Sosa López, RicharSantana Ching, IvánCastillo Rodríguez, Diony RoelyGonzález González, Eduardo2019-09-092019-09-092019-06-15https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/11348El clínker es el principal componente del cemento, por lo que su calidad determina la de este último. En la actualidad las mediciones para determinar la calidad de este producto tardan entre 15 minutos y 2 horas, por lo que en este tiempo se desconocen los valores de estas variables. Contar con una herramienta que estime estos parámetros resulta ventajoso, pues permite la toma de decisiones para evitar pérdidas en la producción. En este sentido se desarrolla la presente investigación, que consiste en el diseño de un modelo, basado en la teoría de Mapas Cognitivos Difusos, para estimar la calidad del clínker. El modelo resultante predice el comportamiento de las variables de interés por un proceso de inferencia. El ajuste del modelo se realizó a través de aprendizaje automático, empleando el método del gradiente descendente y datos históricos del proceso para ello. La validación del modelo obtenido arrojó resultados satisfactorios al comparar las predicciones del mismo con los datos reales tomados del proceso, y se logró una estabilización del error cuadrático medio por debajo del 5 %. Por último, se muestra la estructura final del modelo, el cual mantiene las restricciones establecidas por los expertos.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseCalidad del ClínkerInteligencia ArtificialMapas Cognitivos DifusosAprendizaje AutomáticoThesis