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Reconstrucción 3D para humanoides

Lavín Delgado, Jorge Enrique (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2015)

Redes neuronales convolucionales para el modelado de sistemas no lineales con aplicación al monitoreo de daño estructural

López Pacheco, Mario Antonio (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2021)

Redes neuronales LSTM para modelado difuso de sistemas no lineales

Vega Lopez, Jose Francisco (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2022)

Redes neuronales recurrentes complejas para identificación y control de sistemas no lineales

Vega Lopez, Jose Francisco (Tesis (M.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2017)

Reducción de vibraciones en edificios y sistemas mecánicos mediante control semi-activo

Rodríguez Torres, Andrés José (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2023)

Regualación automática de la respuesta a estrés de un conductor de automóvil mediante realidad adaptada

Suárez Polo, Concepción Jazmín (Tesis (M.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2016)

Relaciones entre los valores multizeta y los números de Bernoulli-Carlitz

Lara Rodríguez, José Alejandro (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N.Departamento de Control Automático, 2013)

Restricted Boltzmann machines for nonlinear system modeling = Máquinas restringidas de Boltzmann para el modelado de sistemas no lineales

Rosa Montero, Erick Dasaev de la (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2018)

Robot behavior learning through biased exploration in reinforcement learning from expert demonstrations = Aprendizaje del comportamiento en robots por exploración sesgada en el aprendizaje reforzado a partir de demostraciones expertas

Ramírez Díaz, Jorge Armando (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2024)

Robust control stabilization of a class of linear stochastic differential systems with multiplicative and additive noises via attractive ellipsoid technique = Control robusto de una clase de sistemas diferenciales lineales estocásticas con ruido multiplicativo y aditivo vía la técnica de la elipsoide atractiva

Lozada Castillo, Norma Beatriz (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N.Departamento de Control Automático, 2012)

Robust control techniques by using nonsmooth convex analysis = Técnicas de control robusto empleando análisis convexo no liso

Miranda Villatoro, Félix Alfredo (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2016)

Robust maximum principle for linear systems with bounded control = Principio del máximo robusto para sistemas lineales con control acotado

García González, Pablo Josué (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2016)

Robust realization of optimal control based on approximate neural dynamic programming = Realización robusta de un controlador óptimo basado en programación dinámica neuronal aproximada

Ballesteros Escamilla, Mariana Felisa (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2020)

Seguimiento de trayectorias en sistemas de control basado en el método de la elipsoide invariante

Rodríguez Servín, José Guillermo (Tesis (M.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2013)

Seguimiento robusto como optimización utilizando la versión de subgradiente promedio del método de modo deslizante integral

Hernandez Sanchez, Alejandra (Tesis (D.C.)--Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N. Departamento de Control Automático, 2022)