Waste heat recovery system for marine engines optimized through a preference learning rank function embedded into a Bayesian optimizer

Rivera Rellán, Noelia; González Rodríguez, Rubén; Quevedo Pérez, José Ramón; Montañés Roces, Elena; Díaz Secades, Luis Alfonso

doi:10.1016/j.oceaneng.2023.114747

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Waste heat recovery system for marine engines optimized through a preference learning rank function embedded into a Bayesian optimizer

dc.contributor.author	Rivera Rellán, Noelia
dc.contributor.author	González Rodríguez, Rubén
dc.contributor.author	Quevedo Pérez, José Ramón
dc.contributor.author	Montañés Roces, Elena
dc.contributor.author	Díaz Secades, Luis Alfonso
dc.date.accessioned	2023-05-23T06:17:32Z
dc.date.available	2023-05-23T06:17:32Z
dc.date.issued	2023-05-22
dc.identifier.citation	Ocean Engineering, 281 (2023); doi:10.1016/j.oceaneng.2023.114747
dc.identifier.issn	0029-8018
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10651/68339
dc.description.sponsorship	This research has been partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through the grant PID2019-110742RB-I00.
dc.language.iso	eng	spa
dc.relation.ispartof	Ocean Engineering - Elsevier	spa
dc.rights	CC Reconocimiento – No Comercial – Sin Obra Derivada 4.0 Internacional	*
dc.rights	© the authors
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	Waste heat recovery system for marine engines optimized through a preference learning rank function embedded into a Bayesian optimizer	spa
dc.type	journal article	spa
dc.identifier.doi	10.1016/j.oceaneng.2023.114747
dc.local.notes	OA ATUO23
dc.relation.projectID	info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-110742RB-I00/ES/EXPLOTANDO EL CONOCIMIENTO DISPONIBLE PARA ADAPTAR Y APLICAR MODELOS APRENDIDOS A PARTIR DE DOMINIOS DIFERENTES/
dc.relation.publisherversion	https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114747
dc.rights.accessRights	open access	spa
dc.type.hasVersion	VoR

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Nombre:: 1-s2.0-S0029801823011319-main.pdf
Tamaño:: 10.19Mb
Formato:: PDF
Descripción:: Versión de la editorial

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