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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/8562

    Título
    The application of a two-step AI model to an automated pneumatic drilling process
    Autor
    Sedano, Javier
    Corchado, EmilioAutoridad UBU Orcid
    Curiel Herrera, Leticia ElenaAutoridad UBU Orcid
    Villar, José Ramón
    Bravo Díez, Pedro MiguelAutoridad UBU Orcid
    Publicado en
    International Journal of Computer Mathematics. 2009, V. 86, n. 10-11, p. 1769-1777
    Editorial
    Taylor & Francis
    Fecha de publicación
    2009
    ISSN
    0020-7160
    DOI
    10.1080/00207160802676612
    Résumé
    Real-world processes may be improved through a combination of artificial intelligence and identification techniques. This work presents a multidisciplinary study that identifies and applies unsupervised connectionist models in conjunction with modelling systems. This particular industrial problem is defined by a data set relayed through sensors situated on a robotic drill used in the construction of industrial storage centres. The first step entails determination of the most relevant structures in the data set with the application of the connectionist architectures. The second step combines the results of the first one to identify a model for the optimal working conditions of the drilling robot that is based on low-order models such as black box that approximate the optimal form of the model. Finally, it is shown that the most appropriate model to control these industrial tasks is the Box–Jenkins algorithm, which calculates the function of a linear system from its input and output samples.
    Palabras clave
    Unsupervised learning
    Exploratory projection pursuit
    Black-box models
    Materia
    Informática
    Computer science
    Matemáticas
    Mathematics
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/8562
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1080/00207160802676612
    Aparece en las colecciones
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    • Artículos GICAP
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    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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    Nombre:
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