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000060461 037__ $$aTAZ-TFM-2016-1070
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000060461 1001_ $$aRamírez Ladislao, Álvaro Valerio
000060461 24200 $$aNon intrusive appliance recognition by means of neural networks for the implementation into low power devices
000060461 24500 $$aReconocimiento no intrusivo de cargas eléctricas domésticas mediante redes neuronales para implementación en dispositivos de bajo consumo
000060461 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2016
000060461 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000060461 520__ $$aEl presente trabajo aborda un enfoque novedoso a la hora de la identificación de cargas eléctricas de forma no invasiva, centrándose en cuantificar las prestaciones que una red neuronal artificial puede alcanzar para el caso de usar dispositivos computacionales de bajo consumo y medias prestaciones. Basándose en la impronta que cualquier carga eléctrica fija en la corriente que consume se idea un sistema electrónico capaz de, mediante una red neuronal, clasificar dicha carga únicamente capturando la onda de corriente en la acometida de cualquier usuario. Empezando con una adquisición detallada de los datos, se eligen aquellas características que se extraerán de la corriente así medida y se analizan las posibles técnicas de ahorro operacional y de adquisición de datos. Posteriormente se realizan comparativas entre diversos tipos de redes neuronales artificiales en función de sus requerimientos de memoria frente a sus resultados clasificadores.
000060461 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Electrónica
000060461 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000060461 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica
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