Técnicas subsimbólicas de inteligencia artificial aplicadas a la eficiencia energética / Daniel Martín Morales.
Por: Morales, Daniel Martín.
Colaborador(es): Cappelletti, Marcelo A [director de tesis] | Hasperué, Waldo [co-director de tesis] | Universidad Nacional de Quilmes [dgg.].
Editor: 2017Descripción: xii, 154 h. : il., tablas, gráficos ; 30 cm.Tema(s): Energía solar | Eficiencia | Radiación solar | Inteligencia artificial | Tesis doctorales | Software | Celdas solares | Redes neuronalesClasificación CDD: 621.31244 Nota de disertación: Tesis (doctorado) -- Universidad Nacional de Quilmes, 2017.| Tipo de ítem | Ubicación actual | Signatura | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento |
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| Tesis Doctorales | Biblioteca Laura Manzo - Universidad Nacional de Quilmes FONDO RESERVADO | T/ 621.312 MOR (Navegar estantería) | 1 | SALA | [Solicitar en mostrador] |
Trabajo de tesis presentado para la obtención del grado Doctor mención en Ciencia y Tecnología.
Director de tesis: Dr. Marcelo A. Cappelletti.
Co-director de tesis: Dr. Waldo Hasperué.
Tesis (doctorado) -- Universidad Nacional de Quilmes, 2017.
Incluye referencias bibliográficas.
DOCTORADO MENCION EN CIENCIA Y TECNOLOGIA