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    <subfield code="a">Redes neuronales artificiales para la simulaci&#xF3;n de la granulometr&#xED;a</subfield>
    <subfield code="b">Aplicable a procesos industriales de granulaci&#xF3;n</subfield>
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    <subfield code="a">En muchos procesos industriales, qu&#xED;micos, agroalimentarios y farmac&#xE9;uticos, entre otros, se obtienen los productos en forma de granos, esf&#xE9;ricos o casi esf&#xE9;ricos. Estos productos, que se consiguen en equipos granuladores, necesitan ajustarse en muchos casos a especificaciones en cuanto a tama&#xF1;o, forma, resistencia a la degradaci&#xF3;n y otros par&#xE1;metros. Es frecuente que, dentro del conjunto de las citadas industrias, se considere la granulaci&#xF3;n como un arte que responde a pocas leyes o ecuaciones. Bajo esta premisa, el control, optimizaci&#xF3;n y an&#xE1;lisis parecen dif&#xED;ciles. En el presente art&#xED;culo se propone una t&#xE9;cnica de control y optimizaci&#xF3;n de la granulometr&#xED;a del proceso de granulaci&#xF3;n, con repercusiones en otras fases de la fabricaci&#xF3;n, tales como molienda, cribado y captaci&#xF3;n de polvo, y en par&#xE1;metros de calidad, como la redondez y forma de la granulaci&#xF3;n. Se plantea un sistema experto, basado en modelos de inteligencia artificial.</subfield>
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    <subfield code="t">Ingenier&#xED;a Qu&#xED;mica</subfield>
    <subfield code="g">A&#xF1;o 36, no. 415 (jul./agos. 2004) ; p. 138-147</subfield>
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    <subfield code="a">Gavil&#xE1;n Moreno, C.J.</subfield>
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