laminación
a la entrada de la caja del SB, la base de reglas ahí establecidas
es mediante conocimiento empírico y personal
experto de planta, se realizaron simulaciones con sistemas
con base de regla de 9 y 25. Para los sistemas de
9 reglas no existe gran complicación para establecerlas,
en cambio cuando se trata de establecer un mayor número
de reglas como en el caso de 25, resulta ser más
complicado debido a que el número de combinaciones
de entradas-salidas aumenta. Para tratar de solucionar
este problema existen algunos métodos de extracción
de las reglas difusas basados en datos. La derivación de
la reglas difusas basado en datos podría contribuir a que
la primera estimación de la temperatura a la entrada de la
caja de descascarado presente un error menor y reducir
el efecto sobre la estimación de los demás castillos del
molino. Algunos autores proponen clasificación de patrones
[9], [10],[11]-[13], [21] de los cuales algunos son realizados
mediante redes neuronales y otros mediante Algoritmo
difuso CMeans. Aunque también existen autores que realizan
la extracción de reglas difusas directo de los datos
utilizando Fuzzy Inductive Reasoning (razonamiento inductivo
difuso) tales como en [14]-[15] y también utilizando
algoritmos genéticos como en [16] y [17] . Mediante la revisión
bibliografica efectuada se observó que la metodología
basada en clasificación de patrones resulta ser más
14 HIERRO yACERO/AIST MÉXICO