50- #1097 Modelo De Redes Neuronales En La Selección De Materiales Compostables Como Sustitutos Al Polietileno PELBD (LLDPE).

dc.creator Vargas Riaño, Steven Hernando
dc.date 2019-01-01
dc.date.accessioned 2022-03-14T20:10:17Z
dc.date.available 2022-03-14T20:10:17Z
dc.description Actualmente, los polímeros tradicionales tienen unagran variedad de aplicaciones en la industria de losSingle-Use Plastics. Estos productos son ampliamenteaceptados por su bajo costo, comodidad, higiene yfacilidad en su producción. Sin embargo, tiene dosgrandes desventajas. La primera es que son extraídosde recursos no renovables como el petróleo, que cadadía es más escaso y costoso. La otra desventaja es eltiempo que tardan en descomponerse en su totalidad,ya que pueden tardar desde décadas hasta siglos(Roland, Jenna R., & Kara, 2017). Con base en esto elsiguiente estudio se enfocará en proponer unmodelo de criterios múltiples basado en técnicas deredes neuronales para la selección de un sustitutoorgánico del PELBD (LLDPE). Para este estudiopartimos de varios supuestos: Las alternativas aestudiar son extraídos de la papa, yuca, aguacate yremolacha. El proyecto tiene tres fases importantes: La primerafase es la identificación de las característicasmorfológicas y químicas de cada material junto a susposibles combinaciones viables con sustanciasorgánicas por medio de una experimentacióndeterminista. Hecha la experimentación, en la fase dosse usaron la metodología de entropía para jerarquizarlas alternativas en cuestión, evitando el sesgo deldecisor y cálculo de peso específico. Para esta fase seaplicó además una red neuronal de primer nivel con elpropósito de reorganizar la información yreconocimiento de patrones. Finalmente, en la fase tresse estructurará una matriz de decisióncriterios/alternativas para aplicar un análisis VIKOR ydefinir la opción “mas” viable.   Como resultado preliminar se encontró un patrón en lascaracterísticas del almidón de la papa y yuca en cuantoa su morfología, acceso, procesamiento y costos conuna similitud de 98,5%. El modelo propuesto, tieneun Qj de 0.0 en la relación de decisores, demostrandoque la técnica es muy más eficiente que las actualesaplicadas hasta en un 8% es-ES
dc.format application/pdf
dc.identifier https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10459
dc.identifier.uri https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5479
dc.language spa
dc.publisher Universidad Industrial de Santander es-ES
dc.relation https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10459/10336
dc.source Memorias Institucionales UIS; Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS es-ES
dc.source Memorias Institucionales UIS; Vol. 2 No. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS en-US
dc.source Memorias Institucionales UIS; v. 2 n. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS pt-BR
dc.source 2711-0567
dc.subject Compostable es-ES
dc.subject Red neuronal es-ES
dc.subject Entropía es-ES
dc.subject Experimentación es-ES
dc.title 50- #1097 Modelo De Redes Neuronales En La Selección De Materiales Compostables Como Sustitutos Al Polietileno PELBD (LLDPE). es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
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