Aplicación de redes neuronales en el subproceso de preparación de la pulpa de hojas A4

Abstract

El artículo se enfoca en la aplicación innovadora de Redes Neuronales (RNA) en el subproceso de preparación de pulpa de hojas A4 en la industria papelera, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y abordar desafíos específicos relacionados con el proceso de elaboración del producto. La RNA en construcción se basa en el algoritmo de retro propagación en un proceso de aprendizaje supervisado.

Para el diseño de la RNA, se recopiló una extensa base de datos que abarca variables cruciales para el subproceso, como la composición química de las materias primas, condiciones operativas y características físicas y químicas de la pulpa resultante. Los parámetros de inicialización se obtienen de un conjunto de datos tabulados en Excel. En cuanto a la topología de la RNA, se destaca la dificultad para establecer reglas específicas sobre el número de capas y neuronas ocultas necesarias. El entrenamiento de la RNA implica un proceso de aprendizaje supervisado con un agente externo, utilizando pesos sinápticos predefinidos. La red se presenta como parte de un proceso de aprendizaje con un conjunto de pares entrada-salida. Se emplean algoritmos de optimización y técnicas de regularización durante el entrenamiento para mejorar la generalización del modelo y evitar el sobreajuste.