Neural networks are intelligent systems that are suitable for the control of nonlinear systems and unpredictable behavior, currently these systems are mostly applied to the solution of problems of images within communications and robotics. The characteristics of neural networks, may be called as alternative systems for process control, temperature specific batch type reactors. Through training and adjustable to the dynamic process right architecture, can generate intelligent control system that is capable of adjusting for temperature according to the dynamics of the process. In this paper it is proposed to evolutionary neural networks as an alternative to the temperature control of a process unpredictable dynamic and highly nonlinear, using evolutionary neural network results in a phenotype and genotype which is a function of a rule of evolution or evolution strategy for the case study, a strategy of evolution based on the slope of the excitation function of the neuron and changes in the number of outputs of the hidden layer neuron is set to establish compliance with the heuristic rule that determines 2n states of evolution that can make the neural network.
Las redes neuronales son sistemas inteligentes que son adecuados para el control de sistemas no lineales y de comportamiento poco predecible, en la actualidad estos sistemas son en su mayoría aplicados a la solución de problemas de imágenes, comunicaciones y dentro de la robótica. Las características de las redes neuronales pueden considerase como sistemas alternos para el control de proceso, en especifico de temperatura en reactores de tipo batch. Mediante un entrenamiento y arquitectura adecuada ajustable a la dinámica del proceso, se puede generar un sistema de control inteligente que sea capaz de ajustar las variables de temperatura de acuerdo a la dinámica del proceso. En el presente trabajo se plantea a las redes neuronales evolutivas como una alternativa para el control de temperatura de un proceso de dinámica poco predecible y altamente no lineal, el uso de la red neuronal evolutiva da como resultado un fenotipo y genotipo el cual está en función de una regla de evolución o estrategia de evolución, para el caso de estudio, se establece una estrategia de evolución basada en la pendiente de la función de excitación de la neurona y la modificación del número de salidas de la neurona de la capa oculta, para establecer el cumplimento de la regla heurística de 2n que determina los estados de evolución que puede presentar la red neuronal.
