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      <subfield code="a">Jiménez Aguilera, Francisco</subfield>
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      <subfield code="c">2020-11-20</subfield>
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      <subfield code="a">Los vehículos son a día de hoy sistemas cada vez más complejos que incorporan múltiples&#xd;
sistemas electrónicos que controlan la mayor parte del vehículo. Esos sistemas se&#xd;
comunican mediante una red de buses llamada CAN bus (Controller Area Network bus) y&#xd;
que pueden ser accedidos por un puerto de diagnóstico a bordo (OBD, por su siglas en&#xd;
inglés). De hecho, este puerto es obligatorio en Europa desde 2000-2005 (dependiendo del&#xd;
tipo de vehículo) debido a la Directiva 98/69/CE.&#xd;
El objetivo de este proyecto es crear un sistema compuesto por múltiples servicios que, en&#xd;
primer lugar, permita poder gestionar datasets que contengan los datos sobre los sensores&#xd;
recogidos a lo largo de un recorrido para así luego poder gestionarlos: poder añadir nuevos&#xd;
datasets, visualizar su información, poder eliminarlos...&#xd;
En segundo lugar se pretende poder visualizar dichos datos por medio de diagramas donde&#xd;
se muestra la información de cada sensor de forma detallada e interactiva.&#xd;
En tercer lugar se quiere añadir un módulo de clasificación por medio de algoritmos de&#xd;
Machine Learning como k-means y SVM, así como guardar la información de estas&#xd;
clasificaciones y poder consultarla en forma de gráficos.&#xd;
Finalmente, se pretende crear un módulo de predicción que, usando una red neuronal,&#xd;
permita realizar predicciones sobre un sensor concreto y se pueda consultar los datos de&#xd;
dicha predicción.</subfield>
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      <subfield code="a">Vehículos eléctricos</subfield>
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      <subfield code="a">Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)</subfield>
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      <subfield code="a">Informática - Trabajos Fin de Grado</subfield>
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      <subfield code="a">Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado</subfield>
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      <subfield code="a">Análisis inteligente de los sensores de un automóvil</subfield>
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