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dc.contributor.advisorJiménez Márquez, Antonio-
dc.contributor.advisorBeltrán Maza, Gabriel-
dc.contributor.authorFunes López, Estrella Belén-
dc.contributor.otherUniversidad de Jaén. Departamento de Química Física y Analíticaes_ES
dc.date.accessioned2020-01-29T09:02:15Z-
dc.date.available2020-01-29T09:02:15Z-
dc.date.submitted2017-09-28-
dc.identifier.citationp.[http://hdl.handle.net/10953/]es_ES
dc.identifier.isbn978849159es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10953/1005-
dc.description.abstractEl objetivo principal ha sido estudiar la viabilidad de las redes neuronales artificiales junto con la tecnología NIR como instrumentos de apoyo a la optimización del funcionamiento del proceso de transformación de la aceituna en aceite de oliva virgen a partir de información en tiempo real de las diferentes variables que influyen en el proceso pueden integrarse en sistemas predictivos cuantitativos. Se diseñaron diferentes modelos neuronales predictivos que simulan el comportamiento del proceso de elaboración del aceite de oliva virgen a partir de la información espectral NIR e información de las variables del proceso, que permitiesen predecir las características de los productos de salida. Y otros modelos de calibración que permiten cuantificar los parámetros analizados de los productos finales del proceso, comparar los valores reales que salen de la planta real con las previstas y ajustar las variables del proceso.es_ES
dc.description.abstractThe main objective has been to study the feasibility of artificial neural networks together with the NIR technology as instruments of support for the optimization of the operation of the process of transformation of the olive oil extra virgin olive oil from real-time information on the different variables that influence the process can be integrated into quantitative predictive systems. Designed different neural predictive models that simulate the behavior of the process of elaboration of the virgin olive oil from the NIR spectral information and information on the process variables, that would make it possible to predict the characteristics of the output products. And other calibration models that allow to quantify the analyzed parameters of the end products of this process, compare the actual values that come out of the plant with the planned and adjust the process variables.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Jaén. Departamento de Química Física y Analítica. Leída el 28 de septiembre de 2019.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherJaén : Universidad de Jaénes_ES
dc.rightsLicencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.subjectAceitunaes_ES
dc.subjectredes neuronales artificialeses_ES
dc.subjectproceso de optimizaciónes_ES
dc.subjectaceite de olivaes_ES
dc.subjectcontrol en líneaes_ES
dc.subjectOlivees_ES
dc.subjectolive oiles_ES
dc.subjectoptimization processes_ES
dc.subjectonline controles_ES
dc.subjectartificial neural networkses_ES
dc.titleModelado del proceso de elaboración de aceite de oliva virgen mediante redes neuronales predictivases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
europeana.type.TEXTTEXTes_ES
dc.subject.udc330303es_ES
dc.subject.udc331003/05es_ES
dc.subject.udc330928es_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Jaén. Españaes_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
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