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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorPárraga Villamar, Viviana-
dc.contributor.authorLupera Morillo, Pablo-
dc.contributor.authorGrijalva, Felipe-
dc.date.accessioned2023-12-04T13:13:17Z-
dc.date.available2023-12-04T13:13:17Z-
dc.date.issued2023-11-
dc.identifier.citationPárraga, V., Lupera, P., Grijalva, F. (2023) Handover en redes celulares: Machine Learning. Memorias, XXXI Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, (9), 31-23.es_ES
dc.identifier.isbn978-9978-383-70-4-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/25240-
dc.description.abstractEste documento presenta los avances de investigación realizados en referencia al tema de estudio del programa doctoral que consiste en la mejora del proceso de handover en las redes celulares en base a técnicas de Machine Learning (ML). La revisión de literatura de este tema se desarrolló mediante un systematic literatura mappings (SLM) para encontrar artículos relevantes sobre la problemática. En este artículo de divulgación se presentan algunas incursiones realizadas hasta la actualidad en esta investigación, que parten de un conjunto de datos reales tomados por aplicaciones celulares sobre el comportamiento de la red, en especial cuando se producen handovers. Es así como hasta el momento se han realizado las siguientes etapas: adquisición de datos, creación de nuevos feactures, clusterizacion de datos para manejar las diferentes ubicaciones, identificación de fallas en el handover, aplicación de técnicas de Machine Learning para predecir el handover, aplicación de sistemas de recomendación y métodos de evaluación del handover.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito : EPN, 2023.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectMACHINE LEARNINGes_ES
dc.subjectHANDOVERes_ES
dc.subjectRED CELULARes_ES
dc.subjectSISTEMA RECOMENDACIÓNes_ES
dc.titleHandover en redes celulares: Machine Learning.es_ES
dc.typeArticlees_ES
Aparece en las colecciones:2023 Memorias XXXI Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica (2023 J - FIEE)

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