Metodología multisensorial para la caracterización de señales biológicas mediante herramientas de aprendizaje máquina y aprendizaje profundo.
| dc.contributor.advisor | Pérez Olguín, Iván Juan Carlos | |
| dc.contributor.author | Roldán Castellanos, Florencio Abraham | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-12T16:50:36Z | |
| dc.date.available | 2024-09-12T16:50:36Z | |
| dc.date.issued | 2023-01 | |
| dc.description | El estado emocional de los individuos como indicación de bienestar psicológico ha cobrado una mayor relevancia en los últimos años, esto debido a el incremento de padecimientos crónicos como estrés y ansiedad, sin embargo, el diagnostico de dichos padecimientos y de las condiciones emocionales que actúan como causa aun demandan evaluación experta, limitando los diagnósticos y su la prevención de dichos estados emocionales. En consecuencia, este documento busca generar un método para separar emociones en su rango emocional y clasificarlas de manera específica, esto por medio de bioseñales obtenidas por medios multisensoriales y técnicas de inteligencia artificial como redes neuronales profundas y optimización estocástica en forma de proceso secuencial multinivel. Como resultado de la investigación, se generó un modelo de aproximación al diagnostico emocional que permite diferenciar una emoción en específico. Además, de materiales como artículos científicos, posters y antecedentes para futuras incursiones en el área. | |
| dc.description.video | https://erecursos.uacj.mx/bitstreams/37311412-c769-4c76-88fb-f7579caa698a/download | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11961/6978 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Ciudad Juárez | es |
| dc.relation.ispartof | Doctorado en Tecnología | es |
| dc.relation.ispartof | Instituto de Ingeniería y Tecnología | es |
| dc.relation.ispartof | Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura | es |
| dc.subject | Diagnóstico emocional, redes neuronales, señales biológicas, PSO, K-nn. | |
| dc.title | Metodología multisensorial para la caracterización de señales biológicas mediante herramientas de aprendizaje máquina y aprendizaje profundo. | |
| dc.type | Tesis doctoral | es |
| dc.type | Trabajo de titulación de posgrado | |
| dcrupi.departamento | Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura | es |
| dcrupi.instituto | Instituto de Ingeniería y Tecnología | es |
| dcrupi.programa-academico | Doctorado en Tecnología | es |
| dcterms.thumbnail | http://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/pi-iit-doctorado.png | es |