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Timestamp: 2019-04-25 12:56:37+00:00

Document:
Cargado por Javier Ruiz Thorrens
El Conjunto de Órganos Nerviosos Protegidos Por El Cráneo Constituyen El
Optoeléctricas
Adecuación y mejora del sistema de
medición optoeléctrico
Autor: Adrián Vicente Gómara
Director: César Elosúa Aguado
Pamplona, 18 Marzo 2016
Resumen Adrián Vicente Gómara
Este proyecto consiste en la implementación de una red neuronal en el
sistema embebido PIC 16F877A de la familia Microchip para realizar
medidas de absorción óptica y clasificar distintas muestras. Gracias a
algoritmo de la red se puede identificar el tipo de muestra que se está
analizando a partir de la medición de la absorbancia para tres longitudes
de onda (rojo, verde y azul). El sistema en conjunto se ha integrado en
una placa de circuito impreso (PCB), simplificando la circuitería y
componentes propuestos en un diseño previo. El código se ha
programado en C y se ha optimizado para utilizar los recursos de
memoria disponibles en el PIC, haciendo un uso eficiente de los mismos.
El tiempo de ejecución es lo suficientemente bajo como para poder
realizar la medida y clasificación de la muestra en pocos segundos, por
lo que se puede considerar un sistema a tiempo real. Los resultados
obtenidos animan a la mejora del prototipo desarrollado para su
Palabras Clave: Red Neuronal Artificial, Medidas Absorbancia, PIC,
Abstract Adrián Vicente Gómara
The project describes the implementation of an Artificial Neural
Network in the embedded system PIC 16F877A from Microchip to
perform optical absorbance measurements and classify liquid samples.
Due to the network algorithm, the analyzed sample can be classified.
Light Emiting Diodes (LEDs) at three different wavelengths (Red, Green
and Blue) are used to record three different absorbance measurements,
using them to identify the sample by the Neural Network. The whole
system has been integrated on a Printed Circuit Board (PCB), optimizing
the components used on a previous design. The code has been
programed and optimized in C in order to use in an efficient way the
memory resources of the PIC. Execution time is low enough to allow
measurements to be made on real time. The obtained results encourage
the improvement of the prototype in future works to use it in real
Key Words: Artificial Neural Network, Absorbance Measurements, PIC,
...........................3.........3......2............... 8 3................ 15 3............ 7 Capítulo 3: Materiales y Dispositivos ... 6 1. 17 3................................................................ 2 1............................................................ 2 1.......... 6 1........... 4 2...................................................................................................................................1 Pota cubetas y porta leds................................. 19 3....5 Matlab ................1 Fundamentos biológicos de las redes neuronales ........................2...........................5 Diodo led tricolor kingbright.............. 4 2.3 Materiales acondicionadores .......................1.......3 Pantalla LCD .............................. 6 1..........................................2 Materiales Electrónicos ........................................................................................................................................3 Material software...................................................................2......... 8 3........................................2 Arquitectura del perceptron multicapa ...........1 Introducción ......... 7 2........................................................3....................................8 Componentes electrónicos menos relevantes ................... 3 Capítulo 2: Fundamentos Teóricos de las redes neuronales .........4 MPLAB ...................3................ 18 3........................................................2 Fotodiodo ............................................... 19 3................2 Tacos .................. 4 2...................... 19 Trabajo Fin de Grado iii ................................................4 Sistema Embebido ...........................4 Convertidor Digital-Analógico............................2 Redes neuronales artificiales (ANN): ..........................................................1 Microprocesador PIC ........ 9 3............................................1 Material Químico ............ 16 3............................................................... 19 3....5 Objetivos ........................................3 Redes Perceptron Multicapa ................. 18 3.................................................2...2. 17 3..................................... 17 3....1 Antecedentes .............7 PCB ........... 18 3.................................... 8 3....................................................................................................2........2..... 18 3...................................3 Medidas de absorbancia y su aplicación ...............Índice Adrián Vicente Gómara Índice Capítulo 1: Introducción y Objetivos ......................................... 7 2..................2.....3.......................................... 9 3.............3.....3.........................................................................1 Materiales utilizados para conseguir las muestras............................2 Introducción a las Redes Neuronales.....6 Fuente de alimentación .........
....................................................2...................................................................................1...... 22 4..... 45 5..........2..............................................................................1 Obtención de bases de datos ...........5 BLOQUE PULSADORES................. 20 4................................................................................2 Programación en C: ..... 20 4.. 19 Capítulo 4: Desarrollo de la Programación ..... .......1 Versión1: 3 neuronas de entrada...... 48 Capítulo 7: Conclusiones y Líneas Futuras ..............6 BLOQUE PANTALLA LCD .............................................. 1 oculta y 2 de salida. 44 5.........3 Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal ..... 36 5...............2 Versión 2: 3 neuronas de entrada.......................... 1 oculta y n2 de salida .......2 Cálculo de la corriente de base: ..........12 Resultados Finales: ...................................................3 Versión 3: n0 neuronas de entrada..8 Diseño PCB: .. 29 5..................................................................................................7 Bloque de Alimentación:.1............2..................................... 43 5.................................2.......... 38 5. 42 Mejora del software del prototipo: .4 BLOQUE RECOGIDA Y ACONDICIONAMIENTO DE SEÑAL .....................1 Cálculo de las Resistencia de colector de las tres ramas de leds: 32 5.................. 31 5.... n1 ocultas y n2 salida ..... 33 5............................10 Mejorar la configuración de la potencia de los LED .......................0 ........................ 25 Capítulo 5: Mejora Electrónica del Prototipo .................................. 43 5..... 21 4.......... 34 5..............................................Índice Adrián Vicente Gómara 3......................2.....2 Estudio que determina el rendimiento de la red en función del número de neuronas de las distintas capas y el tamaño que ocupa de la memoria de datos .........................9 Controlar RGB ....................................3 Estudio de la capacidad de memoria y el tiempo de ejecución de la Red Neuronal en función del número de neuronas de la capa oculta y salida.................11 Simplificación del Menú de medida y Red .... 40 5.... 20 4......................2....................................1.... 49 Trabajo Fin de Grado iv ......................3.... 33 5....... OSCILADOR Y CONECTOR RJ11 ............... ............................................................... 23 4........................................................3 Bloque del conversor digital analógico: ............. 24 4...............6 DesignSpark PCB 6..............3 Cálculo de las Resistencias de base de las tres ramas........................... 20 4....................1 Elementos eliminados que no se van a utilizar .......... 47 Capítulo 6: Costes de los materiales ........ 39 5...............2 Bloque de diodos leds: ..... 29 5..1 Trabajo con nprtool de Matlab .......................... 22 4..................
..................................................................... 51 A...............................................................................................2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida..3.....................................6 Paso 6: .....4... 1 neurona oculta y 2 de salida................................ 80 Anexo C .............. 67 A.....................................................2........3 ANN GENERAL.......................2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida....... .......... 81 A.....................................................2...................... 87 A....... ..................... 89 Trabajo Fin de Grado v ...................................5 Algoritmo de Cálculo para determinar el tamaño de memoria .......................................... 1 neurona oculta y n2 de salida ...... 73 B.......... 68 A................2 Explicación Didáctica: ........... 71 B...........................3 Paso 3: ....3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida...................6 Conclusiones: .......................................................4......1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida .....................................4 Análisis de los resultados obtenidos: ...........................................1 Estructuras utilizadas: ........ 70 A.......3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida...............2............................................................... ....................... 71 B..2 ANN para 3 neuronas entrada.....2........................... 84 A...............1 Estructuras utilizadas: ..................................2 Paso 2: ......................1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida............. 70 Anexo B ............... 71 B..... 68 A.....1 Estructuras utilizadas: .................................................................................................................................................................................. 72 B..................................1 Paso1 ...1 ANN para COL neuronas de entrada.......... 62 A.Índice Adrián Vicente Gómara Capítulo 8: Bibliografía ....1 Objetivo: ... 81 A...... 83 A.............2............................. 71 B....................5 Paso 5: ..................................2........... 81 Explicación del algoritmo matemático programado en C para los distintos casos y las estructuras necesarias.............. .......................................................4 Paso 4: ........................................ 57 A........................................................ 86 A..2.. 71 Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal ..... .....4................... 50 Estudio que determina el rendimiento de la red en función del número de neuronas de las distintas capas y el tamaño de la memoria de datos ............................ 71 B...... 76 B...........1.................................................... 51 A.................... 69 A..........
por lo que el usuario de una red neuronal debe tener conocimiento suficiente de cuáles son estos parámetros y cómo funcionan. Para estimar el modelo es necesario disponer de un conjunto de observaciones de las variables. Por otro lado. Por tanto. dados unos valores de entrada del modelo. ante nuevas observaciones. las capacidades de la red van a depender en gran medida de esta fase de entrenamiento. pero en este proyecto sólo se trabajará con la red backpropagation (o perceptron multicapa) que es muy utilizada en la práctica.Índice Adrián Vicente Gómara Capítulo 1: Introducción y Objetivos 1. comprobando que es adecuado para nuevos datos. En la fase de entrenamiento es necesario controlar muchos parámetros y distintos algoritmos de optimización. En él se explica el desarrollo del sistema emisor de luz que se basa en diodos LED. así como la interfaz de visualización de datos y ajuste de potencias.2 Introducción a las Redes Neuronales Las redes neuronales (ANN) son técnicas no paramétricas muy utilizadas en diversos ámbitos de la ciencia e ingeniería porque permiten resolver problemas complejos. Trabajo Fin de Grado vi . estos modelos permiten predecir cuál es el valor de salida. el receptor y el procesamiento de la señal de medida obtenida. Así. una vez entrenada la red. 1. Además se realizarán una serie de simplificaciones y mejoras del diseño previo en cuanto al hardware y software para una mejor integración de la aplicación. Existen muchos tipos diferentes de redes neuronales. que muchas veces no son fáciles de resolver utilizando técnicas tradicionales como la regresión lineal o polinómica. Las redes neuronales permiten obtener un modelo no explícito que relaciona un conjunto de variables salida con un conjunto de variables entrada. es muy importante también evaluar la robustez del modelo creado. Es importante.1 Antecedentes Este proyecto consiste en la implementación de una red neuronal perceptron multicapa en un sistema optoeléctrico de medición a varias longitudes de onda cuya finalidad es obtener la absorbancia y su posterior caracterización determinada por la red. Estas observaciones son usadas como patrones de entrenamiento para que la red aprenda y sea capaz de predecir una salida del modelo. realizar un buen análisis de los resultados obtenidos.
Joseph Von Fraunhofer captó la luz solar con esta herramienta y vio que había pequeñas franjas oscuras en el espectro. en concreto el PIC 16F877A. 8 K de instrucciones de 14 bits c/u. A partir de aquí se analizaron las luces de diferentes materiales al ser calentados y se pudo ver que cada uno emitía unas bandas de frecuencia diferentes. Con esto se pudo analizar cada material y se creó una “huella digital” de los diferentes elementos.4 Sistema Embebido Un sistema embebido (anglicismo de embedded) o empotrado (integrado. Para medir la absorbancia de la materia se utiliza un dispositivo denominado espectrofotómetro que hace incidir diferentes longitudes de onda a una muestra donde se es capaz de ver la cantidad de energía electromagnética que absorbe para cada frecuencia. También se descubrió que calentando suficientemente un material hasta ponerlo incandescente.3 Medidas de absorbancia y su aplicación Desde la antigüedad el ser humano ha mostrado interés en el estudio y comprensión de la luz. pero está compuesta por muchas más frecuencias de las que podemos ver. Con esta parametrización se es posible identificar el tipo de muestra gracias a las redes neuronales. El microprocesador que se va a utilizar es un PIC de la familia 16F. incrustado) es un sistema de computación diseñado para realizar una o pocas funciones dedicadas que se diseñan para cubrir necesidades específicas. Nuestro ojo es capaz de ver solo un pequeño rango del espectro de esta. El componente principal del sistema es el microprocesador donde se programan las funciones a realizar. 256 bytes EEPROM. Más tarde se comprobó que cada color tenía una frecuencia electromagnética diferente. este producía una luz blanca con el espectro sin ninguna banda oscura. Este es el origen del estudio de la transmitancia y la absorbancia en los distintos materiales. • Memoria de datos: 368 bytes RAM. que posee las siguientes características: • Memoria de programa: FLASH. Capítulo 1 Adrián Vicente Gómara 1. precisamente los del arcoíris. este consistía en hacer pasar un haz de luz blanca. Trabajo Fin de Grado 2 . por un prisma y ver que este se descomponía en diferentes haces de diferente color. Si se hacía pasar esta luz por un fino material y se captaba la luz que pasaba por este material se observó que en el espectro había unas bandas negras precisamente en las frecuencias en las que emitía luz si se calentaba este mismo material. no necesariamente procedente del sol. En los siglos XVIII y XIX se pudo mejorar este prisma con lentes y rendijas y se consiguió una herramienta mejor para la medida de la luz. 1. El estudio de la luz comienza con el experimento del prisma de Isaac Newton.
= 12. Debido a las especificaciones de memoria del PIC la depuración del código va a ser un elemento esencial ya que marcara las características de la red. • Frecuencia oscilador: 20 MHz (máxima) • Temporizadores/Contadores: 1 de 8 bits (Timer 0). • Dos módulos de Captura. además de 8 entradas análogas. Resolución máx. 8 del puerto D y 3 del puerto E. Capítulo 1 Adrián Vicente Gómara • Pila (Stack): 8 niveles (14 bits). 1 de 16 bits (Timer 1). • Puerto serial síncrono (SSP) con bus SPI (modo maestro) y bus I²C (maestro/esclavo). Resolución máx. Un perro guardián (WDT) • Líneas de E/S : 6 del puerto A.5 Objetivos En este proyecto se desarrollara una aplicación para medir la absorbancia de muestras a diferentes longitudes de onda junto con la integración de inteligencia artificial en un PIC de tal manera que se obtenga una mejor comprensión de los resultados y cierta autonomía de decisión en base al aprendizaje del dispositivo. • Aplicar el código de la ANN que utiliza Matlab al PIC. Comparación y PWM: .0 a 5. • Adecuar el código del prototipo previo para cumplir con los requisitos de aplicación y de memoria exigidos por el PIC para la integración de la ANN. • Fuentes de interrupción : 13 • Instrucciones: 35 • Encapsulado: DIP de 40 pines. Con esta aplicación se pretende introducirse en los sistemas de inteligencia artificial para proporcionar una mejor interface máquina-humano.5 nseg. . HS. • USART (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter) con dirección de detección de 9 bits.5 V DC • Puede operar en modo microprocesador. 1. 8 del puerto B. • Tecnología de Fabricación: CMOS • Voltaje de alimentación: 3. • Corriente máxima absorbida/suministrada (sink/source) por línea (pin): 25 mA • Oscilador: Soporta 4 configuraciones diferentes: XT.Comparación: 16 bits.Captura: 16 bits. RC. 1 de 8 bits (Timer 2) con pre y post escalador. = 10 bits. • Convertidor Análogo/Digital de 10 bits multicanal (8 canales de entrada). • Mejorar el diseño previo del espectrofotómetro y eliminar aquellas partes que no se utilizan. LP. . Trabajo Fin de Grado 3 .PWM: Resolución máx. 8 del puerto C. = 200 nseg. cuyo fin es mejorar las relaciones entre humanos y así una mejor integración de la especie con sí misma y con su entorno.
1 Fundamentos biológicos de las redes neuronales Las redes neuronales artificiales se basan en el funcionamiento del sistema neuronal del cuerpo humano. elaboran y transmiten información a otras neuronas. En el cuerpo humano encontramos 3 elementos fundamentales: los órganos receptores que recogen información del exterior. consisten en una serie de unidades denominadas neuronas. que es una ramificación de salida de la neurona. En general. a través de las dendritas.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara Capítulo 2: Fundamentos Teóricos de las redes neuronales 2. el cual transforma según una función específica denominada función de activación. que es la zona de contacto entre neuronas (u otro tipo de células. Se componen de un cuerpo o núcleo. La sinapsis recoge información electro-química procedente de las células adyacentes que están conectadas a la neurona en cuestión. y envía la información elaborada y. esta propiedad de poder alterar el peso de cada información en la red neuronal nos otorga en cierta medida la capacidad de aprender. conectadas entre sí. que reciben. 2. Su funcionamiento es el siguiente. Las neuronas se unen unas con otras formando redes. Esta información llega al núcleo de la neurona. el sistema nervioso que transmite la información. la cual es posteriormente propagada por el axón. Por ello. Este espacio tiene unas determinadas características eléctricas que permiten inhibir o potenciar la señal eléctrica a conveniencia. Las señales de entrada llegan a la neurona a través de la sinapsis.2 Redes neuronales artificiales (ANN): Las redes neuronales artificiales tratan de emular las características y propiedades de las redes neuronales biológicas. La sinapsis está compuesta de un espacio líquido donde existe una cierta concentración de iones. se puede ver que el sistema neuronal es un conjunto de neuronas conectadas entre sí. Cada neurona recibe un valor de entrada. del axón. y de un gran número de ramificaciones de entrada llamadas dendritas. los órganos efectores que reciben la información de parte del sistema nervioso y la convierte en una cierta acción. gracias a las propiedades del espacio intersináptico. y que dicha información se ve potenciada o inhibida en la siguiente neurona a conveniencia. que la procesa hasta generar una respuesta. La unidad fundamental del sistema nervioso es la neurona. De hecho. la analiza y en parte almacena. Trabajo Fin de Grado 4 . como las receptoras). Dicha señal transformada pasa a ser la salida de la neurona.
la neurona j recibe una serie de entradas x1. xn. multiplicadas por el peso de la respectiva conexión. estas neuronas están conectadas entre sí de acuerdo a una determinada arquitectura. x2. Así pues. otra de salida.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara Las neuronas se conectan entre sí según una determinada arquitectura. las neuronas se agrupan en distintas capas: una capa de entrada. Cada señal se multiplica por el peso asociado a su conexión. Como se ha comentado anteriormente. y en el caso de existir.) para generar la señal de salida de la neurona j.wn. ….…. Los valores de los pesos son ajustados durante la fase de aprendizaje. Luego. los cuales propagan la información a través de las distintas conexiones. una o varias capas ocultas. Para ello nos referimos a la figura 2 Las entradas a la red son introducidas en las neuronas de la capa de entrada. w1. w2. una red de neuronas artificial puede verse como un grafo cuyos nodos tienen funcionamiento similar. La salida de cada neurona se propaga por igual por estas conexiones hasta las neuronas de destino. Es decir. De esta manera la entrada de cada neurona es la suma de las salidas de las neuronas conectadas a ella. Veamos el funcionamiento de una red. Estas entradas son propagadas a las Trabajo Fin de Grado 5 . Cada conexión tiene un peso asociado que pondera el valor numérico de la señal que viaja por ésta. se suman estas entradas ponderadas y se les aplica la función de activación F(. La figura siguiente ilustra dicho concepto: Figura 1: Modelo de Red Neuronal En este modelo. Cada conexión tiene un determinado peso que pondera cada entrada a la neurona. que normalmente genera una salida tal cual o las escala para que las señales se encuentren en un determinado rango.
Estas salidas son propagadas a las neuronas de la capa de salida. lo Trabajo Fin de Grado 6 . Figura 2 Por último hablar del aspecto más importante y delicado de redes neuronales. el aprendizaje. De acuerdo al esquema de la figura 1 cada neurona j de la segunda capa generará una salida de valor: 𝑆𝑆2𝑗𝑗 = 𝐹𝐹2𝑗𝑗 𝑊𝑊1𝑗𝑗 Ecuación 1 Donde X1 es el vector de entradas de la capa 1 y W1j el vector de pesos correspondientes a las conexiones que van de todas las neuronas de la primera capa a la neurona j de la segunda capa. Por ello la capacidad de una red de resolver un problema está muy ligada a los patrones utilizados durante su fase de aprendizaje. Estas neuronas generan las salidas de la red. La función F2j es la función de activación de la neurona j de la segunda capa. y S2 el vector de salidas de las neuronas de la capa dos. Así con todas las neuronas de la segunda capa. Cada neurona i de la capa de salida generará una salida de valor: 𝑆𝑆𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝐹𝐹𝑠𝑠𝑠𝑠 (𝑊𝑊2𝑖𝑖 𝑆𝑆2 ) Ecuación 2 Donde W2i es el vector de pesos correspondientes a las conexiones que van de las neuronas de la segunda capa a la neurona i de la capa de salida. El proceso general consiste en ir introduciendo una serie de datos patrón y ajustar los pesos siguiendo un determinado criterio. que a su vez son entradas de las neuronas de la capa de salida. Los criterios que se van a utilizar en este proyecto se fundamentan en el error cometido por la red. El aprendizaje de una red neuronal consiste en hallar los valores precisos de los pesos de sus conexiones para que pueda resolver un determinado problema.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara neuronas de la siguiente capa. Las RNA son sistemas de aprendizaje basadas en datos que son utilizados como patrones.
no poder resolver problemas que no fueran linealmente separables. De hecho. la función de activación que se utilizara es la función sigmoidal: 1 𝑓𝑓(𝑥𝑥) = 1+𝑒𝑒 −𝑥𝑥 Ecuación 3 donde su rango es [0. Surge como respuesta a los problemas que tenía dicha red. que se encarga únicamente de propagar por el resto de la red las entradas recibidas. de no ser así se repite todo el proceso. se reajustan los pesos. o alguna de las conexiones entre dos neuronas de niveles consecutivos no existe.2 Arquitectura del perceptron multicapa La arquitectura de este tipo de red se caracteriza porque tiene todas sus neuronas agrupadas en distintos niveles llamados capas. Por otro lado. 2. Se encarga de proporcionar los valores de salida de la red. 2.3. Se suele tratar como una entrada cuyo valor es constante e igual a uno. Trabajo Fin de Grado 7 . En las capas intermedias denominadas capas ocultas. Además. se encuentran conexiones de neuronas que no están en niveles consecutivos. De esta manera. es decir. Es lo que se conoce como entrenamiento supervisado. algunos autores han demostrado que el perceptron multicapa es un aproximador universal de cualquier función continua en el espacio ℝ. El primer nivel corresponde a la capa de entrada. y lo único que varía es el peso asociado a dicha conexión (que es el umbral realmente). primero se introducen los patrones. el peso asociado a dicha conexión es constante e igual a cero.1].3 Redes Perceptron Multicapa 2. todas las neuronas de la red tienen un valor umbral asociado. como por ejemplo.1 Introducción El perceptron multicapa con conexiones hacia adelante es una generalización del perceptron simple. se realiza un procesamiento no lineal de los patrones recibidos. Las conexiones del perceptron multicapa son hacia adelante. A veces. dependiendo de la red. posteriormente se comprueba si se ha cumplido un determinado criterio de convergencia.3. El último nivel es el de la capa de salida. Generalmente todas las neuronas de un nivel se conectan con todas las neuronas de la capa inmediatamente posterior.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara que nos obliga a conocer la salida que se debería obtener para cada uno de ellos.
• Jeringuillas de 5ml • 2 Vasos de 500ml y 8 vasos de 200 ml.5 ml de agua pura y 37. • 75%. • Guantes para la manipulación y bata blanca.1 Materiales utilizados para conseguir las muestras • Cubetas de 5ml.1.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Capítulo 3: Materiales y Dispositivos 3. Figura 3: material y equipo químico utilizado Trabajo Fin de Grado 8 . • 1Bascula • Pato de plástico para pesar. • Marcador y etiquetas de muestras. • 100%.5 ml de la madre. • Papel absorbente. 3. • Agitador magnético. se emplean 150 ml de la madre.5 ml de la madre y 112. se utilizan 75 ml de la madre y 75 ml de agua pura. • 50%. Con cada una de las disoluciones madre se realizan muestras de 150 ml con diferentes concentraciones: • 25%. Con cada una de estas concentraciones se rellenan cubetas de 5 ml que se introducen en el portacubetas.1 Material Químico Para la realización de las muestras se parte de dos disoluciones madre: • 500 ml de agua pura y 66 mg de Congo Red.5 ml de agua pura. se utilizan 112. se utilizan 37. • 500 ml de agua pura y 20 mg de Methiline blue.
en la cual el programa y los datos se pueden trabajar con buses y memorias separadas. en concreto cuenta con cuatro puertos y cada puerto cuenta con 8 pines de entrada o salida configurables vía software. El oscilador interno con el que cuenta el micro es de 20MHz.2. El dispositivo cuenta con ocho módulos de conversión analógico-digital de 10 bit.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3. que se utilizarán para recoger la señal procedente del fotodiodo. La mayoría de componentes más específicos como el fotodiodo o el microprocesador se han comprado vía online en las páginas de RS Components. lo que facilita el desarrollo de los programas y la experimentación. lo que posibilita que las instrucciones y los datos posean longitudes diferentes. A continuación se realizará una descripción de los elementos clave del dispositivo. el tercero de la 1000h a la 17FFh y el cuarto de la 1800h a la 1FFFh. La memoria de programa es una memoria flash de 8K de longitud con datos de 14 bits en cada posición. El PIC16F877 se basa en la arquitectura Harvard.2 Materiales Electrónicos Los materiales a utilizar en este proyecto son principalmente componentes electrónicos para montaje en PCB. en concreto el PIC 16F877A. Cuenta con entradas y salidas suficientes para satisfacer las necesidades requeridas. Los elementos más sencillos como resistencias o potenciómetros se han obtenido de la clase de electrónica básica del departamento de ingeniería eléctrica-electrónica de la UPNA. Está se divide en cuatro bancos o páginas de 2K cada uno. Trabajo Fin de Grado 9 . a excepción del puerto A que solamente cuenta con 6 pines. Se han escogido bien por criterio del propio diseño del dispositivo o porque para el montaje de alguno de ellos en la hoja de características el fabricante proporciona un circuito recomendado para su correcto funcionamiento. En ella se graba o almacena el programa o códigos que el microcontrolador debe ejecutar. 3. el segundo va de la 0800h a la 0FFFh. El primero va de la posición de memoria 0000h a la 07FFh.1 Microprocesador PIC El microprocesador que se ha escogido es un PIC de la familia 16F. Mouser y Farnell. pero pueden acoplarse otros osciladores externos para poder trabajar a diferentes frecuencias. Como es del tipo FLASH se puede programar y borrar eléctricamente. En la figura 4 se muestra el mapa de la memoria de programa.
Los 96 siguientes son registros de uso general que se pueden usar para guardar los datos temporales de la tarea que se está ejecutando. en la figura 5 se pueden ver los distintos bancos. De estos 128 los primeros 32 (hasta el 1Fh) son registros que cumplen un propósito especial en el control del microcontrolador y en su configuración. cada banco posee 128 bytes.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 4: Bancos de la memoria de programa La memoria de datos posee cuatro bancos de memoria RAM. Trabajo Fin de Grado 10 .
este puede leerse o escribirse como si se tratara de un registro cualquiera. Puede ser configurado también para cumplir otras funciones. Al igual que en todos los PIC. algunos de sus pines tienen funciones alternas. Puede ser configurado también para cumplir otras funciones. El registro de control para la configuración de la función de sus pines se localiza en la página 1. en la dirección 86h y se llama TRISB. este puede leerse o escribirse como si se tratara de un registro cualquiera. 07h o PORTC: Puerto de entrada/salida de 8 bits. Trabajo Fin de Grado 11 . algunos de sus pines tienen funciones alternas en la generación de interrupciones. El registro de control para la configuración de la función de sus pines se localiza en la página 1.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 5: Bancos de memoria RAM 06h o PORTB: Puerto de entrada/salida de 8 bits. en la dirección 87h y se llama TRISC. Al igual que en todos los PIC.
configuración de los pines del puerto Figura 6: PIC 16F877A. REGISTRO ADCON0 (DIRECCIÓN LFH) Figura 7 bit 7-6: ADCS1:ADCS0: En estos dos bits se hace la selección de la frecuencia de reloj para el Convertidor A/D. Registro de Control 1.control del funcionamiento del conversor • ADCON1. 00 Fosc/2 01 Fosc /8 10 Fosc/32 11 FRC (Procede del oscilador RC interno) Tabla 1 bit 5-3: CH2:CH0: Aquí se selecciona el canal analógico por donde entrará la señal a digitalizar.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Registros del módulo de A/D: • ADRESH : Parte alta del resultado de la conversión • ADRESL: Parte baja del resultado de la conversión • ADCON0: Registro de Control 0 . En este microcontrolador tenemos 8 canales de entrada al Conversor A/D Trabajo Fin de Grado 12 .
(RA2/AN2) 011 Canal 3. (RA7/AN7) Tabla 2 bit 2: GO/#DONE. (RA6/AN6) 111 Canal 7. los cuales describamos su función a continuación: Figura 8 Bit 7: ADFM: Selecciona el formato del resultado de la conversión A/D 1 = >Pone en el registro ARDESH los seis bits de mayor peso a “0” 0 = >Pone los 6 bits de menor peso del registro ADRESL a “0” Trabajo Fin de Grado 13 . este registro se compone de 8 bits. El registro ADCON1 El registro ADCON1 es uno de los registros del convertidor A/D del PIC16F877. (RA0/AN0) 001 Canal 1.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 000 Canal 0. (RA5/AN5) 110 Canal 6. (El bit se pone a cero automáticamente por hardware cuando la conversión A/D finaliza) el resultado de la conversión aparece en ADRESH: ADRESL bit 1: No implementado: Se lee como “0” bit 0: ADON: bit de puesta en marcha 1 = El convertidor A/D está operativo 0 = El convertidor A/D está apagado y no consume corriente. (RA3/AN3) 100 Canal 4. bit de estado de la conversión A/D Si ADON=1 1= La conversión A/D está en marcha (mientras está a 1 se está realizando la conversión) 0 = La conversión ha finalizado. (RA1/AN1) 010 Canal 2. se trata de un registro de configuración de los pines del puerto. (RA4/AN4) 101 Canal 5.
Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Bits 6-4: No implementados: Se leen como cero Bit 3-0: PCFG3:PCFG0: bits de configuración de los canales de entrada del convertidor A/D. La selección del formato de justificación a la izquierda o derecha se realiza con el bit ADFM (ADCON1). Estos dos registros cuando el convertidor A/D está en OFF y no se utiliza. Figura 9 LOS REGISTROS ADRESH Y ADRESL El par de registros ADRESH: ADRESL se carga con el resultado de 10 bits de la conversión A/D. El módulo A/D tiene la posibilidad de justificar el resultado de 10 bits dentro de los 16 bits de la pareja de registros. Los bits restantes (a los 10 de la conversión) se llenan con ceros. pueden utilizarse como dos registros de 8 bits de propósito general. Cuando se completa la conversión A/D. el resultado se guarda en los registros y se pone a cero el bit GO/DONE Trabajo Fin de Grado 14 . Se utilizan para configurar las patillas como E/S digital o como entrada analógica de acuerdo con la tabla 9. Este par de registros se extienden hasta 16 bits.
3. en los 10 bits restantes se almacena el resultado de la conversión.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 10 Por lo tanto. Estos parámetros responden de diferente manera al voltaje de polarización inversa. La combinación de estas dos características hace que la corriente generada por este fotodiodo sea aceptable para la aplicación final. Tiene un rango de captación de espectro de 350 a 1100nm. los 16 bits que forman el registro ARDESH-ARDESL con ADFM=1 tiene los 6 bits de mayor peso a cero y con ADFM=0 los 6 bit de menor peso están a cero. Tiene una responsividad típica de 0. a más voltaje de Trabajo Fin de Grado 15 .65 A/w en su punto máximo que se encuentra a 970nm y cuenta con un área activa de 16. En el caso de la capacidad. Figura 11: Fotodiodo PIN-6DI Dos de los aspectos que se deben tener en cuenta según la aplicación que se le quiera dar al dispositivo son la capacidad parásita y la corriente generada en oscuridad total.2.2 Fotodiodo El PIN-6DI es un fotodiodo de silicio difuso plano diseñado para aplicaciones de alta velocidad y sensibilidad.5mm2.
3 Pantalla LCD El dispositivo para mostrar los datos es una pantalla LCD de 16 caracteres por línea y dos líneas cuyo fabricante es MIKROE-55. lo que hace que sean compatibles con las librerías que se utilizan.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara polarización. esta disminuye y con la corriente oscura ocurre lo contrario. Figura 12: Curvas de trabajo del fotodiodo 3. Utiliza el controlador Hitachi HD44780 que es el mismo que utiliza el PIC. Esta última también aumenta con la temperatura. Figura 13: Pantalla LCD 932 MIKROE 55 Trabajo Fin de Grado 16 . a más voltaje más corriente.2.
Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3.2. De este modo las longitudes de onda elegidas son 630 nm. En el apartado anexo se puede ver su datasheet. Figura 14: Convertidor digital-analógico 3. Trabajo Fin de Grado 17 . Tiene un rango de entrada de 90-230V de corriente alterna.4 Convertidor Digital-Analógico Convertidor digital analógico. DAC0808LCN/NOPB. Todo en un encapsulado de 5mm de diámetro. Este tiene una resolución de 8 bit y tiene entrada paralela por la cual llega el número binario procedente del PIC que lo convierte a una corriente proporcional.2. Con esto se podrá ajustar la variación de voltaje a la salida por cada bit. En este dispositivo es posible ajustar el rango de salida mediante las patillas Vref+ y Vref-.2.6 Fuente de alimentación MCEXT5V15WC1 Es una fuente de la empresa Multicomp. lo que hace que no haya que colocar ningún conversor DC/DC a la salida de la fuente para alimentar al circuito. La salida es de 5v. 8 bits-Bit MDIP. Tiene una potencia de 12W y no precisa de carga mínima.5 Diodo led tricolor kingbright Se han escogido intentando abarcar diferentes partes del rango visible del espectro electromagnético. Figura 16: Fuente de alimentación Multicomp. Figura 15: Led tricolor Kingbright 3. ya que todos los componentes van alimentados a este mismo voltaje. 16- Pines Paralelo. 465 nm y 525 nm.
MAX735EPA+. • 3 Zócalos de 8 pines (Operacionales y conversor DC/DC 5v a -4. contactos SPST • Condensador electrolítico de aluminio Panasonic ECA1AHG472. Serie BNX002 • Controlador PWM. se realiza el archivo diseñado con desingspark el cuál se convierte a formato Gerber (estándar fresado). • 1 Zócalo de 16 pines (Convertidor digital analógico). 3. ±20%. Serie NHG • Inductor de montaje en superficie bobinado Murata. Negro.7 PCB La Placa base está fabricada con una fresa de control numérico. 3 V. 2200μF.1A. Tiene un orificio alineado con la fuente de luz para alojar el fotodiodo encargado de recoger la señal de salida de la muestra en la medida de la absorbancia. que a partir de una placa de cobre de PCB. 3.2. Idc:1.3 Materiales acondicionadores Estos materiales hacen de soporte para una optimización del dispositivo.75). Serie RS • 1 Zócalo de 40 pines (Microprocesador). Tiene tres agujeros de 8mm de diámetro para poder introducir las monturas en cuyo interior se colocan los diodos LED. fijo • 2 Amplificadores operacionales MCP6292-E/P. 4700μF.1 Pota cubetas y porta leds El porta cubetas es la pieza encargada de alojar la muestra a medir. También cuenta otro orificio en perpendicular al haz de luz para la medida de la fosforescencia. Tiene unas medidas de 50x25x40mm y es de acero. Rdc:0. El porta leds es una lámina de acero de 50x50x5mm y es la encargada de mantener los LED alineados correctamente. ±20%.07Ω • Condensador electrolítico de aluminio RS Pro.75 V 275 mA PDIP 8 pines 160 kHz Ajustable.3. SRF máxima:16MHz. físicamente. Está preparada para cubetas estándar de 10mm. 8 pines • Inductor radial Bourns.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3. Q:20. Rail to Rail PDIP.2. 10 μH ±10%. Ferrita. • 1 Oscilador de 3 MHz.8 Componentes electrónicos menos relevantes • Conector RJ12 • 2 Interruptores táctil tipo Botón. 10 V dc. • 1 Conector de alimentación Mj-179PH • Diodo Zener de 12v (se utiliza en el conversor) 3. 16 V dc. 10A Idc. En este caso solo se utilizara el orificio intermedio donde se ubicara Trabajo Fin de Grado 18 . -4. 5 V 10MHz CMOS.
6 DesignSpark PCB 6.2 Tacos Son unos tacos de goma que se pegan en la placa base del dispositivo para aportar una mayor consistencia.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara el led tricolor y los otros orificios serán tapados con cinta aislante para no contaminar la toma de medidas. En la figura 17 se puede ver la estructura de dicho elemento. que posee un conjunto de herramientas libres e integradas para el desarrollo de aplicaciones integradas que emplean microchips PIC y dsPIC microcontroladores.3 Material software Para el desarrollo de este proyecto se han utilizado los siguientes programas: 3.3. Figura 17: Porta cubetas y porta leds. así como colaborar interdisciplinarmente en procesamiento de señales e imagen. comunicaciones.4 MPLAB Es un entorno de desarrollo integrado (IDE). No se queda solo en diseñar pcb sino que también puede crear esquemáticos y obtener como salida archivos Gerber. sistemas de control y finanzas computacionales.3. 3.3. numero de pines o número de capas. Le permite explorar y visualizar ideas. se encuentra libre de limitaciones como tamaño de la plaqueta. 3. Trabajo Fin de Grado 19 .3. 3.5 Matlab Es un el lenguaje de alto nivel y entorno interactivo. Que a través del copilador HI-TECH nos permite programar en lenguaje C. para poder elegir libremente quien nos fabricara la placa (o nosotros mismos si tenemos un equipo CNC). De este programa se ha utilizado la herramienta prtool. 3. utilizado por millones de ingenieros y científicos en todo el mundo.0 Es un software gratuito para diseñar pcb.3.
Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara
Capítulo 4: Desarrollo de la
En este apartado se determinara el rendimiento de la red en función del
número de neuronas de las distintas capas y el tamaño que ocupa la memoria
de datos. También se estudiará el código que utiliza Matlab para generar las
salidas de la red neuronal y finalmente se realiza la programación del código en
C para las distintas versiones.
4.1 Trabajo con nprtool de Matlab
En este apartado se van a describir las tareas a realizar con la herramienta
4.1.1 Obtención de bases de datos
Para poder trabajar con la herramienta nprtool de Matlab hay que realizar
una base de datos previa. Esta base de datos se consigue a partir de la medición
de muestras con un prototipo inicial de espectrofotometría con el cual se
caracterizan las distintas muestras para tres parámetros de entrada que se
obtienen a partir de la medición a diferentes longitudes de onda. A partir de estos
se determinan las salidas que clasificarán el tipo de muestra según:
• Caso 1: La concentración es roja o azul.
• Caso 2: Si la concentración es mayor del 50% o no.
• Caso 3: Si la concentración es del 25%,50%,75% y 100%.
También se realizará una base de datos posterior siguiendo la misma
metodología que la previa pero utilizando el prototipo mejorado de
espectrometría. Dicha base de datos se adjuntan en el apartado de anexos.
4.1.2 Estudio que determina el rendimiento de la red en función del
número de neuronas de las distintas capas y el tamaño que ocupa de la
Una vez obtenidos los tres casos de bases de datos se procede al
entrenamiento de la red neuronal, para ello se accede a la herramienta de Matlab
nprtool y se inserta la base de datos en función del caso de estudio. También se
ira variando el número de neuronas de la capa oculta y se observa el rendimiento
de las clasificaciones. Dicho estudio está presente en el apartado de anexos.
Tras las conclusiones se puede afirmar que:
• En el caso de 2 neuronas de salida se trabajara en el rango de 2 a 5
neuronas ocultas.
• En el caso de 4 neuronas de salida se trabajara con 3 y 10 neuronas
• En el caso de 8 neuronas de salida se trabajara con 4, 8 y 9 neuronas
4.1.3 Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la
Con este estudio se es capaz de ver el funcionamiento de la red cuando
ya han sido ajustados todos los parámetros de cada capa el cuál se encuentra
en los anexos. En el diagrama de bloques de la figura 18 se explica su
Figura 18: Diagrama de flujo del código generado con Matlab
Trabajo Fin de Grado 21
4.2 Programación en C:
En el siguiente apartado se van a explicar las distintas versiones del
programa en forma de diagrama de flujo y los requisitos de memoria reales
alcanzados. Además este código posee un desarrollo matemático que se
encuentra en la hoja de anexos.
4.2.1 Versión1: 3 neuronas de entrada, 1 oculta y 2 de salida.
Figura 19: Diagrama de flujo
2 Versión 2: 3 neuronas de entrada.Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara Figura 20: Resumen de la capacidad de memoria del PIC 4.2. 1 oculta y n2 de salida Figura 21: Diagrama de flujo Figura 22: Resumen de la capacidad de memoria del PIC Trabajo Fin de Grado 23 .
n1 ocultas y n2 salida Figura 23: Diagrama de flujo Figura 24: Resumen de la capacidad de memoria del PIC Trabajo Fin de Grado 24 .Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara 4.3 Versión 3: n0 neuronas de entrada.2.
Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara 4. Para poder llevar a cabo este estudio es necesario ir variando las constantes de la reden las distintas capas. Memoria de Nº Nº Programa Memoria de Tiempo Tiempo de neuronas neuronas Red datos Red Máquina ciclo oculta salida (posiciones) (posiciones) (Cycles) (msecs) 1 2 4184 159 76413 76413000 3 2 4230 165 77593 77593000 5 2 4394 174 233051 233051000 1 4 4196 165 114233 114233000 3 4 4254 171 224886 224886000 5 4 4433 179 307088 307088000 1 8 4229 177 258082 258082000 3 8 4433 185 366149 366149000 5 8 4505 191 471220 471220000 Tabla 3 A continuación se calcula la memoria de programa del Menú y las medidas. para ello se utiliza la herramienta nprtool de Matlab que nos permite obtener estas constantes de entrenamiento. En primer lugar se calcula con la ayuda del compilador de MPLAB la memoria de programa y la memoria de datos de la función red neuronal general y posteriormente el tiempo máquina en función del número de neuronas de la capa oculta y salida. Memoria de Memoria programa Memoria de Memoria de Memoria de programa Menú Memoria datos entero Datos entero programa Red datos Red y medida Menu y (bytes) (bytes) (bytes) (bytes) (bytes) medidas (bytes) 6976 181 4394 174 2582 (cte) 7 (cte) Tabla 4 Trabajo Fin de Grado 25 . para ello se compilan el código total y posteriormente la Red: 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑐𝑐ó𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 − 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑐𝑐ó𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑦𝑦 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 4 En la tabla 4 se pueden ver los resultados obtenidos en cuanto a memoria de programa y datos del menú de ventanas y medidas. En la tabla 3 quedan recogidos los resultados obtenidos del proceso descrito.3 Estudio de la capacidad de memoria y el tiempo de ejecución de la Red Neuronal en función del número de neuronas de la capa oculta y salida.
Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara Un dato interesante de cálculo es el margen de la memoria de programa y de datos que tiene la Red Neuronal para cumplir con los requisitos de memoria exigidos por el PIC.4 y 8 neuronas de salida. para ello se realiza el siguiente cálculo: 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 − 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑦𝑦 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 Ecuación 5 El resultado de la Ecuación 1 se muestra en la tabla 5. la memoria de programa y el ciclo máquina en función del número de neuronas de la capa oculta para las series de 2. Gráfica 1 Trabajo Fin de Grado 26 . Al observar la tabla 3 se puede concluir que en todos los casos estudiados se cumplen los requisitos de memoria del PIC Margen Memoria Margen memoria programa Red datos Red 5610 posiciones 361 posiciones Tabla 5 Para Terminar este estudio se muestran de manera gráfica la evolución de la memoria de datos.
Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara Gráfica 2 Gráfica 3 Trabajo Fin de Grado 27 .
También se aprecia que a mayor número de neuronas de la capa de salida tomando contante las neuronas ocultas. el tiempo máquina. Para terminar la memoria de datos no sufre variación entre las distintas neuronas ocultas para las distintas neuronas de salida. En la memoria de programa se puede ver como aumenta de manera notable para el caso de 8 neuronas de la capa de salida y 5 neuronas en la capa oculta. Además se puede observar cómo se dispara el tiempo máquina para 5 neuronas ocultas para las respectivas neuronas de salida con respecto a las neuronas ocultas de 1 y 3. la memoria de programa y los ciclos del tiempo máquina para las distintas neuronas de salida.Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara La Conclusión a estos resultados es que a medida que se aumenta el número de neuronas de la capa oculta. se incrementan los bytes de la memoria de datos. También se dispara cuando se pasa de 3 a 5 neuronas ocultas para los distintos casos de neuronas de salida. Trabajo Fin de Grado 28 . la memoria de datos y la memoria de programa es mayor.
1 Elementos eliminados que no se van a utilizar En la figura 25 se pueden ver la eliminación de la parte de sensado de la fosforescencia y la configuración de encendido de los leds. las modificaciones que ha sufrido el prototipo inicial y los cálculos necesarios para el ajuste de los respectivos elementos. Figura 25: Esquemático del prototipo inicial Trabajo Fin de Grado 29 .Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Capítulo 5: Mejora Electrónica del Prototipo En este apartado se va a describir el funcionamiento. También se aportarán esquemas para una mejor visualización. 5.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 26: Esquemático del prototipo final Trabajo Fin de Grado 30 .
Trabajo Fin de Grado 31 . Para poder explicar mejor el circuito se ha dividido en bloques donde se explica más detalladamente. 5.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara En la figura 25 se observa cómo queda el esquema general del circuito final y como están conectadas las distintas partes entre sí.2 Bloque de diodos leds: Este bloque es el encargado de producir la luz de diferentes longitudes de onda que se hacen pasar a través de la muestra. Figura 27: bloque de diodos leds del prototipo inicial Este circuito de la figura 27 ha sido modificado para poder colocar un diodo tricolor y así ser mucho más preciso a la hora de tomar las mediciones de absorbancia. El circuito final se puede ver en la figura 28. ya que la posición del foco emisor es constante para las tres longitudes de onda y la altura donde se encuentra el fotodiodo receptor es la misma. En todas las alimentaciones de los integrados se han colocado condensadores de desacoplo de 100nF.
y cuando está a cero en la patilla hay 0v. Estas salidas se ponen a 1 cuando se le da la orden mediante los pulsadores y la pantalla LCD.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 28: Bloque de led tricolor del prototipo final Es un sistema sencillo para el encendido y apagado del diodo tricolor. BC548. son controlados por las salidas RB1. 𝑉𝑉𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 − 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 − 𝑉𝑉𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = 𝐼𝐼𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 Ecuación 6 Trabajo Fin de Grado 32 .1 Cálculo de las Resistencia de colector de las tres ramas de leds: En todos los casos se han colocado potenciómetros cercanos al valor calculado para poder ajustar manualmente y con más precisión la intensidad. De este modo cuando hay un uno. en la patilla correspondiente hay un voltaje de 5v. RB2 y RB3 del microcontrolador. el tiempo de encendido y apagado y la potencia a cada una de las patillas del led tricolor. El programa del microcontrolador se encarga de llevar la secuencia. El voltaje que le llega al LED viene del convertido y es configurable. Los cálculos se han hecho con el voltaje máximo que da el convertidor que será cuando pase la mayor intensidad por el colector del transistor. Los transistores. Cuando las salidas están a uno. Las salidas están conectadas a la base de los transistores mediante una resistencia variable.2. 5. el transistor se satura y el LED se ilumina.
3 Cálculo de las Resistencias de base de las tres ramas.7 − 1. La intensidad de base para que se sature el transistor deberá ser igual o mayor a la calculada.2 Cálculo de la corriente de base: Esta es la intensidad mínima de base para que se sature el transistor.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 𝛽𝛽 150 Ecuación 10 5.3 − 0.625 𝐾𝐾Ω 133.95 − 0.2. 𝑉𝑉𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 − 𝑉𝑉𝐵𝐵𝐵𝐵 − 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐼𝐼𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 Ecuación 11 Led Hyper Red: 5 − 0.2.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Led Hyper Red: 5 − 1.5 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 7 Led Blue: 5 − 3.95 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 17. 𝐼𝐼𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 20 𝑚𝑚𝐴𝐴 𝐼𝐼𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = = = 133.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 12 Trabajo Fin de Grado 33 .2 𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = = 75 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 8 Led Green: 5 − 3.2 𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = = 75 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 9 5.3 − 0.2 𝑅𝑅𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = = 142.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Led Bue: 5 − 0.5 𝐾𝐾Ω 133.7 − 3. Si se desea cambiar este led por otro diferente habrá que calcular la resistencia de colector necesaria para que circule la corriente nominal. se puede seleccionar la luminosidad de los diodos LED.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 14 Con estos cálculos se garantiza que los transistores se saturen para el led tricolor.3 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 7. Los voltajes Trabajo Fin de Grado 34 . Habiendo calculado el circuito anterior para un voltaje de alimentación máximo de 5v. El circuito estándar para su aplicación más típica se muestra en la figura 29. Después de esto se ajustar manualmente el potenciómetro correspondiente para que por el colector circule la intensidad deseada.3 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 7. si se disminuye el voltaje de alimentación disminuye la intensidad que pasa por el LED y por lo tanto su luminosidad.3 Bloque del conversor digital analógico: Con este bloque y mediante el menú.7 − 3. 5. Figura 29: Circuito DAC 0808 El integrado del convertidor DAC 0808 está alimentado entre 5v y -5v en las patillas Vcc y Vee.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 13 Led Green: 5 − 0.5 𝐾𝐾Ω 133. que son las patillas 13 y 3 respectivamente.
dependiendo del valor que queramos conseguir a la salida estos variarán. bit menos significativo. Para la mayor corriente de salida tendrán que corresponder 5v y para la menor corriente 0v. que contiene dos amplificadores operacionales como se puede apreciar en la figura 31. Trabajo Fin de Grado 35 . bit más significativo. 5v de Vref+ y 0v de vref. Figura 30: Bloque conversor analógico-digital El conversor está conectado al puerto C del microcontrolador por el cual sale el número binario correspondiente al voltaje que se desea sacar. Con esto y escogiendo 2k como resistencia.49 mA 2000 2 4 8 16 32 64 128 256 Ecuación 16 Esta intensidad entra en el integrado MCP6282.tendremos: 5𝑣𝑣 1 1 1 1 1 1 1 1 Iomax = ∗( + + + + + + + ) = 2. Este número entra al puerto paralelo del conversor correspondientes a las patillas de la 5. hasta la 8.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara de referencia y las resistencias son a modo de ejemplo. La intensidad de salida viene dada por la siguiente fórmula: 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 𝐴𝐴1 𝐴𝐴2 𝐴𝐴3 𝐴𝐴4 𝐴𝐴5 𝐴𝐴6 𝐴𝐴7 𝐴𝐴8 Io = ( )*( + + + + + + + ) 𝑅𝑅6+𝑅𝑅7 2 4 8 16 32 62 128 256 Ecuación 15 Las resistencias R6 y R7 se han escogido de manera arbitraria ya que en lo único que influyen es en el rango de la corriente de salida. que en función de la resistencia que se pone en el amplificador de transimpedancia posterior da siempre lo mismo.
uno para la medida de la transmitancia y absorbancia. en el cual el fotodiodo se encuentra perpendicular a la fuente de luz para que solo capte la luz emitida por la muestra y no la de la fuente. El fotodiodo crea una corriente según la luz que incide en él y en la dirección cátodo-ánodo.0195 𝑣𝑣 28 Ecuación 18: Resolución del convertidor 5. El segundo es para la medida de la fosforescencia. Esta intensidad se convierte en voltaje mediante el amplificador de transimpedancia. en el cuál el fotodiodo se encuentra enfrentado a la fuente de luz. Para este se ha utilizado el mismo integrado que en el bloque anterior y en la misma disposición. El conversor tiene una resolución de 8 bit. la luz que atraviesa la muestra es recogida y tratada para poder interpretarla. 5𝑣𝑣 = = 0. Seguidamente se coloca un seguidor de tensión para aislar los diferentes circuitos. Se disponen de dos circuitos iguales. ya que a continuación se introduce en el micro para su interpretación.4 BLOQUE RECOGIDA Y ACONDICIONAMIENTO DE SEÑAL En este bloque y mediante el fotodiodo. Trabajo Fin de Grado 36 .Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 31: Esquema del MCP6292 Así si tenemos que la corriente máxima de salida son 2. En el prototipo final se ha eliminado el circuito de la fosforescencia y solo se utilizará el circuito de la absorbancia como se puede ver en la figura 32. por lo tanto cada bit variará el voltaje a la salida según la ecuación 18.49𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 17 Este voltaje se introduce en el siguiente amplificador del integrado en montaje de seguidor de tensión para que el circuito de los diodos LED esté aislado con respecto al bloque del convertidor.49 mA y se quieren conseguir 5v la resistencia del amplificador deberá ser: 5𝑣𝑣 R= = 2008 𝑜𝑜ℎ𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 2.
se han hecho una serie de pruebas para ver cuál es el diodo que más luz emite y por lo tanto más corriente genera. se ha colocado un potenciómetro de 500k para hacer el ajuste manual.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 32: Bloque de recogida y acondicionamiento de la señal del prototipo final.72 Ω 22µ𝐴𝐴 Ecuación 21 Para poder ajustar la escala al gusto del usuario.82 Ω 92µ𝐴𝐴 Ecuación 19 En las pruebas los otros diodos LED han dado una señal aproximada de 6µA.82 = 0. el cuál produce una señal de 22µA. Para solucionar esto lo que se ha hecho es tomar como máxima señal la producida por el LED de 626 nm cuando está alimentado a 2. Si queremos adaptar el máximo rango de entrada del convertidor analógico-digital del micro. Con esto la resistencia a implementar será: 5𝑣𝑣 R= = 227272. lo cuál puede ser un problema. Para el cálculo de la resistencia del amplificador.326 v Ecuación 20 Esta tensión quizá sea un poco pequeña y la poca variación de intensidad producida por estos diodos LED producirá poca variación de voltaje. y por si en un futuro se colocan diferentes diodos LED con diferentes respuestas. En este caso el diodo más luminoso es el de 626 nm que produce una intensidad en el fotodiodo de 92uA aproximadamente. Para ello la resistencia deberá ser: 5𝑣𝑣 R= = 54347. el cuál son 5v. con lo que a la salida dan una tensión de: Vout = 6µA * 54347. Trabajo Fin de Grado 37 .5v. se debe tomar esta señal como la máxima y por lo tanto deberá producir 5v aproximadamente.
Para poder programar el microcontrolador sin necesidad de ser desalojado del circuito se ha colocado un conector RJ11.5 BLOQUE PULSADORES. las patillas de este están conectadas de la siguiente manera: • Patilla 1: MCLR (patilla 1 micro) • Patilla 2: 5v • Patilla 3: GND • Patilla 4: PGD (patilla 40 micro) • Patilla 5: PGC (patilla 39 micro) • Patilla 6: NC Trabajo Fin de Grado 38 . Los pulsadores están conectados con una lógica inversa. es decir cuando no están pulsados. OSCILADOR Y CONECTOR RJ11 Figura 33: Bloque pulsadores. oscilador y conector RJ11. El microcontrolador cuenta con un oscilador interno de 20 MHz pero se incorpora la opción de trabajar a diferentes frecuencias. Este conector está configurado para ser conectado a un debugger ICD2. El circuito cuenta con un oscilador externo de 4 MHz conectado a la patilla 13 del micro. en la entrada se obtiene un 1 y cuando se pulsan en la entrada se obtiene un 0. Para poder movernos por el menú.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. se han incorporado los pulsadores B1 y B2 conectados a las entradas del micro RA4 y RB0 respectivamente.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara
5.6 BLOQUE PANTALLA LCD
Figura 34: Bloque pantalla LCD
La pantalla LCD está controlada mediante las salidas del puerto B del
microcontrolador. Está configurada para trabajar en módulo de 4bit, es decir los
datos se envían por un bus de 4 pines. Las patillas de la pantalla LCD están
conectadas de la siguiente manera:
• Pin 1: GND
• Pin 2: 5v
• Pin 3: potenciómetro 10k. Ajuste de contraste.
• Pin 4: RD4 (patilla 27 micro). Para diferenciar si llega un dato o una
• Pin 5: RD5 (patilla 28 micro). Para leer o escribir.
• Pin 6: RD6 (patilla 29 micro). Señal de habilitación del módulo LCD.
• Pin 7-8-9-10: No conectados
• Pin 11-12-13-14: RD0, RD1, RD2, RD3 (patillas19, 20, 21,22 micro).Bus
• Pin 15: 5v. Ánodo luz LED
• Pin 16: GND .Cátodo luz LED
Trabajo Fin de Grado 39
5.7 Bloque de Alimentación:
Para adaptar la tensión de la red a las necesidades del circuito se
incorporan varias etapas en el circuito. Primeramente, la fuente de alimentación
adapta la señal alterna de la red a 5 VDC. Después se implementa una etapa que
consta de dos filtros de choke y un conversor DC/DC de 5v a -5v.
Figura 35: Bloque alimentación
Para eliminar posibles ruidos de la red y de la propia fuente de
alimentación, se ha colocado un filtro Murata BNX002 en cuyo interior hay un
filtro LC en la disposición de la figura 36.
Figura 36: Esquema BNX002
Trabajo Fin de Grado 40
Con este filtro se pueden eliminar ruidos procedentes de la red y de la
fuente de alimentación. En concreto la fuente de alimentación produce un ruido
y un rizado de un 1% de pico a pico en la banda de 20 MHz.
Gráfica 4: Atenuación BNX002.
Según esta gráfica el ruido producido por la fuente a 20 MHz tiene una
atenuación de unos 75dB. También se incorporan dos condensadores
electrolíticos de 4700µF y 2200µF a la entrada y a la salida del filtro para controlar
los picos de tensión. A la salida obtenemos una señal de 5v filtrada.
El circuito típico que propone el fabricante para el conversor DC/DC MAX735
aparece en la figura 37.
Figura 37: Circuito MAX735
La salida del convertidor se hace pasar por la misma etapa que en el
circuito anterior, el filtro choke con los condensadores electrolíticos. Esto se hace
para eliminar posibles ruidos de conmutación producidos por el conversor. Estas
dos señales, +5v y -5v, serán las fuentes de alimentación para los distintos
integrados del circuito.
Trabajo Fin de Grado 41
Figura 38: Parte inferior de la PCB diseñada Figura 39: Parte superior de la PCB diseñada Trabajo Fin de Grado 42 .Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5.8 Diseño PCB: En este apartado se pueden visualizar la parte superior e inferior de la placa base diseñada con el programa de designSpark.
La alimentación de -5v se ha hecho mediante una pista de más grosor con respecto a las de señal. se da la orden de encendido de los leds a través del puerto B y se activa el conversor analógico digital el cual recoge las medidas en la variable lectura de la blanca y posteriormente de la muestra.4 y 8 respectivamente.9 Controlar RGB Para el control del encendido y apagado de los leds se ha creado una función denominada encenderleds en la cual la variable led me va a marcar el encendido de los tres led en función de si su valor es 2. ya que todos los componentes van soldados por esta parte. La alimentación entre 5v y masa se hace mediante capas. También se llama a otra función denominada encender1 en la que se pasa la variable led. es decir toda la parte superior está a potencial 5v y la parte inferior está conectada a masa.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara La placa PCB se ha distribuido de forma que el usuario tenga fácil acceso y una correcta visualización de la pantalla LCD. verde y azul a través del puerto C. Trabajo Fin de Grado 43 . 5. En esta función se cargan los valores de potencia configurados para los led rojo. Figura 40: vista 3D de la PCB diseñada Mejora del software del prototipo: En este apartado se van a describir las modificaciones que ha sufrido el software del prototipo inicial para una correcta implementación de los distintos menús y la red neuronal. de los pulsadores y del gran bloque de la parte superior que corresponde al porta cubetas estando todo en la parte superior de la placa. Las pistas se han intentado hacer por la parte inferior (color azul).
00 50% 3.10 4.00 5. 10% 2.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. 10% bits 110 179 179 20% bits 126 188 188 30% bits 143 197 197 40% bits 159 205 205 50% bits 175 214 214 60% bits 191 222 222 70% bits 208 231 231 80% bits 224 239 239 90% bits 240 248 248 100%bits 255 255 255 Tabla 8 Finalmente se traducen los valores de decimal a binario.33 4.66 30% 2.83 100% 5.41 4.5 Tabla 6 Por lo tanto si se varían las potencias desde el 10% hasta el 100% van a dar lugar a distintas tensiones en los leds como se ve en la tabla 7.66 3.5 Δv/90% 2.5 4.16 4.33 70% 4.15 3.83 40% 3.78 3. que serán introducidos a los arrays denominados potenciaLedred y potenciaLedbluegreen Trabajo Fin de Grado 44 .05 4.16 60% 3.68 4. Red(v) Blue(v) Green(v) Vmax/100% 5 5 5 Vmin/10% 2.15 3.36 4.66 4.46 3.66 90% 4. En la tabla 8 se muestran los respectivos bits en decimal.00 5. azul y verde siendo la tensión mínima a la que se van a alimentar que supondrá el 10% de la potencia Total y el 100% será de 5 voltios como se puede observar en la tabla 6 y también la variación entre estas referencias.5 3.83 4.85 1.73 4.50 80% 4.5 1.00 4.83 3.50 3.00 Tabla 7 Estas tensiones son traducidas a bits a través de la resolución que ofrece el conversor según la ecuación 18.50 20% 2.10 Mejorar la configuración de la potencia de los LED Para conseguir un mejor ajuste de la potencia de encendido de los leds se van a tener en cuenta las tensiones de saturación de los leds rojo.
Datos a Introducir en arrays 10% bits 1101110 10110011 10110011 20% bits 1111110 10111100 10111100 30% bits 10001110 11000100 11000100 40% bits 10011110 11001101 11001101 50% bits 10101111 11010101 11010101 60% bits 10111111 11011110 11011110 70% bits 11001111 11100110 11100110 80% bits 11011111 11101111 11101111 90% bits 11110000 11110111 11110111 100%bits 11111111 11111111 11111111 Tabla 9 5. Trabajo Fin de Grado 45 . ya que los otros parámetros de medición no se van a utilizar. Este código se va a depurar para poder integrar la función de red neuronal general y conseguir satisfacer los requisitos de memoria del punto de trabajo más crítico de la red. El código presenta el diagrama de flujo de la figura 41. En la tabla 9 se ve tal conversión.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara que se recorrerán con la variable pot [x3]. la cual nos marca el nivel de potencia configurado para los distintos leds según x3. por lo que van a ser eliminados.11 Simplificación del Menú de medida y Red Partiendo del código de inicio únicamente se va a mantener similar la parte de medición de la absorbancia.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 41: Diagrama de bloques del menú. Trabajo Fin de Grado 46 .
que se traduce en su color y concentración según la tabla 10. la red ha clasificado todas las muestras de manera satisfactoria. El siguiente paso es introducir las contantes en el código C. Figura 42 Como se puede apreciar. La red será capaz de distinguir las muestras según el colorante y si su concentración del 25% o 75% y así decir si es mayor o menor del 50%. Tipo muestra 0 1 2 3 Color-concentración Roja 25% Roja 75% Azul 25% Azul 75% Tabla 10 Para llevar a cabo el entrenamiento de la red se realiza una base de datos con 10 mediciones por cada muestra tipo y posteriormente se observa el error de validación que se aprecia en la figura 42 para saber el grado de clasificación.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. El resultado de la red nos indica el tipo de muestra medida. Trabajo Fin de Grado 47 .12 Resultados Finales: Finalmente se ha tomado la decisión de que la red trabaje con 4 neuronas de salida y 3 neuronas en la capa oculta.
86 € 2 17.326 € 2 0.73 € RLB0712-100KL BOBINA 0.33 € 1 1.72 € MCEXT5V15WC FUENTE 16.92 € 2 83.09 1 1.852 € 4700 µF TOTAL 163. 0.60 € 1 6.652 € 04M000000L638 OSCILADOR 6.23 € 1 0.734 € 18-F1 808-AG11D-ESL- ZÓCALO 8 PIN 0.98 € 1 1.98 € 1 16.80 € 1 6. REFERENCIA PRECIO DESCRIPCION Nº UNIDADES TOTAL FABRICANTE UNIDAD L- 154A4SURKQBD LED TRICOLOR 1.O.261 € 1 0.08 € 1 7.699 € ALIMENTACION MCP6292-E/P A.699 € 3 2.699 € 1 0.926 € 2 1.98 € 1 ALIMENTACION CONECTOR MJ-179PH 0.09 € ZGC PIN-6DI FOTODIODO 41.80 € 2227MC-40-06- ZÓCALO 40 PIN 1.60 € ADOR BNX002-01 FILTRO 8.23 € CONECTOR MHRJJ66NFRA 1.08 € DC/DC 5V-5V 932-MIKROE-55 PANTALLA LCD 9.98 € ANALOGICO FSM4JSMATR PULSADOR 0. 1.536 € 2200µF CONDENSADOR ECA1AHG472 ELECTROLITICO 0.33€ RJ11 CONVERSOR DAC0808LCN DIGITAL.38 € 1 1.261 € CONDENSADOR 711-1006 ELECTROLÍTICO 0.69 € 1 9.76 € Tabla 11 Trabajo Fin de Grado 48 .84 € RTF-5010 MOLDURA LED 0.097 € LF CONVERSOR MAX735EPA+ 7.69 € MICROCONTROL PIC16F877A-I/P 6.91 € 3 2.268 € 2 0.734 € 1 0.38 € 05-F1 2227MC-08-03- ZÓCALO 16 PIN 0. El resto de material utilizados han sido adquiridos del laboratorio de electrónica básica de la UPNA y también mucho elementos han sido reutilizados del prototipo inicial.Capítulo 6 Adrián Vicente Gómara Capítulo 6: Costes de los materiales En la tabla 11 se encuentra la lista de materiales que han sido necesarios comprar para la realización del proyecto.
se puede dimensionar según las necesidades del usuario para tener diferentes números de neuronas en la capa oculta e identificar distintos tipos de muestras. La red neuronal codificada en C es genérica: esto es. Gracias a la programación basada en punteros.Capítulo 7 Adrián Vicente Gómara Capítulo 7: Conclusiones y Líneas Futuras En vista de los resultados obtenidos se han alcanzado las metas propuesta inicialmente en el proyecto. En el caso del sistema obtenido. se especifica qué tipo de muestra se ha estudiado. en función del entrenamiento que se le realice. en cuyo caso podrían enviarse los datos obtenidos a un dispositivo móvil para su visualización. Como líneas futuras a este proyecto se pueden hacer mediciones con diferentes colores utilizando el mismo LED tricolor variando la programación del PIC y manteniendo el mismo hardware. se ha podido emplear la memoria de datos de manera eficiente. la información obtenida podría transmitirse por comunicación serie (puerto I2C) o con la incorporación de comunicaciones inalámbricas como bluetooth. También este proyecto supone una mejora de la interfaz máquina-humano dando lugar a una mejor comprensión de los resultados obtenidos por el sistema de medida. Además. Por otro lado. basta con entrenar de nuevo la red para poder seguir utilizando el mismo hardware. de esta forma. Finalmente se abre la puerta para la programación de algoritmos más complejos de aprendizaje que reduzcan el margen de error y así permitan una mejor clasificación de las muestras. Gracias a este trabajo se ha podido comprobar de forma práctica el uso de las redes neuronales artificales y su potencial de clasificación con medidas basadas en absorbancia óptica de manera satisfactoria. Trabajo Fin de Grado 49 . además de registrar las medidas de absorción. en el caso de tener que trabajar con muestras de otras características. Un elemento crítico a lo largo de todo el proceso ha sido la capacidad de memoria de datos del PIC. es capaz de identificar distintos tipos de muestra. ya que. la red aporta gran versatilidad.
uc3m.youtube. (20/2/2016).rs-online. http://es. Introducción a las redes neuronales para no expertos (10/25/2015) https://www. http://academicae. Manual htc pic manual.es/xmlui/bitstream/handle/2454/19211/Memoria%2 0TFG%20Miguel%20Lara%20Arbizu.com/web/ca/resumencesta/ Programación del PIC16f877A en C: Introducción al Hi-Tech Compiler sesión 1 de prácticas. http://earchivo.unavarra.es/bitstream/handle/10016/8488/Proyecto%20Redes%20n euronales%20GUI. Ebook PIC programming with C.com/watch?v=uEIpuyUNvuA Datasheet de components.pdf?sequence=1&isAllowed=y Desarrollo de una interfaz gráfica de redes neuronales usando Matlab (16/01/2016). Pamplona a 10 de Marzo de 2016 Adrián Vicente Gómara Trabajo Fin de Grado 50 .Capítulo 8 Adrián Vicente Gómara Capítulo 8: Bibliografía Diseño y desarrollo de un sistema optoeléctrico de medición a varias longitudes de onda (22/06/2015).pdf?sequence=1 Matlab Help nprtool (5/11/2015).
75% y 100%.0% 54.0% 43.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Anexo A Estudio que determina el rendimiento de la red en función del número de neuronas de las distintas capas y el tamaño de la memoria de datos Para la realización de este estudio se parte de una base de datos que se encuentra en el apartado anexos.5% 4.7% 0.0% 49.7% 0.0% 49. donde a partir de tres longitudes de onda se determina si la sustancia analizada es de color rojo o azul. si la concentración roja y azul es mayor del 50% o no y por último determinar si la concentración es del 25%.0% 0. También se explicara el algoritmo de cálculo utilizado para determinar el tamaño utilizado en la memoria de datos de manera aproximada.0% 0.4% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.5% 95. A.0% 0.3% 0.2% 0.5% 0.6% 99.0% 0. Para cada caso se ira variando el número de neuronas de la capa oculta y se observara el rendimiento de las clasificaciones.7% 1.0% 50.0% 0.3% 4.0% Output Class Output Class 0 101 100% 0 24 100% 2 2 0.0% 144 2 98.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 23 2 92.0% 9.0% 1.0% 45.0% 100% 90.4% Output Class Output Class 0 19 100% 0 144 100% 2 2 0.0% 0.5% 100% 98.5% 0.0% 0.5% 0.6% 1 1 52.0% 0.0% 0.5% 8.1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 1 2 32 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 101 0 100% 20 0 100% 1 1 50. 50%.7% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 51 .
0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 0 100% 1 1 56.0% 0.0% 49.0% 0.2% 0.7% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 52.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 3 2 80 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 106 0 100% 23 0 100% 1 1 52.0% 0.5% 0.0% 0.5% 0.3% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 49.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 45.0% 0.0% Output Class Output Class 0 19 100% 0 146 100% 2 2 0.8% 0.0% 0.0% 51.0% 0.0% 0.0% 50.7% 0.0% 0.0% 47.0% 0.0% Output Class Output Class 0 96 100% 0 21 100% 2 2 0.0% 0.0% 47.0% 0.0% Output Class Output Class 0 103 100% 0 24 100% 2 2 0.9% 0.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 15 0 100% 144 0 100% 1 1 34.0% 0.0% Output Class Output Class 0 29 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 65.0% 0.5% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 52 .0% 0.0% 0.0% 43.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 54.3% 0.7% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 2 2 56 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 99 0 100% 20 0 100% 1 1 49.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.
Anexo A Adrián Vicente Gómara Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 4 2 104 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 102 0 100% 23 0 100% 1 1 50.0% Output Class Output Class 0 100 100% 0 21 100% 2 2 0.8% 0.0% Output Class Output Class 0 25 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 19 0 100% 144 0 100% 1 1 43.8% 0.0% 47.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 0 100% 1 1 56.0% 0.1% 0.5% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 53 .0% 0.0% 43.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 49.0% 0.2% 0.2% 0.7% 0.0% 56.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 49.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 5 2 128 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 104 0 100% 15 0 100% 1 1 51.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 50.0% Output Class Output Class 0 19 100% 0 146 100% 2 2 0.5% 0.0% Output Class Output Class 0 98 100% 0 29 100% 2 2 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 52.0% 0.0% 65.0% 0.0% 0.0% 34.0% 50.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 48.0% 0.5% 0.7% 0.0% 0.0% 49.0% 0.5% 0.
3% 1 1 43.0% 49.0% 100% 100% 100% 100% 92.3% 0.1% 4.0% 0.0% 47.3% 2.5% 0.0% 144 1 99.0% 54.9% 95.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.2% 2.0% 0.7% 97.0% 0.0% 0.0% 50.9% 99.0% 0.3% 5.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 7 2 176 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 103 0 100% 22 0 100% 1 1 51.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 19 1 95.0% 50.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 6 2 152 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 107 0 100% 16 2 88.0% 0.3% 0.0% 0.0% 100% 96.0% 0.0% Output Class Output Class 0 99 100% 0 22 100% 2 2 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.3% 99.0% 0.0% 0.0% 50.3% 4.7% Output Class Output Class 0 24 100% 0 145 100% 2 2 0.5% 11.0% 1 1 47.0% 0.0% 49.0% 2.0% 100% 95.9% 1 1 53.5% 0.0% 0.4% 4.5% 49.7% 100% 97.0% 4.1% 0.5% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 21 1 95.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.3% 0.1% Output Class Output Class 0 95 100% 0 26 100% 2 2 0.5% 144 3 98.7% 2.3% 0.7% 0.7% 100% 99.0% 59.7% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 22 100% 0 143 100% 2 2 0.0% 50.7% 1.0% 0.0% 36.0% 7.0% 49.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 54 .0% 0.0% 0.1% 1.0% 97.0% 2.7% 0.
0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 9 2 224 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 100 0 100% 19 1 95.3% 0.0% 100% 100% 100% 100% 96.0% 0.7% Output Class Output Class 0 19 100% 0 145 100% 2 2 0.0% 43.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 54.7% 0.0% 0.0% 0.0% 49.0% Output Class Output Class 0 102 100% 0 24 100% 2 2 0.0% 50.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 97.3% 99.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 55 .0% 0.0% 38.5% 0.0% 63.0% 0.0% 50.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 99.0% 50.0% 0.0% 0.3% 1 1 56.7% 0.7% 0.0% 0.0% 50.0% 0.0% 49.0% 36.2% 2.6% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 27 0 100% 144 0 100% 1 1 61.0% 43.0% 0.8% 0.3% 5.0% Output Class Output Class 0 101 100% 0 28 100% 2 2 0.4% 0.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 8 2 200 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 101 0 100% 16 0 100% 1 1 50.0% 0.0% 1 1 49.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 4.6% 0.7% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 17 100% 0 146 100% 2 2 0.7% 0.5% 0.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 1 99.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.
0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 47.0% 49.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 56 .7% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 23 0 100% 144 0 100% 1 1 52.7% 0.0% 0.0% 56.3% 0.8% 0.0% Output Class Output Class 0 106 100% 0 19 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 52.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.5% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entrada n oculta X salida m Tamaño 3 10 2 248 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 96 0 100% 25 0 100% 1 1 47.0% 0.0% Output Class Output Class 0 21 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 43.0% 50.5% 0.
0% 25.0% 0.0% 0.9% 0.8% Output Class Output Class 0 0 4 0 100% 1 0 27 0 96.0% 39.0% 0.3% 0.0% 25.9% 0.0% 23.2% 4.0% 3.3% 1 1 18. Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 1 4 48 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 48 0 29 0 62.4% 0.0% 58.0% 4.0% 5.0% 4 4 0.0% 21.0% 70 0 46 0 60.0% 0.5% 3 3 0.6% 100% 96.0% 0.0% 10.0% 0.1% 98.0% 0.0% 54.0% 0.0% 36.7% 40.5% 2.5% 0.5% 100% 100% 100% 100% 100% 98.7% 38.0% 0.6% 2.8% 0.0% 37.0% 0.0% 1.0% 22.8% 0.0% 90.0% 8.0% 0.0% 0 12 0 0 100% 1 72 0 2 96.0% 2.0% 25.3% 13.0% 75.3% 0.0% 13.0% 0.7% 96.2% 0.0% 66.0% 42.6% 0 6 1 6 46.0% 60.0% 24.3% 4 4 0.0% 100% 96.3% 61.4% 4.3% 14 0 5 0 73.0% 0.0% 13.3% 6.5% 54.4% 0.0% 15.5% 2.0% 0.0% 76.5% 0.5% 63.6% 1 36 0 32 52.7% 6.5% 37.9% 95.5% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 11 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 25.0% 10.2% 87.0% 13.3% 0.0% 96.8% 66.5% 54.7% 0 0 10 1 90.4% 0.9% 90.2% 0 36 2 38 50.0% 0.0% 2 2 0.5% 0.0% 2 2 0.7% 9.2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida.0% 0.0% 100% 25.3% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0% 3.1% 50.4% 46.4% 42.0% 38.3% 0.0% 0.3% 1 30 0 21 57.3% 24.0% 11.8% 4.0% 0.5% 100% 100% 90.3% 12.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 1 0 17 0 94.0% 0.4% 2.9% 0.0% 0.1% 0.8% 50.4% 4.2% 0 11 0 0 100% 2 2 0.0% 24.0% 0.1% 0 0 2 43 95.0% 0.1% 9.7% 0 4 0 6 40.0% 0.4% 0.7% 13.6% 60.5% 45.4% 0.0% 54.9% 0.0% 25.0% 64.0% 0.6% 50.3% 22.5% 14.0% 7.0% 27.2% 2 2 0.0% 0.0% 9.0% 1.7% 2.6% 0 0 1 10 90.0% 9.2% 0.3% 0.7% 0 5 1 3 33.6% 53.4% 2.8% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 57 .6% 0.4% 50.4% 0.7% 1 1 23.0% 0.2% 50.5% 0.0% 14.0% 0.0% 0.6% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 8 0 12 0 40.5% 4 4 0.0% 1.4% 0 0 6 0 100% 3 3 0.4% 0.0% 26.0% 0.0% 0.5% 24.0% 0.5% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 14.0% 1 49 0 2 94.4% 3 3 0.3% 59.0% 12.0% 0.0% 5.0% 45.9% 4 4 0.8% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 2 4 80 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 49 0 0 0 100% 11 0 0 0 100% 1 1 24.0% 21.0% 0.2% 0.0% 24.0% 0.0% 0.5% 97.5% 0.0% 4.9% 1.4% 0.7% 31.9% 3 3 0.0% 27.0% 11.2% 0.4% 71.0% 0.0% 61.0% 0.8% 95.6% 0.7% 0 2 0 5 28.7% 100% 44.0% 45.0% 33.0% 22.6% 0.0% 0 25 0 29 53.0% Output Class Output Class 0 0 51 4 92.3% 9.1% 4.0% 55.3% 0.0% 0.1% 0.0% 11.5% 45.8% 12.0% 3.0% 9.3% 0.1% 47.0% 12.5% 0 0 0 10 100% 0 0 3 63 95.0% Output Class Output Class 0 0 11 0 100% 0 0 72 5 93.7% 4.8% 0.0% 9.7% 0.
0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 2.0% 2.0% 98.8% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 24.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.5% 0.8% 2.0% 0.0% 34.0% 0.0% 0.0% 29.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 12 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.0% 0.4% 0.3% 0.0% 0.1% 98.0% 25.2% 4.0% 0.0% 0.0% 0.5% 21.8% 0 0 0 15 100% 4 4 0.0% 0.7% 1.0% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 7 0 100% 0 0 75 0 100% 3 3 0.3% 23.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 29.9% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 0.0% 0 12 0 0 100% 0 72 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.9% 0.9% 0.3% 0 9 0 0 100% 2 2 0.0% 0 0 0 49 100% 0 0 0 8 100% 4 4 0.4% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 52 0 100% 0 0 16 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 1 57 0 0 98.0% 100% 99.0% 0.0% 18.0% 0.9% 1.3% 0.0% 0.0% 36.0% 26.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.3% 24.0% 4.0% 0.0% 0.0% 1 72 0 2 96.0% 0.2% 0.0% 0.0% 1.0% 2 2 0.0% 0.7% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 97.6% 0.0% 0.0% 20.0% 0.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 12 0 0 0 100% 72 0 0 0 100% 1 1 27.0% 0.0% 13.0% 0.5% 0.0% 0.9% 0.5% 1.0% 24.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 28.0% 25.0% 22.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0 6 0 2 75.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 49 0 100% 0 0 13 0 100% 3 3 0.0% 27.0% 15.4% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 58 .0% 0.0% 27.0% 0.6% 0.0% 31.0% 0 0 0 9 100% 0 0 1 68 98.3% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 100% 98.0% 0.0% 0.0% 1.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 3 4 112 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 54 0 0 0 100% 6 0 0 0 100% 1 1 26.0% 1.0% 0.6% 100% 98.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 1 44 97.9% 0.0% 0.4% 100% 100% 100% 81.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 98.0% 0 0 0 13 100% 0 0 0 70 100% 4 4 0.0% 0.0% 24.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 4 4 144 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 50 0 0 0 100% 7 0 0 0 100% 1 1 24.0% 0.0% 0.7% 0.8% 95.6% 0.0% 18.2% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 0 46 0 0 100% 0 14 0 0 100% 2 2 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 14 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 32.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 14.9% 0.7% 25.6% 0.6% 4 4 0.
9% 95.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.3% 7.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 13 100% 0 0 0 69 100% 4 4 0.7% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 90.0% 0.4% 0.0% 0.0% 1 16 0 0 94.0% 0.0% 9.3% 7.7% 98.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 24.0% 0 0 0 6 100% 0 0 1 70 98.6% 0.0% 0.0% 25.3% 1.0% 0.9% 100% 97.0% 25.0% 0.0% 13.4% 0.0% 25.0% 2.0% 0.9% 0.0% 0.3% 27.0% 0.0% 22.3% 1.0% 0.5% 100% 100% 98.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.7% 0.0% 2.0% 0.5% 0.0% 0 46 0 0 100% 0 10 0 0 100% 2 2 0.0% 0.6% 4 4 0.0% 29.3% 4 4 0.0% 0.0% 8.1% 1 72 0 0 98.9% 0.0% 0.0% 0.1% 4.0% 25.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.3% 2 2 0.4% 90.0% 0.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 10 0 0 0 100% 72 0 0 0 100% 1 1 22.0% 0.9% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 22.0% 2.0% 0.4% Output Class Output Class 0 0 11 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.3% 20.0% 0.7% 0.0% 0.0% 5.0% Output Class Output Class 0 0 53 0 100% 0 0 10 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 1.0% 0.7% 0.9% 0.3% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 10 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 22.0% 0.0% 26.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.6% 99.0% 0.0% 0.0% 25.3% 24.0% 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 98.3% 9.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.0% 0 51 0 0 100% 0 13 0 0 100% 2 2 0.3% 36.7% 100% 99.2% 1.0% 0.2% 2.0% Output Class Output Class 0 0 52 0 100% 0 0 11 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 23.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 52 100% 0 0 1 12 92.0% 24.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.7% Output Class 0 0 11 0 100% Output Class 0 0 74 0 100% 3 3 0.4% 0.0% 0.0% 25.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 5 4 176 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 51 0 0 0 100% 11 0 0 0 100% 1 1 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.1% 0.9% 100% 100% 100% 97.0% 0.0% 0.6% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 29.3% 2.0% 0.7% 98.0% 25.0% 0.0% 0.7% 0.0% 23.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.4% 0.0% 0.3% 0.3% 24.0% 0 0 0 47 100% 0 0 0 9 100% 4 4 0.0% 0.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 59 .0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.9% 0.0% 0.4% 0.0% 0.5% 0.0% 0.6% 2 2 2.0% 0.0% 0.0% 0 72 1 1 97.0% 0.7% 92.0% 24.0% 18.0% 0.0% 0.0% 0 8 1 1 80.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 6 4 208 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 50 0 0 0 100% 11 0 0 0 100% 1 1 24.9% 0.0% 0.6% 0.3% 2.0% 0.0% 0.4% 0.0% 25.0% 0.0% 100% 100% 91.1% 0.
0% 0 54 0 0 100% 0 9 0 0 100% 2 2 0.6% 4 4 0.3% 0.0% 20.0% 0.0% 24.4% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 22.1% 0.0% 25.9% 0.0% 0.3% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 3.9% 0.0% 11.0% 24.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.2% 0.5% 25.2% 0 10 0 0 100% 2 2 0.0% 0.4% Output Class Output Class 0 0 11 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 24.0% 1.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 2 2 0.0% 0 11 0 0 100% 1 72 1 0 97.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 12 0 0 0 100% 72 0 0 0 100% 1 1 27.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 9 1 0 90.3% 0.1% 100% 99.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.3% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 51 0 100% 0 0 8 0 100% 3 3 0.3% 0.0% 0.9% 4 4 0.0% 8.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.3% 100% 99.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 7 4 240 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 50 0 0 0 100% 10 0 0 0 100% 1 1 24.5% 7.0% 22.0% 0.0% 0.5% 2.0% 26.1% 97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.3% 24.0% 0.0% 1.0% 1.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.4% 0.0% 29.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0 0 0 46 100% 0 0 0 13 100% 4 4 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 100% 97.0% 25.0% 100% 100% 88.7% Output Class Output Class 0 0 14 0 100% 0 0 73 0 100% 3 3 0.0% 0.3% 0.7% 0.0% 1.0% 0.9% 0.0% 0.7% 0.3% 24.0% 0.4% 0.5% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 100% 97.0% 0.0% 31.7% 2.0% 2.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 60 .0% 1.0% 1 51 1 0 96.0% 25.0% 2.0% 25.0% 0.3% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 12 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 27.0% 2.0% 0.0% 0.2% 0.6% 0.0% 18.0% 0 0 0 50 100% 0 0 1 13 92.0% 2.3% 29.9% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 25.0% 25.0% 0 72 1 0 98.3% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 8 4 272 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 47 0 0 0 100% 12 0 0 0 100% 1 1 23.9% 0.0% 100% 100% 91.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.3% 0.0% 0.0% 20.0% Output Class Output Class 0 0 51 0 100% 0 0 12 0 100% 3 3 0.1% 0.0% 22.0% 0.0% 0 0 0 11 100% 0 0 0 70 100% 4 4 0.0% 0 0 0 7 100% 0 0 1 70 98.0% 0.7% 0.8% 0.0% 0.0% 27.9% 0.9% 100% 98.0% 0.3% 0.0% 0.0% 27.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.2% 1.0% 10.0% 0.0% 0.7% 0.7% 100% 99.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.9% 0.7% 100% 100% 98.4% 0.0% 0.
0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.5% 92.0% 0.0% 2.0% 0.0% 27.0% 13.4% 1.0% 1.0% 0 13 0 0 100% 1 72 0 0 98.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.3% 24.3% 24.0% 0.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.3% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 14 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 31.0% 0.0% 0.0% 0.8% 100% 98.0% 0.2% 1.0% 27.0% 0.9% 0.0% 1.0% 0.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.0% 0.0% 0.0% 29.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.8% 0.6% 100% 98.0% 97.4% 0.6% 4 4 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 2 2 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 9 100% 4 4 0.0% 8.0% 0.7% 0.0% 20.1% 0 0 0 10 100% 4 4 0.0% 0.0% 0 0 0 14 100% 0 0 1 70 98.0% 0.0% 0.0% 0.3% 100% 100% 100% 97.0% 0.4% Output Class Output Class 0 0 12 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.9% 0.6% 0.3% 25.0% 0.0% 28.0% 0.0% 0.4% 0.0% 1.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 15.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 9 4 304 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 45 0 0 0 100% 12 0 0 0 100% 1 1 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.3% 0.5% 0.0% 0.0% 31.0% 0.7% 100% 99.3% 100% 99.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.2% 0.0% 1.3% Output Class Output Class 0 0 57 0 100% 0 0 11 0 100% 3 3 0.3% 0.7% 2 2 0.0% 0.0% 1.5% 26.0% 29.0% 0 0 1 47 97.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 10 4 336 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 45 0 0 0 100% 14 0 0 0 100% 1 1 22.0% 27.0% 0.1% 0.0% 24.0% 1.0% 0.0% 0.4% 2.0% 0 10 0 0 100% 1 72 0 0 98.7% 0.4% Output Class 0 0 6 0 100% Output Class 0 0 74 0 100% 3 3 0.5% 7.0% 1.0% 0.3% 24.0% 22.6% 4 4 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.2% 1.4% 0.0% 0.8% 0.5% 0.0% 0.9% 0 13 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 61 .0% 0.0% 0.0% 2.2% 100% 99.0% 0.0% 0 51 0 0 100% 1 11 0 0 91.0% 22.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.3% 0.5% 0.4% 0.0% 1 46 0 0 97.0% 24.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 100% 100% 98.0% 0.0% 25.6% 0.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 12 0 0 0 100% 71 0 0 0 100% 1 1 27.6% 2 2 0.5% 23.0% 25.0% 2.9% 0.9% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0 0 0 7 100% 0 0 1 70 98.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 2.1% 0.0% 31.4% 0.9% 0.0% 0.3% 0.6% 100% 98.3% 24.6% 0.0% Output Class Output Class 0 0 55 0 100% 0 0 7 0 100% 3 3 0.7% 100% 99.6% 0.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.5% 22.0% 0 0 1 53 98.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.
0% 0.4% 0.0% 100%NaN%100% 100%63.0% 5 5 0.0% 0.0% 0.5% 0 0 0 0 5 2 10 5 9.3%10.0% 0.0% 0.0% 0.4%90.1%12.0% 100% 100%60.9%68.0% 0.0% 0.4%11.1% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%15.0% 0.0% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0 0 0 0 0 5 2 7 35.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 7 7 0.4% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 62 .0% 0.0%72.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.6% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%38.6%72.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.5% 0.0% 0.9% 0.8% 9.0% 0.0%NaN% 0 0 0 27 0 0 0 0 100% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 3 3 0.7% 6 6 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 100% 100%70.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.9%13.0% 0.0% 0.1%74.3% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 1 1 0.3% 0.5% 22.0% 0.0% 0.0% 29.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.6% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 5 4 9 0 0 0 0 0 27.3% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100%62.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0 0 0 0 5 0 3 4 0.0%NaN% 0 0 0 2 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7%11.3% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7%13.0% 0.0%NaN% 0.6%15.0% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 7 7 0.9%12.0%NaN% 0.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 100% 100%54.0% 100% 100% 0.0% 37.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%39.0% 100% 0.0% 0.1%12.0% 100% 100%97.9% 9.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 15.0% 0.7%65.0% 100% 100%96.3% 1 1 11.0% 0.0%NaN% 0. Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 1 8 80 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 1 1 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%11.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 3 3 0.0% 100% 0.5% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 71.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 39 37 34 35 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 1 0 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 2 8 128 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 27 24 20 0 0 0 0 0 38.7% 0 0 0 9 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 2.0% 0 0 0 0 0 1 0 1 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%10.7%11.4%12.0% 0.0%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0 0 0 0 0 36 34 34 34.0% 0.0% 13.0% 0.0%69.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 51.0% 0.5% 15.4% 0.0% 0.0% 0.4%63.0% 0.0% 2.0% 4.0% 0.0% 0.9%64.0% 100% 0.0% 0.0% 0.4% 0.8% 11.0% 0.8%12.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 1 0 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0%64.4%17.9% 0.0%NaN% 10 6 7 0 0 0 0 0 30.0% 0.0%15.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 73.0%55.0% 0.9%12.0% 100% 100% 0.0% 100% 100%61.0% 100% 0 0 0 0 29 35 21 26 31.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.7% 100% 100%45.3% 1 1 13.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5 5 0.0% 13.0% 0.0% 65.4% 37 35 36 0 0 0 0 0 33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 100% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.6% 3 3 10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 37 35 36 0 0 0 0 0 34.0% 0.0% 0.0% 7 7 0.7% 100% 100%49.0% 0.0%14.0% 100% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0 0 0 0 0 1 0 0 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.7%12.5% 0 0 0 0 0 5 7 6 27.0% 0.0% 12.0% 100% 100% 0.4% 0.0% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 9.0% 0.0%NaN% 22 24 25 0 0 0 0 0 35.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.7% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 2 2 0.0% 0.0% 12.0% 0.0%NaN% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.4%12.0%NaN% 0.0% 0.4% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 100% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 8 8 0.2% 5 5 4 0 0 0 0 0 28.0% 0.0% 66.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8%11.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 26 25 21 36.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.6% 6 6 0.1%20.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0%20.0% 0.0%NaN% 0.0%36.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.2% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 31 0 0 0 100% 0 0 0 0 3 0 1 0 75.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%15.4% 0.8% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 100% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.5% 5 5 0.3% 0.0% 0.4% 0 0 0 20 0 0 0 0 100% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 2.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 0.1% 6 6 0.5% 0.0% 0.4% 0.0%NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 2 2 0.4% 0 0 0 0 0 0 0 1 0.0% 0.9%15.6% 12.4% 100% 100% 0.0% 0.0%NaN% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%11.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 5 5 0.0% 0.0% 45.0% 11.0% 0.7% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.3% 0.3% 3 3 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.9%11.0% 0.0% 0.4% 9.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5 7 7 0 0 0 0 0 26.0% 0.0% 0.0%62.0% 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 1 0 97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.
0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 4 100% 0 0 0 0 0 1 4 35 87.0%33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 4 21 84.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 10.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 9.0% 0.1% 1 1 13.5% 8 8 0.9% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0% 0.6% 2.0% 0.4% 0.0% 0.8% 4.0% 30.0% 0.0% 9.0%30.2% 0.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0 0 0 0 0 1 1 23 92.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1%12.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0 0 0 10 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 9.9%100%91.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.3% 0 0 0 0 0 0 7 0 100% 0 0 0 0 0 0 29 0 100% 7 7 0.0% 4 3 0 0 0 0 0 0 57.5% 0.0% 0.5% 100%57.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.7% 0.0% 18.4%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0%50.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 2.0% 0.0%27.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 6 0 0 0 100% 0 0 0 0 38 0 0 0 100% 5 5 0.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 38 0 0 0 100% 5 5 0.1% 0.0% 0.4% 12.0% 0 0 0 0 0 28 1 0 96.0% 0.5% 0.0% 42.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 0 10 90.0% 0.2% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0%16.0% 0.0% 0.0% 0.4% 12.7% 12.0% 0.0% 12.6% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 2.0% 3 2 0 0 0 0 0 0 60.0% 0.3% 0 2 36 0 1 0 0 0 92.4% 0.0% 0.9% 0.1% 0.7% 0.8% 0.0% 0.0% 5.1% 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0 2 26 0 0 0 0 0 92.0% 0.5% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 6 2 0 0 0 0 0 0 75.0%13.0% 0.0% 2.0% 22.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.7% 17.7%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%25.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%100%84.8% 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 0.0% 10.3% 3 3 0.3%82.0%13.0% 0.5% 0.0% 0 0 0 0 25 0 0 0 100% 0 0 0 0 8 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100%66.9% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 3 1 0 75.0% 0.0%54.0% 0.0% 0.4% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7%100%63.1% 0.0% 33.0% 0.1% 0.3% 0.3% 6.0% 0.0% 0.0% 0 11 0 0 0 0 0 0 100% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.2% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 0 16 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.5% 100%50.5%100% 100%96.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 11.4% 8.0%14.0% 3 3 0.0% 0.0% 6.0% 66.0% 0.5% 0.0% 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 2.5% 0.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.9% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 6 3 0 0 0 0 0 0 66.9% 0 0 5 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 9.6%87.0% 0.0% 0.4%16.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.0% 2.0% 25.0% 0 0 0 0 0 28 0 0 100% 0 0 0 0 0 3 2 0 60.0% 0.0% 0 0 0 0 30 0 0 0 100% 0 0 0 0 2 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 6 6 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0%14.0%66.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100% 100%97.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.4% 0.4% 0.0%25.0% 0.6% 0.0% 0.1% 100%48.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%36.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.4% 0.9% 0.0% 0.0% 18.0% 0 0 0 20 0 0 0 0 100% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.4%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 54.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 4 8 224 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 27 10 0 0 0 0 0 0 73.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.0% 0.0% 0.0%100% 100%85.0% 0.0% 0.0%12.9% 0.0% 0.0% 0.8% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.3% 0.3%100% 100% 100%75.0% 0 0 0 0 0 0 3 2 40.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.7%100% 100%97.0% 0.0%14.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 3 8 176 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 28 12 0 0 0 0 0 0 70.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 5 0 1 0 0 0 83.0% 0.0% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.4%97.0% 0 0 0 0 0 0 14 0 100% 0 0 0 0 0 0 8 0 100% 7 7 0.0% 30.9% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 12.7% 0.7% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 2.0% 0.0% 0.4% 0.6% 100%33.0% 0.5% 0.0% 0.1%12.0% 0 0 3 0 0 0 0 0 100% 0 3 36 0 1 0 0 0 90.0% 0.3% 0.0% 0.0% 8.0% 9.0% 10.6% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 2 0 94.0% 0.3% 0 0 0 0 0 0 4 0 100% 0 0 0 0 0 0 29 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100%96.0% 12.0% 0.7% 17.0% 0.0% 2.0% 0.0%13.0% 0.8% 1 1 13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.4% 0.6% 6.3% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 63 .0% 0.0% 0.7% 6 6 0.0% 0.0% 0.8% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%10.0% 0.0% 0.3% 12.0% 9.0% 0.0% 0.9% 0.0% 51.0% 0 0 0 0 0 0 24 0 100% 0 0 0 0 0 0 1 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 40.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2%100%85.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.3% 1.0% 0.0% 12.0% 0.0% 6.0% 13.0% 0.0%42.5% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 8.0% 5.0% 0.0% 3.0% 100%44.0% 0.4% 5.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 9.0%11.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%56.0% 0.0% 11.5%11.0% 0.0% 0.3% 1.0% 0.0% 0.0% 0.6%100%84.7% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.1% 6.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.3% 0.9% 5.4% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 10 100% 8 8 0.0% 0.1%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.5%100%91.0% 0.0% 0.7% 0.9% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 100%45.4% 0.2% 100%45.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0%14.0%15.0%33.9%100%90.0% 0.4% 0.0% 15.3%82.0% 0.5% 0.0% 12.0%12.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 4 35 87.0% 0.7% 0.0% 0.0%22.0% 0.0% 40.0%13.0% 4.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.5%60.0% 0 0 0 0 0 36 2 0 94.0% 0.8% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 4.0% 0.0% 6.0% 4.0% 0.5% 0.0% 0 2 30 0 1 0 0 0 90.0% 1 1 13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 4.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0 0 0 25 0 0 0 0 100% 0 0 0 5 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.4% 0.7% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0%11.0% 0.0%15.0% 0.0% 6.0% 0.4% 0.0% 6.0% 0.0% 0.7%100%91.7% 6 6 0.0% 22.0% 0.0% 0.8% 1 1 13.0% 0.0% 13.0% 0.9% 0 10 0 0 0 0 0 0 100% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 3.
0%42.0% 11.0% 71.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.7% 0 0 0 0 0 1 34 1 94.0%20.0% 0.0% 0.4% 4.0% 0.0% 1.0% 0.0% 3.1% 0.0% 0.0% 30.0% 0.0%33.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.9%91.9% 0.5%12.0% 0.0% 0 0 0 0 0 2 5 0 71.7%100% 100% 100%80.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 9.5% 0.5% 5.7% 3 3 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.5%14.0% 0.8% 5.8% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.6% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 6 8 320 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 27 8 0 0 0 0 0 0 77.0% 0.2% 97.0% 2.0%57.0% 0.2%47.0% 0 0 0 0 0 20 0 0 100% 0 0 0 0 0 8 0 0 100% 6 6 0.0% 50.0% 51.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 9.6%100% 100% 100% 100% 100% 100%88.8%52.0% 0.0% 11.5%11.0% 0.0%13.0% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.0% 0.3%13.0% 0.5% 0.0% 0.8% 0.0%14.4% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 2.0% 0.0% 0.0%40.0% 0.0% 0.0% 20.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 4 1 66.0% 0.3%33.7% 0 1 6 0 0 0 0 0 85.4% 0.6% 0 0 0 0 0 0 0 9 100% 0 0 0 0 0 0 3 35 92.9% 0.5% 0.3% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9%11.0% 0.0% 0.0% 0.1% 8 8 0.0% 0.3%100% 100% 100%87.0% 8.0% 0.0% 4.0% 0.7% 3 3 0.0% 0.1% 4.0% 2.1% 2.0% 4.3% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 8 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 14.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.2% 1 1 13.0% 5.0% 95.0% 0.0% 5.0% 0.0% 5.0%18.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 9.0% 0.5% 0.0% 9.0% 0.0% 0 0 28 0 0 0 0 0 100% 0 1 4 0 0 0 0 0 80.0% 0.0% 2.9% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 30.7% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0 0 0 0 0 0 1 25 96.8% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.3%48.9%100% 100% 100%88.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.8% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 1 17 0 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.9% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 6 0 0 0 0 0 0 0 100% 36 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.8% 0.0% 0.7% 7 7 0.4% 0.0%10.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.7% 51.0% 0.4% 100%48.4% 2 2 0.7% 12.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 31 0 0 0 100% 0 0 0 0 3 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 1.0%20.0%11.6% 0 0 0 0 0 0 0 6 100% 0 0 0 0 0 0 1 34 97.0% 22.3% 1 1 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.3% 11.1% 0.3% 5.4% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.8% 0.6% 0 1 4 0 0 0 0 0 80.0% 0.0% 0.0% 0.0%14.0% 41.0% 0.0% 0.1% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.6% 0.0% 0.0%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100%28.0% 4.0% 6.9%100%85.0% 0.0% 0 0 0 29 0 0 0 0 100% 0 0 0 4 0 0 0 0 100% 4 4 0.0%15.1% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 6.9% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%18.4%100%95.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 8.1% 0.0% 0.0% 1.1% 9.0% 0.0% 0.9%11.0% 0.4% 0.8% 0.0% 0.5% 0.3% 0.0% 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0%20.0% 0.7% 0.0%10.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.8% 2.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0 12 0 0 0 0 0 0 100% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.1%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.4% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.4% 15.3% 13.0% 0.3% 0 0 0 21 0 0 0 0 100% 0 0 0 10 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.9% 100%42.0% 0.0% 0.0% 0.7% 3 3 0.7% 0.0% 0.4% 0 0 0 0 0 3 32 0 91.3% 0 0 0 5 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0%100% 100%93.4% 7 7 0.4% 0.0%15.0% 0.0% 0.0% 0.1% 4 4 0 0 0 0 0 0 50.0% 66.5%11.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.4% 0.0% 8.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 8.0% 0.0% 0.3% 0 0 0 3 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0.4%100%91.7% 2.8% 0.0%32.3% 0 0 0 0 0 0 3 24 88.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.3% 5.0% 0.2% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 2 100% 8 8 0.2% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0 0 1 0 0 0 0 0 100% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.7% 12.0% 0.0% 18.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.4% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 5 8 272 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 23 11 0 0 0 0 0 0 67.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%13.4% 0.0% 0.3% 9.9% 2.4% 5.0% 0.9% 0.0% 0.0% 1 1 13.0% 0.1% 0.4% 0.0% 0.1% 0.4% 0.0% 0.6%100% 100% 100%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 0 0 31 0 0 0 100% 0 0 0 0 4 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.1% 7.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.8% 1 1 13.0% 2.2% 0.0% 0.3% 0.7%86.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 6 4 0 0 0 0 0 0 60.0% 0.0% 0.3% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.6% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 6.0% 0.4% 0.0% 0.6% 9.0% 0.0% 14.1%92.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 8 0 0 100% 0 0 0 0 0 34 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 19 0 0 100% 0 0 0 0 0 7 0 0 100% 6 6 0.4% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%28.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 27 0 100% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 7 7 0.4% 0.0% 0.0% 0.6% 100%33.7% 1 12 0 0 0 0 0 0 92.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 7.0% 6.0% 0.0% 100%57.0% 0.5%100% 100%84.0% 0.0% 0.9% 100%66.0% 0.0% 0.3% 9.2% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 64 .0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.2%100% 100% 100% 100%87.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 9.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.6% 7 5 0 0 0 0 0 0 58.0% 0.2% 0 0 0 0 0 0 0 3 100% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 0 0 4 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 0.6% 0.7% 2.0%11.1% 0.5%100%92.0% 0 0 0 0 0 0 21 0 100% 0 0 0 0 0 1 6 0 85.0% 0.1%100% 100% 100% 100%96.0% 0.0% 0 1 29 0 0 0 0 0 96.6%100% 100% 100%91.4% 5.3% 13.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.
0%11.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100%96.0% 0.0% 0.5% 0 11 0 0 0 0 0 0 100% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 4 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.2% 6.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.5% 0.1% 0.0% 0.0% 0.9% 5 0 0 0 0 0 0 0 100% 1 1 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.5%13.0% 0.3% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 12.0% 10.7% 0 0 0 8 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0% 0 1 7 0 0 0 0 0 87.6% 5.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.8% 0.0% 0 0 0 0 27 0 0 0 100% 0 0 0 0 8 0 0 0 100% 5 5 0.0%27.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 7 100% 8 8 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 1.0% 12.4% 0.0% 7.8%100%91.0% 0.5% 0 3 36 0 1 0 0 0 90.0%12.1% 0.0% 0.0% 11.5% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.6% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 4.7% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 7 7 0.4% 3.8% 5.0% 0.0%57.0% 0.0% 0.3%15.0%12.8% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1 11 0 0 0 0 0 0 91.0% 1.3%51.0% 5.0% 0 1 26 0 1 0 0 0 92.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100%96.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.3% 12.0% 0.0% 0.6% 0 0 5 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 97.0%11.0% 12.0% 0.0% 0.9% 6.0%20.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.5%12.8% 100%50.0% 0.2% 1 1 18.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0%92.0% 0.5% 0.4% 0.0% 0.0% 0.2% 8 8 0.0% 0.4% 0.0%13.0% 2.0% 0.1% 11.0% 0.0% 0.6% 0.3%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7 1 0 0 0 0 0 0 87.0% 0.4%100%91.0% 0.0% 0.2% 0.0%18.0% 12.0% 0.0% 12.0% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 0 0 0 0 0 2 32 0 94.0% 0.0% 0.2% 0.7% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.6% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 26 0 0 100% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.3% 11.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.5% 100%45.0% 0.0% 0.0% 18.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 2.0% 9.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.9% 100%60.0% 8.0% 0 0 0 24 0 0 0 0 100% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.9%88.8%44.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 3 22 88.5%12.0% 0.0% 50.0% 0.1%100%93.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0 0 0 0 0 6 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.5% 0.0%11.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.6%91.0% 13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 6 100% 0 0 0 0 0 0 3 35 92.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 8 3 0 0 0 0 0 0 72.0% 0.0%36.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0%10.0% 8.9%12.0% 0.3% 0 0 3 0 0 0 0 0 100% 0 1 36 0 0 0 0 0 97.0% 0.0% 0.1% 7 7 0.0% 0.0% 0.8% 2.0% 0.0% 0.0% 1.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5%11.0% 0.4% 8.1% 2.9% 0.8% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 2 22 0 91.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.4% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%100%89.5% 0.0% 0.0%50.0% 0.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.0% 54.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.4%94.0% 0.7% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 1 25 96.0% 2.1% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.9% 0.5%10.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.6% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 8 8 416 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 23 13 0 0 0 0 0 0 63.0%15.0% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 5.0% 13.0% 0.0% 5.2% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 0 16 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 30.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 8.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0%10.0% 8.0% 30.8% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 1 18 0 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.1% 0.0% 0.8% 1 1 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0 0 0 0 0 0 0 3 100% 8 8 0.0% 0.0% 6.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 0 0 24 0 0 0 100% 0 0 0 0 9 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.4% 0.0% 0.0%40.0% 0.0%10.6% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3%95.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.0% 25.0% 11.7% 2 2 0.4% 0.0% 0.3% 6.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.1%12.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 2.0% 0.7% 2.1% 7 7 0.0%13.0% 0.9% 0.4% 0.9% 0.0% 1.0% 0.0% 0.4% 0.5% 0.0% 0.7%100% 100%97.0% 0.0%11.0% Output Class Output Class 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 38 0 0 0 100% 5 5 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 7 8 368 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 26 14 0 0 0 0 0 0 65.0% 0 0 0 0 0 1 23 0 95.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 7.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.4%100% 100% 100%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.0% 0.0% 12.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0%12.1% 0.5% 0.0% 0.0% 6.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 11.5% 1 1 12.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.6% 100%50.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 3 3 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 7 100% 0 0 0 0 0 0 1 35 97.0% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 0 0 0 0 0 1 34 0 97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.4% 0.0% 0.0% 0.3% 0.2% 0.8% 0 0 0 0 0 0 8 0 100% 7 7 0.2%56.0% 0.0% 0.3% 12.0% 18.0% 0.9% 0.0% 0.4% 0.0% 6.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 12.5% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 4 1 0 0 0 0 0 0 80.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 26 0 0 100% 0 0 0 0 0 3 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 95.0% 0.0% 0.7% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 1 28 0 0 0 0 0 96.0% 0.0% 0.0% 0.7% 48.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.3% 6.0% 11.0% 0.0% 0 0 0 22 0 0 0 0 100% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.7% 36 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.0% 0.0%35.0% 0.9% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 65 .0% 0.8% 0.0% 100%42.0% 0.
1% 0.6% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.9% 0.0%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 25 0 0 0 0 100% 0 0 0 4 0 0 1 0 80.3% 100% 3.0% 0.8%11.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 52.0% 2.8% 0.3% 0.0% 0.9% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.0% 0.9% 0.0% 0.4% 0.6%11.4% 0.3% 2.0% 0.2% 0 1 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.1% 0.3% 6.0% 0.9% 0.3%100%92.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0%96.3% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 1 0 97.0% 0 0 0 0 0 2 26 0 92.0% 0.3% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4 4 Output Class Output Class 0.1% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 4 3 0 0 0 0 0 0 57.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0 0 3 0 0 0 0 0 100% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.0% 20.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.8% 0.8% 13.3% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 1 0 97.3% 15.0% 0.9%12.1% 5.0% 0.0% 0.0%15.0% 0.4% 0.0%11.0% 0.3% 11.5% 0.4% 0.0% 0.6%94.0% 6.0% 0.4% 0.0% 0.0% 7.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0%12.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.9% 0.3% 0.0% 0.0%15.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 30.5% 100%50.0% 0.0%NaN% 22 25 0 0 0 0 0 0 53.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.4% 5.3%100%85.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 0 0 0 0 0 2 33 0 94.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0% 0.7% 3 3 0.0% 0.2% 100% 0.0% 0.3%100% 100% 100%94.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%75.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 13.0%28.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 25 0 0 0 0 100% 0 0 0 4 0 0 1 0 80.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 51.0% 0.7% 0 0 0 0 0 0 0 9 100% 0 0 0 0 0 0 1 35 97.8% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100% 100%66.0% 0.0% 0.0% 0.5%10.2% 8 8 0.0%20.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 25 100% 0 0 0 0 0 1 1 5 71.7% 11.0% 0.9%12.0% 0.4% 0.0% 2.4% 8 8 0.0% 0.5% 100% 5.6%94.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0%20.0% 0.3%100% 100% 100%80.0% 22.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.1% 0.0%12.4% 0.0% 0 0 0 0 0 7 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.7% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 1 1 0.0%75.0% 94.4% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 2.0% 9.8% 5 2 0 0 0 0 0 0 71.0% 25.7% 12.0% 0.0% 0.0% 9.0% 5.0% 0 2 27 0 0 0 0 0 93.4% 0.0% 0.0% 0.1% 0.9% 100%16.0% 0.0% 0.0% 0.3% 7 7 0.4% 0.4% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 5 100% 0 0 0 0 0 1 1 35 94.0% 18.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0%12.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 6.0% 0.0% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0%15.0% 0.0% 0.0%11.0% 54.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.1% 0.0%15.3% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.3% 0.0%28.4% 0.0% 0.0% 0.0% 9.0% 0.4% 4.0% 0.0% 0.1% 2.4%100%77.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.0% 0.2% 6 5 0 0 0 0 0 0 45.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 11.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 5.2% 100%48.0% 0.4% 0.0% 40.0% 28.0% 3 3 0.0% 2.0% 0.3%100% 100%92.0% 6.0%11.0% 5.1% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.4% 5.4% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%79.0% 0.5% 2 2 10.0% 0.0% 0.0% 2.6% 8 8 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 21 0 95.0% 0.1% 6.0% 0.0% 0.0% 5.4% 1 1 13.9% 0.8% 0.0% 0.7% 3 3 0.0% 0.0% 0.5% 0 1 26 0 0 0 0 0 96.0% 0.0% 0.7%100%90.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 19 100% 0 0 0 0 0 0 1 7 87.7% 12.7% 0 0 0 0 1 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.4% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 6.4% 0.0% 0.9% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.4%28.6% 100%60.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 83.0% 0.0% 0.0% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 9 8 464 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 28 11 0 0 0 0 0 0 71.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 9.0% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 7 0 100% 0 0 0 0 0 1 33 0 97.0% 0.0% 0.0%13.9% 0 0 0 0 0 0 4 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0 0 0 0 30 0 0 0 100% 0 0 0 0 8 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 26 0 0 100% 0 0 0 0 0 4 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.0%46.0% 0.0% 0.8% 100%25.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 24 0 0 100% 0 0 0 0 0 4 0 0 100% 6 6 0.0% 0.6% 0 13 0 0 0 0 0 0 100% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 9.1% 7 7 0.0% 0.9% 0.0% 0.3% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 37 33 0 0 0 0 0 0 47.6% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 10 8 512 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 1 1 0.5% 0.0% 0.0% 0.0%12.0%14.0% 0.0% 0.0% 0.1% 2 2 20.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.0% 14.0% 13.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0 0 0 0 25 0 0 0 100% 0 0 0 0 7 0 0 0 100% 5 5 0.8% 1 1 9.0% 0.3% 0.7% 0 0 0 0 7 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 4.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 66 .0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0%100% 100% 100%92.0%15.0% 0.2%100% 100% 100%96.0% 0.0% 0.0% 0.0%71.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.0%42.0% 9.5%12.0% 0.0% 9.9% 5.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 1.0%15.0% 0.7% 0.0%NaN% 9 3 0 0 0 0 0 0 25.0% 0.0% 0.0% 12.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0 0 6 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0%50.5% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 7 7 0.5% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100%88.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100% 100% 100%94.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3.0% 0.4% 0.0% 33.3% 0.0% 0.9% 0 0 7 0 0 0 0 0 100% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.8% 0.
5 0 3.4 80 3 8 2 45 54.6 464 3 8 10 11.5 2.8 8.7 304 3 4 10 1 0 0 0.3 240 3 4 8 1 2.3 1 152 3 2 7 0 0 2. En la tabla 11 se observan todas las combinaciones estudiadas y los puntos críticos que se dan en función del número de neuronas ocultas en cada sector de neuronas de salida.4 4.5 61.1 6.3 38.9 6.5 40.4 4.3 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.8 7.7 176 3 4 6 0 2.2 320 3 8 7 10.6 368 3 8 8 8.8 80 3 4 3 0 0 0 0 112 3 4 4 1 0 4.9 9 176 3 8 4 8.8 48 3 4 2 4.5 2.7 1.7 336 3 8 1 60.6 62.3 224 3 8 5 7.5 8.5 15.7 20.6 54.3 224 3 2 10 0 0 0 0 248 3 4 1 38.4 0 6.7 208 3 4 7 0 0 2.5 0.5 6. test y all que se diferencian por el número de muestras utilizadas para determinar su respectivo error.4 144 3 4 5 0 0 4.3 0 0.6 272 3 8 6 5 11.8 9.3 0 0. validación.5 63.4 49 128 3 8 3 8.3 176 3 2 8 0 0 0 0 200 3 2 9 0 2.41 13.9 416 3 8 9 7.9 22.5 4.5 14.7 32 3 2 2 0 0 0 0 56 3 2 3 0 0 0 0 80 3 2 4 0 0 0 0 104 3 2 5 0 0 0 0 128 3 2 6 0 4.3 2.4 15.3 0.8 6.5 0.8 512 Tabla 12 Trabajo Fin de Grado 67 .4 4.4 70.4 9. #Neuronas Errores Entrada Salida Ocultas Training (%) Validatión (%) Test (%) All (%) Memoria 3 2 1 0 0 4.5 4.3 0 1 272 3 4 9 0.6 7.3 0.4 Análisis de los resultados obtenidos: En este apartado se analizaran los errores de entrenamiento.
Trabajo Fin de Grado 68 .3 % para 6 y 7 neuronas. En este caso se trabajara con 3 y 10 neuronas ocultas.5 2 1.5 validación 4 test all 3.4. En la gráfica 1 se puede ver como el error de validación alcanza su máximo para 6 neuronas ocultas y se dispara para 9 neuronas.1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida. 6.4.7 y 9 neuronas. 3 entradas y 2 salidas 5 training 4. Para el error de test alcanza su máximo en 1 neurona oculta y llega hasta 2.5 1 0.5 3 erores (%) 2. En el error total se dan pequeños picos para 1. En la gráfica 2 se observa cómo se disparan todos los errores para el caso de 1 neurona y luego se incrementan de manera muy débil en el rango de 4 a 9.2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 neuronas ocultas Gráfica 5 A.Anexo A Adrián Vicente Gómara A. Por el otro lado se observa un error nulo en el rango de 2 a 5 neuronas considerándose como una zona adecuada para trabajar.
Anexo A Adrián Vicente Gómara 60 3 entradas y 4 salidas training validación 50 test all 40 erores (%) 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 neuronas ocultas Gráfica 6 A. posteriormente estos van decreciendo hasta que alcanza la neurona 3 y a partir se estabilizan en una franja el 15% al 0% para las neuronas siguientes. 8 y 9 neuronas ocultas. El punto óptimo de trabajo se considerara para 4.4. En la gráfica 3 se observa un incremento de todos los errores para 1 neurona llegando hasta el 70% en el error de validación.3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida. 3 entradas y 8 salidas 80 training validation 70 test all 60 50 erores (%) 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 neuronas ocultas Trabajo Fin de Grado 69 .
8 y 9 neuronas ocultas.Anexo A Adrián Vicente Gómara A. • En el caso de 4 neuronas de salida se trabajara con 3 y 10 neuronas ocultas.6 Conclusiones: Tras el estudio realizado se puede concluir que: • En el caso de 2 neuronas de salida se trabajara en el rango de 2 a 5 neuronas ocultas. 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 4[(𝑛𝑛0 ∙ 𝑛𝑛1 + 𝑛𝑛1 ) + (𝑛𝑛2 ∙ 𝑛𝑛1 + 𝑛𝑛2 )] 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑛𝑛0 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒. • En el caso de 8 neuronas de salida se trabajara con 4.5 Algoritmo de Cálculo para determinar el tamaño de memoria El cálculo de almacenamiento de la memoria de datos es aproximado y sigue el sigue la ecuación 7. Mínimo error 8 30% 2 50% 4 20% Trabajo Fin de Grado 70 . 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑦𝑦 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 Ecuación 22 A.
Trabajo Fin de Grado 71 . Para el entrenamiento de la red neuronal se introduce una matriz de 290 muestras x 3 neuronas en los input.2).] se designara como punto [. Muestra seleccionada para entender el código: λ1 λ2 λ3 Rojo Azul 0.1 Paso1 Se introduce la matriz de la muestra a analizar: x1=[0.] ya que Matlab lo interpreta de esta forma.Anexo B Adrián Vicente Gómara Anexo B Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal B. B.2 Paso 2: ¿Cuántas columnas tiene la matriz x1? Se sabe que Q=1 por lo que si se introduce Q = size(x1.2. Nota: esta matriz tiene que ser traspuesta para ello se utiliza [… ‘…] la comilla para que aparezca como 3 filas y una columna.681 3 1 0 Nota: la coma [.2 Explicación Didáctica: B.002 2. B.002 2.681 3]'.1 Objetivo: El objetivo de este informe se basa en entender el código que utiliza Matlab para la generación de las salidas de la red neuronal a partir de una muestra conocida y donde los pesos y bias son obtenidos del entrenamiento de la red con Matlab. ya que en estudios previos se ha podido observar que en esta disposición el error de desviación es muy pequeño.2. una matriz de 290 muestras x 2 neuronas en los output y 2 neuronas en la capa oculta.
x1_step1_ymin.Anexo B Adrián Vicente Gómara B.x1_step1_gain. Xp1 “mayúscula X” Según la teoría este código realiza la siguiente ecuación: 𝑋𝑋𝑋𝑋1 = 𝑥𝑥1 − 𝑥𝑥1_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 Comprobación práctica: El resultado es correcto.x1.3 Paso 3: Se entra en la función: Que hace una llamada a la subrutina que contiene la función mapminmax_apply y entramos a esa rubrutina: Lo que ocurre es que renombra los valores de xp1=y.x1_step1_xoffset. x=x1. Trabajo Fin de Grado 72 .2. settings_gain= x1_step1_gain y asi sucesivamente. A continuación se analiza lo que ocurre en esa subrutina paso a paso para las variables Xp1.
4 Paso 4: Posteriormente tras analizar el código se entra a la siguiente función: Trabajo Fin de Grado 73 . B. Según la teoría este código efectúa la siguiente ecuación: 𝑋𝑋𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋𝑋𝑋1 + 𝑥𝑥1_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦 Comprobación práctica: Las operaciones que hace son correctas.2.Anexo B Adrián Vicente Gómara Según la teoría este código hace la siguiente ecuación: 𝑋𝑋𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋𝑋𝑋1 ∗ 𝑥𝑥1_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 Comprobación práctica: Las operaciones son correctas.
2915 ∗ −0.Q) + IW1_1*xp1 yo voy a llamar a la variable n como sumatori_capa1 y IW1_1*xp1= producto_capa1.2104 ∗ 0. Comprobación de esta operación de multiplicación: 2x3 3x1 2x1 −2. “gracias”.9797 La operación es correcta.1. Como se puede ver he escrito mal Xp1 y Matlab me ha dicho si quería decir otra cosa.9980 + 1. Posteriormente se llama a la otra parte de la función sumatorio_capa1 como via_capa1 Nota: se puede cambiar el nombre de la variable desde el workspace.2602 ∗ 1 = 2.7873 + −0.Anexo B Adrián Vicente Gómara Que hace una llamada a la subrutina que contiene la función tansig_apply y entramos a esa rubrutina: Lo que ocurre es que renombra los valores de n= repmat(b1. Trabajo Fin de Grado 74 .
Q veces.Anexo B Adrián Vicente Gómara Donde la función repmat lo que hace es repetir la matriz b1. pero si no lo fuera la matriz se repetiría en filas. Si se introduce: Traducción: esta función devuelve una matriz de n copias de A in la dimensión de filas y columnas. Seguidamente se crea una variable llamada sumatorio_capa1 para representar la suma de via_capa1 con producto_capa1. Donde r1 es la dimensión de filas o colunmas y rN son las veces a repetir en nuestro caso Q=1 Comprobación: Se observa como el resultado es el mismo para este caso. Comprobación: + = Trabajo Fin de Grado 75 . en la dimensión de filas.
5 Paso 5: A continuación se llega a la siguiente función: Que lleva a la subrutina de esa función: Trabajo Fin de Grado 76 .2.Anexo B Adrián Vicente Gómara Se puede observar que es correcto. B. Si el sumatorio de capa_1 tiende a infinito la exponencial tendera a cero y por lo tanto se saturara en 1. A continuación se analiza lo que ocurre en la subrutina de la función tansig_apply paso por paso para la nueva variable de sumatorio_capa1.Si por el contrario sumatorio_capa1 tiende a menos infinito el cociente tendera a cero y por lo tanto se satura en -1. En la siguiente ilustración se muestra su efecto. Este código viene a representar la siguiente operación: 2 𝑎𝑎1 = −1 1 + 𝑒𝑒 −2∗𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐1 Se Satura el valor de sumatorio_capa1 a unos valores concretos. Comprobación: Se aprecia como los valores de “a1” estan saturando hacia 1. Se almacena la función en a1.
9991 + 1.9928 = 3.4762 ∗ 0.5700 ∗ 0.1.0336 La operación es correcta.Anexo B Adrián Vicente Gómara Pero en este caso la n que se muestra va a ser repmat(b2.Q)+ LW2_1*a1 y se va a llamar sumatorio_capa2 y de la misma manera que anteriormente se hará lo mismo con las dos partes que la forman: Comprobación: podemos ver como es correcta la matriz según el criterio explicado anteriormente de la función repmat X = 2x2 2x1 2x1 1. Trabajo Fin de Grado 77 .
Anexo B Adrián Vicente Gómara Comprobación: Se ve que la suma es correcta. Esta función va a realizar la siguiente operación Sumatorio_capa2=sumatorio_capa2-nmax Comprobación: . Esta función va a realizar la siguiente operación: 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 = 𝑒𝑒 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐2 Comprobación: Trabajo Fin de Grado 78 . Comprobación: La dimensión filas se recorre siguiendo la flecha y el resultado es correcto. = El resultado es correcto. La función max dice que: Traducción: da el número más grande de la matriz en la dimensión filas. A posteriori se analiza lo que ocurre en la subrutina de la función paso a paso para la nueva variable de sumatorio_capa2.
Véase en: Comprobación: Como se puede ver. En nuestro caso no varía. Este código es condicional. 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑟𝑟 Esta función va a realizar la siguiente operación: 𝑎𝑎2 = 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 Comprobación: Trabajo Fin de Grado 79 . Si denom=0 entonces pon denom a 1. Comprobación: El resultado es correcto. Esta función quiere decir que va a sumar los valores de la matriz numer en la dimensión de recorrido filas. el resultado es correcto.Anexo B Adrián Vicente Gómara = El resultado es correcto.
Trabajo Fin de Grado 80 .Anexo B Adrián Vicente Gómara / = El resultado obtenido es correcto. B.2. En el apartado de anexos se puede observar la generación de todo el código que aparece en la ventana de comandos de Matlab.6 Paso 6: Finalmente se designa: Comprobación correcta. nuestra salida es (1.0).
1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 . 𝑛𝑛0 ] = (𝑛𝑛1.Anexo C Adrián Vicente Gómara Anexo C Explicación del algoritmo matemático programado en C para los distintos casos y las estructuras necesarias.1 −1 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 . A. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜=1 𝑏𝑏1 [1.1 ⋮ [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 .1] = (⋮)1∙1 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 . 1 neurona oculta y 2 de salida. Variables Capa entrada: Nota: para filas [desde 1 hasta i ésima] y columnas [desde 1 hasta j ésima] 𝑛𝑛0 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 ⋮ 𝑋𝑋1 [𝑛𝑛0 .1] = � � ⋮ 2∙1 Trabajo Fin de Grado 81 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 … 𝑛𝑛1.𝑗𝑗 )1∙𝑛𝑛 0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 2 ⋮ 𝑏𝑏2 [2.1 ANN para COL neuronas de entrada.
1] = ��(𝐿𝐿𝐿𝐿2)𝑖𝑖 � 𝑖𝑖=1 1∙1 Trabajo Fin de Grado 82 .1] = max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = (⋮)1∙1 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] − 𝑏𝑏1 [1.1] = (⋮)1∙1 + (⋮)1∙1 = (⋮)1∙1 2 2 𝑎𝑎1 = −2∙𝑎𝑎 −1= − 1 = (⋮)1∙1 1 + 𝑒𝑒 1 1 + 𝑒𝑒 −2∙(⋮)1∙1 Se reutiliza la variable a1 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 . (… … 𝑛𝑛0 )1.1] = 𝑒𝑒 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = exp � � = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 2 𝑏𝑏1 [1.1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] = � � + � � = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 𝑏𝑏1 [1.1 0 . � ⋮ � 0 = (⋮)1∙1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .1] ∙ 𝑎𝑎1 = � � ∙ (⋮)1∙1 = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .𝑗𝑗 )1∙𝑛𝑛 .1 Como se puede ver la variable x1 se reutiliza para ahorrar memoria.1 ⋮ ⋮ 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 [𝑛𝑛0 .1 0 .1 0 .1 … 𝑛𝑛1.1] = � � ⋮ 2∙1 Programa principal: ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 .1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1 ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .1] = � � − (⋮)1∙1 = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 . 𝑋𝑋1 = (𝑛𝑛1.1 𝑎𝑎1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [1.1 0 .𝑛𝑛0 =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 . 𝑛𝑛0 ] .1 0 . 1] = � ⋮ � −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1] + 𝑏𝑏2 [2. ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1. 1]) = � ⋮ � .
𝜆𝜆𝑛𝑛0 �.1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] = � � ÷ ��(𝐿𝐿𝐿𝐿2)𝑖𝑖 � =�� ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 𝑖𝑖=1 1∙1 Se reutiliza la variable LW2 y b1 para reducir al máximo la memoria.Anexo C Adrián Vicente Gómara 2 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 . Y automáticamente accede a la parte del código que contiene esa función y devuelve el resultado de ese código en esa función. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2) En el código principal se llama: 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1. La solución final es: ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = � � ⋮ 2∙1 A. • Funciones de tipo float donde las variables que utiliza son definidas en la cabecera del programa y se expresa de la siguiente forma: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝) Para llamar a la función dentro del código principal se escribirá: 𝑎𝑎1[0] = 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣). simplemente se utilizan para cambiar el valor de alguna variables del código principal: En la cabecera se define la función: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1.1 Estructuras utilizadas: • Arrays de tipo float cuyo tamaño es de 24 bits y permite trabajar con números decimales. Se expresa de la siguiente manera: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝) {𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 *variable2) Trabajo Fin de Grado 83 . } • Uso de funciones tipo vacío con punteros: Cuando en el código principal se llama a la función aparece delante de las variables el siguiente símbolo (&): 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟(&𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1. Para acceder al código hay que definirlo de la siguiente manera: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1. Se expresa de la siguiente manera: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑥𝑥1[𝑛𝑛0 ] = �𝜆𝜆1 .1] ÷ 𝑏𝑏1 [1. } • Uso de funciones tipo void (vacío). Cuando se define la función en la cabecera.1. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑎𝑎𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2) {𝐶𝐶ó𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑. estas función no devuelve ningún valor concreto al código principal. … . &𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2) (&𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1) Me da la dirección de memoria de datos donde se almacena la variable var1 con referencia al origen. esta se indica de la siguiente manera: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 *variable1. 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2).
Anexo C Adrián Vicente Gómara Con el (*) estamos indicando que la variable1 es de tipo puntero y también que (*variable1) es el dato de la dirección dada por &var1. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 . 𝑛𝑛0 ] = (𝑛𝑛1.1 −1 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 . Y que recorriendo con la variable puntero (variable1 [0].1 … 𝑛𝑛1.2 ANN para 3 neuronas entrada. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 .…variable1 [1]) vamos sacando los datos de las distintas posiciones de var1 en función del tipo de variable.1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑏𝑏1 [1. 1 neurona oculta y n2 de salida Variables Capa entrada: Nota: para filas [desde 1 hasta i ésima] y columnas [desde 1 hasta j ésima] 𝑛𝑛0 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 ⋮ 𝑋𝑋1 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 Trabajo Fin de Grado 84 .𝑗𝑗 )1∙ 𝑛𝑛 0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ⋮ 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 . A.1] = (⋯ )1∙1 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 .1 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .
𝑋𝑋1 = (𝑛𝑛1. 1] = � ⋮ � +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 . 1]) = � ⋮ � .1 Se vuelve a pisar la variable X1: ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 .1 2 .1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 + 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 .1 Programa principal ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 .1 Como se puede ver se pisa la variable x1 para ahorrar memoria. ⋮ ⋮ [𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 .1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 0 .1] ∙ 𝑅𝑅1 = � ⋮ � ∙ (… )1∙1 =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . 1] = � ⋮ � +� ⋮� = �⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 .1 0 .1 Se pisa la variable R2 Trabajo Fin de Grado 85 .1 2 .1 𝑅𝑅1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [1. 𝑛𝑛0 ] . 1] = � ⋮ � −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 0 .1 0 .1 0 . � ⋮ � 0 = (… )1∙1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 … 𝑛𝑛1.1] = (… )1∙1 + (… )1∙1 = (… )1∙1 2 2 𝑅𝑅1 = −2∙𝑅𝑅 −1= )1∙1 − 1 = (… )1∙1 1 + 𝑒𝑒 1 1 + 𝑒𝑒 −2∙(… Se pisa la variable R1 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 2 . ( … … 𝑛𝑛 0 1.𝑛𝑛0 = � ⋮ � ) 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 .𝑗𝑗 )1∙ 𝑛𝑛 .1 Se vuelve a pisar la variable X1: ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 .
1 Estructuras utilizadas: La variación respecto al código anterior es que se ha creado una variable salida en la que cambiando el valor de esta se varía la dimensión de los array: #𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 2 Cuando escribimos define estamos indicando que salidas es una etiqueta y su valor es 2.𝟏𝟏 A.2.1 𝑛𝑛2 ∙1 𝟐𝟐 .1 Se pisa la variable R2 𝑛𝑛2 𝑛𝑛2 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 ÷ ��(𝑅𝑅2 )𝑖𝑖 � = � ⋮ � ÷ ��(𝑅𝑅2 )𝑖𝑖 � =�⋮� 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 2 . Trabajo Fin de Grado 86 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 ) = � ⋮ � − (max 𝑑𝑑𝑒𝑒 𝑅𝑅2 )1·1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 Se pisa la variable R2 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 𝑅𝑅2 = 𝑒𝑒 = exp � ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .𝟏𝟏 La solución final es: ⋮ 𝑅𝑅2 = � ⋮ � 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 𝟐𝟐 . con lo cual cuando en el código aparece una mención a salidas se está indicando un 2.1 2 .
1 … 𝑛𝑛1.Anexo C Adrián Vicente Gómara A.𝑗𝑗 𝑛𝑛 1 . 𝑛𝑛0 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 𝑛𝑛1.1 Trabajo Fin de Grado 87 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 ⋮ [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 .1 −1 [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 1 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ⋮ 𝑏𝑏1 [𝑛𝑛1 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.𝑗𝑗 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[𝑛𝑛1 .𝑛𝑛0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ⋮ 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .3 ANN GENERAL Variables Capa entrada: Nota: para filas [desde 1 hasta i ésima] y columnas [desde 1 hasta j ésima] 𝑛𝑛0 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 ⋮ 𝑋𝑋1 [𝑛𝑛0 .
1 2 2 ⋮ 𝑅𝑅1 = −1= ⋮ −1=� ⋮� 1 + 𝑒𝑒 −2∙𝑅𝑅1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 −2∙� ⋮ � 1 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . 𝑛𝑛0 ] .1 Trabajo Fin de Grado 88 .1 Se reutiliza la variable R2 ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 ) = � ⋮ � − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 )1·1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .𝑛𝑛1 1 .1 2 .1 0 . 𝑛𝑛1 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.𝑛𝑛0 0 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 2 .Anexo C Adrián Vicente Gómara 𝑛𝑛1. 1]) = � ⋮ � .𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛1 𝑛𝑛 1 .1 0 .1 … 𝑛𝑛1.1 0 . 𝑋𝑋1 = � … … …� .𝑗𝑗 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 2 . 1] = � ⋮ � +� ⋮� = �⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 .1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 0 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 1 1 .1 ⋮ ⋮ [𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 . ( … … 𝑛𝑛 0 1.1 … 𝑛𝑛1.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 0 . 1] = � ⋮ � +�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛1 𝑛𝑛 .1 1+ 𝑒𝑒 1 Se reutiliza la variable R1 𝑛𝑛1. 𝑛𝑛1 ] ∙ 𝑅𝑅1 = � … … …� ∙ �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖.𝑛𝑛1 Programa principal ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 0 .1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 + 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 .1 1 .1 ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 0 . 1] = � ⋮ � [𝑛𝑛 −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[𝑛𝑛1 . 1] = � ⋮ � [𝑛𝑛 +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [𝑛𝑛1 .1 Como se puede ver se reutiliza la variable x1 para ahorrar memoria. �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 1 .𝑛𝑛0 = � ⋮ � ) 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 2 .1 … 𝑛𝑛1. 𝑛𝑛1.
para que estas pasen a almacenarse de la memoria de datos a la memoria de programa y así descargar la de datos.1 … 𝑛𝑛1.𝑛𝑛1 } Cuando se desea realizar la siguiente operación por ejemplo: 𝑛𝑛1.𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 2 .𝑛𝑛1 1 .1 Para multiplicar cada una de las filas de la matriz LW2 por el vector R1 se recorre mediante: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 (𝑗𝑗 = 0.1 … 𝑋𝑋𝑛𝑛2.1 Se vuelve a reutilizar la variable R2 𝑛𝑛2 𝑛𝑛2 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 ÷ �� 2 𝑖𝑖 � = � ⋮ � (𝑅𝑅 ) ÷ ��(𝑅𝑅2 )𝑖𝑖 � =�⋮� 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 2 .0).𝑗𝑗 𝑛𝑛 2 .𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 . 𝑛𝑛1.1 2 . Para poder llevar a cabo esta modificación se ha definido todo en un mismo array de la siguiente manera: 𝑛𝑛1. 𝑛𝑛1 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 𝑛𝑛2 ∙1 𝟐𝟐 . Trabajo Fin de Grado 89 .𝟏𝟏 A. 𝑗𝑗 < 𝑛𝑛2.𝑗𝑗 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑒𝑒 𝑅𝑅2 = exp � ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . 𝑗𝑗 + +) 𝑅𝑅2[𝑗𝑗] = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(&𝑅𝑅1.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 … 𝑛𝑛1.1 Estructuras utilizadas: En este caso nos encontramos con matrices de dimensiones mayores que 1 tanto en filas como en columnas.𝑛𝑛1 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝐿𝐿𝐿𝐿2_1[𝑛𝑛2 ∗ 𝑛𝑛1] = {𝑋𝑋1. 𝑛𝑛1 ] ∙ 𝑅𝑅1 = � … … …� ∙ �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖. &𝐿𝐿𝐿𝐿2_1[𝑗𝑗 ∗ 𝑛𝑛1].𝟏𝟏 La solución final es: ⋮ 𝑅𝑅2 = � ⋮ � 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 𝟐𝟐 .3. También se han utilizado variables de tipo const.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.
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