1. UMH: Repositorio RediUMH
  2. Docente
  3. ESTUDIOS DE GRADO (TFG)
  4. Grado en Ingeniería Electrónica y Automática Industrial
  5. TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/28545
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBallesta, Mónica-
dc.contributor.advisorCéspedes Gómez, Orlando José-
dc.contributor.authorOrtiz Legación, Ana María-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2022-12-02T08:07:06Z-
dc.date.available2022-12-02T08:07:06Z-
dc.date.created2022-07-08-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/28545-
dc.description.abstractEl objeto de estudio del trabajo reside en el análisis de descriptores holísticos obtenidos a través de deep learning, concretamente de redes neuronales convolucionales, para su aplicación en tareas de mapping y localización en la robótica móvil. De manera que se ha realizado un conjunto de diferentes experimentos con el fin de estudiar la robustez y eficiencia de cada una de las redes estudiadas.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent67es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectredes neuronaleses_ES
dc.subjectdeep learninges_ES
dc.subjectrobótica móviles_ES
dc.subjectlocalizaciónes_ES
dc.subjectmappinges_ES
dc.subjectdescriptoreses_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleEstudio de redes neuronales convolucionales para la realización de tareas de mapping y localizaciónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial


Vista previa

Ver/Abrir:
 TFG-Ortiz Legación, Ana María.pdf

2,46 MB
Adobe PDF
Compartir:
Mostrar el registro sencillo del ítem  Ver estadísticas


Creative Commons La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.