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RED NEURONAL ARTIFICIAL EVOLUTIVA PARA EL CONTROL DE TEMPERATURA EN UN REACTOR BATCH DE POLIMERIZACIÓN
Resumen La integración de técnicas de inteligencia artificial introduce nuevas perspectivas en la aplicación de estos métodos. Este trabajo presenta la combinación de redes neuronales y estrategias evolutivas para crear lo que se conoce como redes neuronales artificiales evolutivas (RNAE). Durante e...
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Published in: | INGENIUS 2023-12 (30), p.79-89 |
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description | Resumen La integración de técnicas de inteligencia artificial introduce nuevas perspectivas en la aplicación de estos métodos. Este trabajo presenta la combinación de redes neuronales y estrategias evolutivas para crear lo que se conoce como redes neuronales artificiales evolutivas (RNAE). Durante el proceso, se modificó la función de excitación de las neuronas para permitir su reproducción asexual. Como resultado, las neuronas evolucionaron y se desarrollaron significativamente. La técnica del controlador de temperatura de un reactor de polimerización por lotes para producir polimetilmetacrilato (PMMA) mediante radicales libres se comparó con dos controles diferentes (PID y GMC), demostrando así la aplicabilidad de los controladores basados en inteligencia artificial. Estos controladores ofrecen mejores resultados que los controladores convencionales sin crear funciones de transferencia al proceso de control representado. |
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Este trabajo presenta la combinación de redes neuronales y estrategias evolutivas para crear lo que se conoce como redes neuronales artificiales evolutivas (RNAE). Durante el proceso, se modificó la función de excitación de las neuronas para permitir su reproducción asexual. Como resultado, las neuronas evolucionaron y se desarrollaron significativamente. La técnica del controlador de temperatura de un reactor de polimerización por lotes para producir polimetilmetacrilato (PMMA) mediante radicales libres se comparó con dos controles diferentes (PID y GMC), demostrando así la aplicabilidad de los controladores basados en inteligencia artificial. Estos controladores ofrecen mejores resultados que los controladores convencionales sin crear funciones de transferencia al proceso de control representado.</description><identifier>ISSN: 1390-860X</identifier><identifier>ISSN: 1390-650X</identifier><identifier>EISSN: 1390-860X</identifier><identifier>DOI: 10.17163/ings.n30.2023.07</identifier><language>por ; spa</language><publisher>Universidad Politécnica Salesiana</publisher><subject>ANNs ; Computer Science, Artificial Intelligence ; Engineering, Electrical & Electronic ; Engineering, Mechanical ; Evolved Neural Networks ; función de excitación ; Function Excitation ; PMMA ; Reactor Batch ; redes neuronales evolucionadas ; RNA</subject><ispartof>INGENIUS, 2023-12 (30), p.79-89</ispartof><rights>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.</rights><rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>230,314,776,780,881,27903,27904</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Sánchez-Ruiz, Francisco Javier</creatorcontrib><creatorcontrib>Hernández, Elizabeth Argüelles</creatorcontrib><creatorcontrib>Terrones-Salgado, José</creatorcontrib><creatorcontrib>Fernández Quiroz, Luz Judith</creatorcontrib><title>RED NEURONAL ARTIFICIAL EVOLUTIVA PARA EL CONTROL DE TEMPERATURA EN UN REACTOR BATCH DE POLIMERIZACIÓN</title><title>INGENIUS</title><addtitle>Ingenius</addtitle><description>Resumen La integración de técnicas de inteligencia artificial introduce nuevas perspectivas en la aplicación de estos métodos. 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