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dc.contributor.advisorÁlvarez Rossell, Silvia
dc.contributor.advisorMedina Pagola, José
dc.contributor.authorCruz Lemus, Gil
dc.date.accessioned2022-06-20T15:00:03Z
dc.date.available2022-06-20T15:00:03Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.urihttp://rein.umcc.cu/handle/123456789/8
dc.description.abstractEn el presente trabajo se lleva a cabo la integración de varias técnicas novedosas tales como la Programación Orientada a Objetos, los Sistemas Expertos, las Redes Neuronales y el Control Automático dirigido por computadoras para utilizarlos en la industria de procesos para el diagnóstico de los mismos. Se ha automatizado la auto extracción del conocimiento, la elaboración y modificación de las bases de conocimientos mediante el desarrollo de un sistema generador de bases de conocimientos para aplicaciones industriales denominado GRECAIL, el cual brinda una explicación de los resultados de la inferencia realizada. Se automatiza el entrenamiento y explotación de una red neuronal del tipo de retropropagación (Backpropagation) mediante la elaboración del sistema DIARNA para predecir el valor de una variable. Ambos sistemas se acoplaron al generador de aplicaciones industriales (GRACIL) permitiendo que se utilice en las aplicaciones que los especialistas decidan. Se establecen los pasos a seguir para la auto extracción del conocimiento al experto, elaborar y modificar las bases de conocimientos. Se presentan además, los aspectos a tener en cuenta para realizar un entrenamiento con una red neuronal El resultado obtenido es un paquete de programas ampliamente configurable y adaptable a diferentes procesos tecnológicos lográndose disminuir en 38 días el trabajo del experto en la confección de las bases de conocimientos, en 15 días en el entrenamiento de los operarios y a 8 horas diarias su permanencia en las áreas de los procesos tecnológicos, aumentando la rapidez de respuesta ante una falla, pues brinda en tiempo real las decisiones a tomar cuando existen problemas en la operación del proceso que se controla y predice satisfactoriamente el comportamiento de una variable compleja de dicho proceso. Este paquete se ha utilizado satisfactoriamente en los procesos de Evaporación, Cristalización Continua por Enfriamiento y Cristalización Tradicional en Tachos en la Industria Azucarera y en procesos de fabricación de Queso y Néctar de Jugo en la Industria Alimentaria.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherInstituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría
dc.subjectazúcaren_US
dc.subjectindustria alimentariaen_US
dc.subjectgestión industrial
dc.subjectsistema experto
dc.titleAplicación de sistema experto y redes neuronales artificiales en el control de procesos de la industria azucarera y alimentaria.en_US
dc.typeThesisen_US


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