Show simple item record

dc.contributor.advisorGarcía Gutiérrez, Alberto Eloy 
dc.contributor.authorGómez Ortiz, Javier
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2018-11-05T08:25:59Z
dc.date.issued2018-10-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/14917
dc.description.abstractRESUMEN: En este trabajo se utilizan las técnicas de aprendizaje autónomo como solución al problema de la localización en interiores. Este problema ha sido estudiado previa- mente en numerosos proyectos, siguiendo soluciones consideradas como tradicionales, pero sin conseguir aportar resultados satisfactorios. Es por ello que, tras realizar un estudio de las diferentes técnicas de inteligencia articial y aprendizaje autónomo que existen actualmente, se ha seleccionado aquella que aporta mejores resultados. El método así propuesto ha sido probado haciendo uso del conjunto de datos y resulta- dos obtenidos mediante técnicas clásicas de trilateración. El análisis de los resultados obtenidos permite asegurar una mejora en las estimaciones de posición, además de otras ventajas desde el punto de vista de despliegue e implementación.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT: In the present paper, machine learning techniques are used as a solution to the indoor location problem. This same problem has been studied previously in many projects, following solutions considered as traditional, but without achieving any satisfactory result. Consequently, after researching the different artificial intelligence and machine learning techniques that currently exist, the one that provides the best results has been selected. The method proposed has been tested using the dataset and results obtained by classical trilateration techniques. The analysis of the obtained results ensures an improvement in the indoor positioning, as well as other advantages from the point of view of deployment and implementation.es_ES
dc.format.extent64 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherAprendizaje autónomoes_ES
dc.subject.otherRedes neuronaleses_ES
dc.subject.otherInteligencia artificiales_ES
dc.subject.otherConjunto de datoses_ES
dc.subject.otherEntrenamientoes_ES
dc.subject.otherEvaluaciónes_ES
dc.subject.otherMachine learninges_ES
dc.subject.otherNeural networkses_ES
dc.subject.otherArtificial intelligencees_ES
dc.subject.otherDatasetes_ES
dc.subject.otherTraininges_ES
dc.subject.otherTestinges_ES
dc.titleEstudio de la aplicación de Machine Learning a técnicas de posicionamiento en interioreses_ES
dc.title.alternativeStudy of the application of Machine Learning to indoor positioning techniqueses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsembargoedAccesses_ES
dc.description.degreeMáster en Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.date.embargoEndDate2020-10-26


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 EspañaExcept where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España