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dc.creatorBrena, Ramón F.
dc.creatorAguileta, Antonio A.
dc.creatorTrejo, Luis A.
dc.creatorMolino Minero Re, Erik
dc.creatorMayorga, Oscar
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:31Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:31Z
dc.date.issued2020-04-20
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/4032
dc.descriptionArtículo académico que aborda la fusión multisensorial mediante un enfoque basado en datos y aprendizaje automático para predecir la mejor estrategia de combinación de sensores. Se extiende un trabajo previo del reconocimiento de actividades humanas a otros contextos, como detección de gases e identificación de expresiones faciales, demostrando la efectividad y generalidad del método propuesto para distintos conjuntos de datos y aplicaciones.
dc.publisherSensors
dc.subjectPredicción y modelos estadísticos
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleChoosing the best sensor fusion method: A machine-learning approach
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsSensor fusion method
dc.subject.keywordsMétodo de fusión de sensores
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsAprendizaje automático
dc.subject.keywordsStatistical signature
dc.subject.keywordsFirma estadística
dc.subject.keywordsPrediction model
dc.subject.keywordsModelo de predicción
dc.subject.keywordsMeta-data set
dc.subject.keywordsConjunto meta-datos
dc.subject.keywordsMulti-sensor systems
dc.subject.keywordsSistemas multi-sensor
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.3390/s20082350
dc.identifier.bibliographiccitationBrena, R. F., Aguileta, A. A., Trejo, L. A., Molino-Minero-Re, E., & Mayora, O. (2020). Choosing the best sensor fusion method: A machine-learning approach. Sensors, 20(8), 2350. https://doi.org/10.3390/s20082350
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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