Nuevas metodologías para entornos inteligentes con técnicas difusas

  1. LÓPEZ MEDINA, MIGUEL ÁNGEL
Dirigida por:
  1. Macarena Espinilla Estévez Directora
  2. Javier Medina Quero Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 02 de junio de 2020

Tribunal:
  1. Enrique Herrera Viedma Presidente/a
  2. Carmen Martínez Cruz Secretaria
  3. Matías Fernando García Constantino Vocal
Departamento:
  1. INFORMÁTICA

Tipo: Tesis

Teseo: 647600 DIALNET

Resumen

La tesis que presentamos «Nuevas metodologías para entornos inteligentes con técnicas difusas», pertenece al área de conocimiento de las Tecnologías de la Información y la Comunicación, enfocada en los entornos inteligentes. La motivación principal es la de investigar en nuevas metodologías basadas en lógica difusa y técnicas de Machine Learning para resolver problemas contextualizados en entornos inteligentes. Nos hemos centrado en el problema del reconocimiento automático de la actividad humana en hogares inteligentes. Tras una definición formal de los conceptos utilizados, se presentan un compendio de tres trabajos de investigación, donde proponemos metodologías usando distintos enfoques, trabajamos con diferentes tipos de sensores, de elementos de procesamiento, de protocolos de transmisión de datos, y distintos algoritmos de aprendizaje automático. Las técnicas de soft-computing aplicadas han jugado un papel crucial para mejorar la interpretabilidad de las metodologías y modelar de una manera adecuada los datos generados del entorno inteligente. The thesis we present "New methodologies for intelligent environments with fuzzy techniques", belongs to the area of knowledge of Information and Communication Technologies, focused on intelligent environments. The main motivation is to investigate new methodologies based on fuzzy logic and Machine Learning techniques to re-solve contextualized problems in intelligent environments. We have focused on the problem of automatic recognition of human activity in intelligent homes. After a formal definition of the concepts used, we present a compendium of three research works, where we propose methodologies using different approaches, work with different types of sensors, processing elements, data transmission protocols, and different machine learning algorithms. The applied soft-computing techniques have played a crucial role in improving the interpretability of the methodologies and in adequately modelling the data generated from the intelligent environment.