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http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/handle/231104/2836| Título : | Modelo de red de petri extendida con capacidad de aprendizaje, para pronosticar el comportamiento de un proceso biotecnológico. |
| Otros títulos : | Ciencias en Ingeniería Industrial. |
| Autor : | Hernández Cabrera, Luis Amado |
| Palabras clave : | Redes de petri Redes neuronales Neurona de petri Pronosticar Iterativo Ciencias en Ingeniería Industrial. |
| Fecha de publicación : | 12-oct-2022 |
| Editorial : | ICBI-BD-UAEH |
| Descripción : | El formalismo de modelado de Redes de Petri (RdPs) es una alternativa matemática y gráfica, con diferentes niveles de abstracción (generalizadas, extendidas, coloreadas, etc.) comprendiendo su amplia utilización para implementar herramientas de modelado. En la presente investigación se analiza su implementación como instrumento de apoyo para modelar y simular un sistema de aprendizaje, caracterizado básicamente por su complejidad y nivel de congruencia, basado en un sistema real, el cual se constituye en la generación de un compuesto biotecnológico para la prevención de plagas mediante lignosulfonatos, sobre el que se muestra la metodología de aplicación. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de utilizar RdPs como sistemas de aprendizaje para modelar procesos biotecnológicos. Conforme a lo anterior, el modelo desarrollado cuenta con la capacidad de generar un razonamiento relacional, esto se efectúa a través de un algoritmo iterativo, el cual es puesto en funcionamiento, en la herramienta de software Matlab. |
| Documento del Gobiberno : | MIIND .14759 2022 |
| URI : | http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/2836 |
| ISSN : | AT26494 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| AT26494.pdf | 19.81 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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