o Teoría de Grafos. Esta base debe permitir que los resultados obtenidos sean suficientemente formales como para que los aportes que se realicen puedan ser fácilmente evaluados. También se busca que los modelos abstractos desarrollados sean fácilmente implementables sobre máquinas reales para poder verificar experimentalmente su funcionamiento y poder ofrecer a la comunidad científica soluciones útiles en un corto espacio de tiempo.
Director: Fernando Sancho Caparrini
Año: Junio 2017
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Especificación y Verificación de Programas Moleculares en PVS

Autor: Carmen Graciani Díaz
Resumen: En la memoria se han estudiado distintas adaptaciones del marco formal en que se describen distintos modelos de computación con ADN al lenguaje de especificaciones de PVS, que es un sistema de verificación cuyo lenguaje está basado en la lógica clásica de segundo orden con un sistema de tipos acorde con la teoría de conjuntos de Zermelo-Fraenkel con el axioma de elección. El demostrador del sistema está basado en cálculos de secuentes combinando la interacción con el usuario y el automatismo.
Directores: Mario de J. Pérez JiménezFernando Sancho Caparrini
Año: Septiembre 2003
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