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http://hdl.handle.net/11531/88769
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Monteagudo Honrubia, Miguel | es-ES |
dc.contributor.author | Herraiz Martínez, Francisco Javier | es-ES |
dc.contributor.author | Matanza Domingo, Javier | es-ES |
dc.date.accessioned | 2024-05-31T10:27:34Z | - |
dc.date.available | 2024-05-31T10:27:34Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-31 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/88769 | - |
dc.description | Capítulos en libros | es_ES |
dc.description.abstract | es-ES | |
dc.description.abstract | This paper presents the application of Support Vector Regressor models trained with glycerin-water mixture signals from a Dielectric Resonator sensor. Each signal is labeled with a concentration considered. The performance of these models indicates which mixing rule fits the most with experimental permittivity values. Some modifications of these formulas are validated to acquire better estimations. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | en-GB | es_ES |
dc.publisher | Universidad de Extremadura; Union Radio-Scientifique Internationale (Cáceres, España) | es_ES |
dc.rights | es_ES | |
dc.rights.uri | es_ES | |
dc.source | Libro: XXXVIII Simposio Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio - URSI 2023, Página inicial: , Página final: | es_ES |
dc.subject.other | Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) | es_ES |
dc.title | A Machine Learning approach for the validation and optimization of permittivity mixing rules for binary liquids | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bookPart | es_ES |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_ES |
dc.keywords | es-ES | |
dc.keywords | en-GB | |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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