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Descripción
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| Los tableros de partículas resistentes a la humedad requieren de un control exhaustivo de sus propiedades relacionadas con su capacidad de resistencia al agua. Sin embargo estos ensayos, basados en ciclos de envejecimiento, suelen ser largos, lo que imposibilita llevarlos a cabo en fábrica durante el control diario de la producción. En este estudio se propone la utilización de dos redes neuronales artificiales para la obtención del resultado de unos ensayos, que en condiciones normales durarían al menos cuatro semanas, a partir de otros ensayos más rápidos de realizar, y poder obtener resultados fiables en no más de veinticuatro horas. Para ello se han seleccionado 46 tableros de partículas P3 y 67 tableros de fibras MDF-H de la producción diaria de dos fábricas de tableros. Se han desarrollado dos redes neuronales artificiales con resultados muy satisfactorios, obteniendo en ambos casos un coeficiente de correlación superior a 0,95, muy superior al especificado en la normativa vigente para aceptar un resultado de un ensayo obtenido por un método distinto al normalizado. | |
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Internacional
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Si |
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Nombre congreso
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10º Congreso Interamericano de Computación Aplicada a la Industria de Procesos (CAIP?2011) |
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Tipo de participación
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960 |
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Lugar del congreso
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Gerona (España) |
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Revisores
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Si |
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ISBN o ISSN
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978-84-8458-356-1 |
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DOI
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Fecha inicio congreso
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30/05/2011 |
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Fecha fin congreso
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03/06/2011 |
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Desde la página
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775 |
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Hasta la página
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Título de las actas
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Congreso de Computación Aplicada ? CAIP?2011 |