Localización de interiores vía colaboración abierta distribuida y campo magnético / (Registro nro. 229274)

MARC details
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003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field MX-MeUAM
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040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency MX-MeUAM
Language of cataloging spa
050 14 - LIBRARY OF CONGRESS CALL NUMBER
Classification number TK5105
Item number A52 2018
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Localización de interiores vía colaboración abierta distribuida y campo magnético /
Statement of responsibility, etc. Isabel Lebasi Ambriz Silva ; director, Juan Pablo García Vázquez
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. (IMPRINT)
Place of publication, distribution, etc. Mexicali, Baja California,
Name of publisher, distributor, etc. 2018.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 1 recurso en línea ; 66 p. :
Other physical details il. col.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc Incluye referencias bibliográficas.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. En esta tesis se describe el experimento realizado para determinar la viabilidad de utilizar la colaboración abierta distribuida como etapa de recolección de datos en la técnica de huella digital de señal. El experimento consistió en la creación de mapa radio con mediciones de intensidad de campo magnético recolectadas en un entorno de interiores compuesto por varias habitaciones. Las mediciones de intensidad de campo magnético fueron utilizadas para generar modelos predictivos para estimar la localización de un individuo en el entorno de interiores. Para la creación de los modelos se utilizaron tres diferentes algoritmos de aprendizaje automático: k vecinos más cercanos (k-NN del inglés k Nearest Neighbors), árboles de decisión (J48) y bayesiano ingenuo (del inglés Naïve Bayes). El rendimiento de los algoritmos se midió a través se consideraron diversas métricas que son obtenidas a partir de la matriz de confusión, estos fueron la exactitud y coeficiente de concordancia (kappa). El modelo predictivo con mayor desempeño fue el obtenido con el algoritmo k-NN con un valor de k=3, ya que este ofrece una exactitud de 97.12 % para estimar la localización del individuo. Mientras que el modelo con más bajo rendimiento fue el bayesiano ingenuo quien ofrece una exactitud de 50.79 % con un nivel de concordancia (kappa) de 0.3834. Los resultados anteriores indican que los datos de campo magnético recolectados mediante la colaboración abierta distribuida permiten<br/>iv<br/>generar un modelo predictivo para estimar la localización de un individuo en un entorno de interiores. Por lo que es viable utilizar la colaboración abierta distribuida para la construcción de sistemas de localización para interiores.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Sistemas de transmisión de datos
Fuente del encabezamiento o término lemb
Subdivisión de forma Tesis y disertaciones académicas.
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://drive.google.com/open?id=11pcXNHdrVYiEsK4Ztr0iSnkWMvkhA_1r
Public note Tesis digital
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Tesis
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    Colección de Tesis Biblioteca Central Mexicali Biblioteca Central Mexicali 15/03/2018 1.00 TK5105 A52 2018 MXL121279 15/03/2018 1 Tesis Disco compacto Material adquirido por Donación Maestría en Ciencias

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