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APLICACIÓN DE MODELOS DE CAJA GRIS NEURO-DIFUSOS CON APRENDIZAJE HÍBRIDO PARA PREDICCIÓN DE TEMPERATURA EN LAMINADO EN CALIENTE

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ENERO 2016   -  Volumen: 91 -  Páginas: 16-17

DOI:

https://doi.org/10.6036/7859

Autores:

ALBERTO CAVAZOS GONZALEZ - JOSE ANGEL BARRIOS GOMEZ - GERARDO MAXIMILIANO MENDEZ

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )

Descargas:   167

Citas Web of Science:  2

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Palabras clave:
sistemas difusos tipo-2, modelado de caja gris, aprendizaje híbrido, estimación de temperatura, laminado en caliente, type-2 fuzzy inference systems, grey-box modeling, hybrid learning, temperature estimation, hot rolling
Tipo de artículo:
NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:
COLABORACIONES / COLLABORATIONS

Barrios et al. (2015) presentaron 4 modelos de caja gris basados en sistemas difusos tipo-1 y tipo-2 con aprendizaje híbrido para estimar la temperatura de entrada de la barra de transferencia en laminado en caliente. Este informe técnico resume dicho trabajo y presenta sus resultados principales. Los modelos de caja gris de aprendizaje híbrido mejoran significativamente la estimación en comparación con sistemas difusos presentados en trabajos anteriores y el modelo físico usado actualmente en planta.

Palabras clave: sistemas difusos tipo-2, modelado de caja gris, aprendizaje híbrido, estimación de temperatura, laminado en caliente.

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