Source: https://www.scribd.com/document/356494307/TFG-AdrianVicenteGomara
Timestamp: 2018-10-21 11:29:37+00:00

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... 18 3........4 Convertidor Digital-Analógico...............................................................................................................................1 Antecedentes ........................ 18 3........................3............... 6 1......2.. 18 3........... 18 3............................................................................ 6 1.................2.............................2 Fotodiodo .........2 Redes neuronales artificiales (ANN): ..3............. 8 3.......5 Matlab .............................................................7 PCB ...................... 17 3....................................3 Pantalla LCD ............................................................2................................................4 MPLAB .................................................................1 Microprocesador PIC ............2.3 Materiales acondicionadores ....................3..........................................2........................ 19 3...............................................1 Fundamentos biológicos de las redes neuronales ...............................2 Materiales Electrónicos ........ 8 3...................... 19 3......... 7 Capítulo 3: Materiales y Dispositivos .5 Diodo led tricolor kingbright..................... 17 3... 4 2............................................................ 19 3.....................................................Índice Adrián Vicente Gómara Índice Capítulo 1: Introducción y Objetivos ........................................ 19 Trabajo Fin de Grado iii ....... 17 3................ 2 1......................1 Pota cubetas y porta leds.3..3 Redes Perceptron Multicapa ........ 9 3.....................1 Materiales utilizados para conseguir las muestras................3.....................2............................................... 3 Capítulo 2: Fundamentos Teóricos de las redes neuronales .......................................3..... 15 3.....2........................1.................................................................................. 8 3................................................2 Introducción a las Redes Neuronales............6 Fuente de alimentación ..... 2 1......................................4 Sistema Embebido ............................................ 16 3.............3 Material software...................2.......................2 Arquitectura del perceptron multicapa ........................................................................................................................1 Material Químico .......................5 Objetivos ........................................................2 Tacos ............8 Componentes electrónicos menos relevantes ...... 6 1.............................1 Introducción ................................ 7 2....................................... 4 2..........3 Medidas de absorbancia y su aplicación ......................... 7 2............................................... 9 3.............. 4 2..............................................................3.........................
................................. 38 5....................................................................Índice Adrián Vicente Gómara 3.... 19 Capítulo 4: Desarrollo de la Programación ................. 43 5..1......2................. 36 5......................................6 BLOQUE PANTALLA LCD ........................ 33 5............................... 25 Capítulo 5: Mejora Electrónica del Prototipo .................................................10 Mejorar la configuración de la potencia de los LED .......................1............... 40 5....................3 Bloque del conversor digital analógico: .. 43 5................... 33 5...... 20 4..12 Resultados Finales: ..................1........3 Cálculo de las Resistencias de base de las tres ramas................................. 44 5.................... ... 45 5.2 Bloque de diodos leds: ...................................................4 BLOQUE RECOGIDA Y ACONDICIONAMIENTO DE SEÑAL ................................................................... 49 Trabajo Fin de Grado iv ......................................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 ......2..... 22 4...................... ... 42 Mejora del software del prototipo: ........ 24 4............ n1 ocultas y n2 salida ...... 47 Capítulo 6: Costes de los materiales ................8 Diseño PCB: ...........................................................................2 Versión 2: 3 neuronas de entrada......................... 22 4.... 21 4.................................. 29 5.................9 Controlar RGB .............................................................................3 Versión 3: n0 neuronas de entrada. 1 oculta y n2 de salida ......................2 Programación en C: ................................1 Elementos eliminados que no se van a utilizar .1 Cálculo de las Resistencia de colector de las tres ramas de leds: 32 5...................3..5 BLOQUE PULSADORES......... 20 4........2..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................ 1 oculta y 2 de salida...............................................0 ........2... OSCILADOR Y CONECTOR RJ11 ....... 39 5..... 34 5........................................6 DesignSpark PCB 6........................... 31 5.................2..........................................................1 Versión1: 3 neuronas de entrada...........3 Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal ..................... 29 5.......11 Simplificación del Menú de medida y Red ...........................7 Bloque de Alimentación:..................1 Obtención de bases de datos ..................................... 20 4......... 20 4. 48 Capítulo 7: Conclusiones y Líneas Futuras ...................2........... 23 4.....................................1 Trabajo con nprtool de Matlab .....2 Cálculo de la corriente de base: .............................
.....2 Paso 2: ................................ 51 A.........4 Paso 4: ...........................1 Estructuras utilizadas: ...................3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida.............. 87 A......................6 Paso 6: .4.....4...................................................................... ...........1 ANN para COL neuronas de entrada...........................................................5 Algoritmo de Cálculo para determinar el tamaño de memoria ..3...........2..................................... 68 A...........2................. 83 A................................................. 62 A..............................................2 Explicación Didáctica: ........................ 69 A................. ....................... 76 B..................1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida...............................................................................3 ANN GENERAL...................... 80 Anexo C .... 89 Trabajo Fin de Grado v ..2. 71 B.......................................... 57 A........................ 84 A......................... 73 B....................................1 Objetivo: ...........5 Paso 5: .. 81 A....... 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 ..........................................................................................................................................................................1 Estructuras utilizadas: .....2 ANN para 3 neuronas entrada............. 86 A...1. 71 B.................... 71 B........................... 1 neurona oculta y n2 de salida ....2..3 Paso 3: ................2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida....................................6 Conclusiones: ...............................................................................Índice Adrián Vicente Gómara Capítulo 8: Bibliografía ................................4....................................................... 71 B...............2............................ 68 A... 67 A............................2............. . 71 B.....................1 Estructuras utilizadas: ...................... 1 neurona oculta y 2 de salida....................4 Análisis de los resultados obtenidos: . 81 Explicación del algoritmo matemático programado en C para los distintos casos y las estructuras necesarias............................. 72 B..................................... 70 Anexo B .....................................................1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida ..............2...... 70 A.......... 71 Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal ......1 Paso1 ................. ......................... 81 A................. ..............3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida. 51 A.........................................................................2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida.
el receptor y el procesamiento de la señal de medida obtenida. Trabajo Fin de Grado vi . comprobando que es adecuado para nuevos datos. Es importante. las capacidades de la red van a depender en gran medida de esta fase de entrenamiento. realizar un buen análisis de los resultados obtenidos.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. pero en este proyecto sólo se trabajará con la red backpropagation (o perceptron multicapa) que es muy utilizada en la práctica. una vez entrenada la red. que muchas veces no son fáciles de resolver utilizando técnicas tradicionales como la regresión lineal o polinómica. ante nuevas observaciones. Por otro lado. estos modelos permiten predecir cuál es el valor de salida.Índice Adrián Vicente Gómara Capítulo 1: Introducción y Objetivos 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. 1. Por tanto. Así. Existen muchos tipos diferentes de redes neuronales. Las redes neuronales permiten obtener un modelo no explícito que relaciona un conjunto de variables salida con un conjunto de variables entrada. dados unos valores de entrada del modelo.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. Para estimar el modelo es necesario disponer de un conjunto de observaciones de las variables. En él se explica el desarrollo del sistema emisor de luz que se basa en diodos LED. por lo que el usuario de una red neuronal debe tener conocimiento suficiente de cuáles son estos parámetros y cómo funcionan. es muy importante también evaluar la robustez del modelo creado. En la fase de entrenamiento es necesario controlar muchos parámetros y distintos algoritmos de optimización. Estas observaciones son usadas como patrones de entrenamiento para que la red aprenda y sea capaz de predecir una salida del modelo. así como la interfaz de visualización de datos y ajuste de potencias.
pero está compuesta por muchas más frecuencias de las que podemos ver. El microprocesador que se va a utilizar es un PIC de la familia 16F. en concreto el PIC 16F877A. 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. Este es el origen del estudio de la transmitancia y la absorbancia en los distintos materiales. 1. incrustado) es un sistema de computación diseñado para realizar una o pocas funciones dedicadas que se diseñan para cubrir necesidades específicas. 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. Más tarde se comprobó que cada color tenía una frecuencia electromagnética diferente. También se descubrió que calentando suficientemente un material hasta ponerlo incandescente. que posee las siguientes características: • Memoria de programa: FLASH. El componente principal del sistema es el microprocesador donde se programan las funciones a realizar. Con esta parametrización se es posible identificar el tipo de muestra gracias a las redes neuronales. por un prisma y ver que este se descomponía en diferentes haces de diferente color. Capítulo 1 Adrián Vicente Gómara 1. • Memoria de datos: 368 bytes RAM. precisamente los del arcoíris. Trabajo Fin de Grado 2 . 256 bytes EEPROM. Joseph Von Fraunhofer captó la luz solar con esta herramienta y vio que había pequeñas franjas oscuras en el espectro. este consistía en hacer pasar un haz de luz blanca. 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. 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. 8 K de instrucciones de 14 bits c/u. El estudio de la luz comienza con el experimento del prisma de Isaac Newton.4 Sistema Embebido Un sistema embebido (anglicismo de embedded) o empotrado (integrado.3 Medidas de absorbancia y su aplicación Desde la antigüedad el ser humano ha mostrado interés en el estudio y comprensión de la luz. Con esto se pudo analizar cada material y se creó una “huella digital” de los diferentes elementos. Nuestro ojo es capaz de ver solo un pequeño rango del espectro de esta. este producía una luz blanca con el espectro sin ninguna banda oscura.
5 V DC • Puede operar en modo microprocesador.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. = 10 bits. RC. • Mejorar el diseño previo del espectrofotómetro y eliminar aquellas partes que no se utilizan. 8 del puerto C. . • USART (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter) con dirección de detección de 9 bits. = 12. además de 8 entradas análogas. Resolución máx. • Dos módulos de Captura. • Puerto serial síncrono (SSP) con bus SPI (modo maestro) y bus I²C (maestro/esclavo). • Frecuencia oscilador: 20 MHz (máxima) • Temporizadores/Contadores: 1 de 8 bits (Timer 0). Trabajo Fin de Grado 3 .Captura: 16 bits. Comparación y PWM: . 8 del puerto D y 3 del puerto E. = 200 nseg. HS. 1.0 a 5. • Convertidor Análogo/Digital de 10 bits multicanal (8 canales de entrada). 1 de 16 bits (Timer 1). cuyo fin es mejorar las relaciones entre humanos y así una mejor integración de la especie con sí misma y con su entorno.5 nseg. 8 del puerto B. 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. • Fuentes de interrupción : 13 • Instrucciones: 35 • Encapsulado: DIP de 40 pines. • 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. Con esta aplicación se pretende introducirse en los sistemas de inteligencia artificial para proporcionar una mejor interface máquina-humano. Resolución máx. Un perro guardián (WDT) • Líneas de E/S : 6 del puerto A. • Aplicar el código de la ANN que utiliza Matlab al PIC. LP. . • Corriente máxima absorbida/suministrada (sink/source) por línea (pin): 25 mA • Oscilador: Soporta 4 configuraciones diferentes: XT. 1 de 8 bits (Timer 2) con pre y post escalador. Capítulo 1 Adrián Vicente Gómara • Pila (Stack): 8 niveles (14 bits).PWM: Resolución máx. • Tecnología de Fabricación: CMOS • Voltaje de alimentación: 3.Comparación: 16 bits.
La unidad fundamental del sistema nervioso es la neurona. La sinapsis está compuesta de un espacio líquido donde existe una cierta concentración de iones. Las neuronas se unen unas con otras formando redes. Su funcionamiento es el siguiente. Este espacio tiene unas determinadas características eléctricas que permiten inhibir o potenciar la señal eléctrica a conveniencia. que es una ramificación de salida de la neurona. que la procesa hasta generar una respuesta.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara Capítulo 2: Fundamentos Teóricos de las redes neuronales 2. Trabajo Fin de Grado 4 . del axón. esta propiedad de poder alterar el peso de cada información en la red neuronal nos otorga en cierta medida la capacidad de aprender. consisten en una serie de unidades denominadas neuronas. y de un gran número de ramificaciones de entrada llamadas dendritas.2 Redes neuronales artificiales (ANN): Las redes neuronales artificiales tratan de emular las características y propiedades de las redes neuronales biológicas. Se componen de un cuerpo o núcleo. Cada neurona recibe un valor de entrada. 2. como las receptoras). Dicha señal transformada pasa a ser la salida de la neurona. que es la zona de contacto entre neuronas (u otro tipo de células.1 Fundamentos biológicos de las redes neuronales Las redes neuronales artificiales se basan en el funcionamiento del sistema neuronal del cuerpo humano. Por ello. a través de las dendritas. En el cuerpo humano encontramos 3 elementos fundamentales: los órganos receptores que recogen información del exterior. Las señales de entrada llegan a la neurona a través de la sinapsis. Esta información llega al núcleo de la neurona. En general. conectadas entre sí. se puede ver que el sistema neuronal es un conjunto de neuronas conectadas entre sí. La sinapsis recoge información electro-química procedente de las células adyacentes que están conectadas a la neurona en cuestión. y que dicha información se ve potenciada o inhibida en la siguiente neurona a conveniencia. gracias a las propiedades del espacio intersináptico. el sistema nervioso que transmite la información. los órganos efectores que reciben la información de parte del sistema nervioso y la convierte en una cierta acción. y envía la información elaborada y. De hecho. el cual transforma según una función específica denominada función de activación. que reciben. la analiza y en parte almacena. elaboran y transmiten información a otras neuronas. la cual es posteriormente propagada por el axón.
Cada señal se multiplica por el peso asociado a su conexión. Así pues. otra de salida. Como se ha comentado anteriormente. …. multiplicadas por el peso de la respectiva conexión. Los valores de los pesos son ajustados durante la fase de aprendizaje. una o varias capas ocultas. La salida de cada neurona se propaga por igual por estas conexiones hasta las neuronas de destino. Para ello nos referimos a la figura 2 Las entradas a la red son introducidas en las neuronas de la capa de entrada. y en el caso de existir. la neurona j recibe una serie de entradas x1. Estas entradas son propagadas a las Trabajo Fin de Grado 5 . Luego.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara Las neuronas se conectan entre sí según una determinada arquitectura. una red de neuronas artificial puede verse como un grafo cuyos nodos tienen funcionamiento similar.…. que normalmente genera una salida tal cual o las escala para que las señales se encuentren en un determinado rango. estas neuronas están conectadas entre sí de acuerdo a una determinada arquitectura. x2. xn. las neuronas se agrupan en distintas capas: una capa de entrada.wn. Veamos el funcionamiento de una red. w2. se suman estas entradas ponderadas y se les aplica la función de activación F(. De esta manera la entrada de cada neurona es la suma de las salidas de las neuronas conectadas a ella. w1. Cada conexión tiene un determinado peso que pondera cada entrada a la neurona. Cada conexión tiene un peso asociado que pondera el valor numérico de la señal que viaja por ésta. Es decir.) para generar la señal de salida de la neurona j. La figura siguiente ilustra dicho concepto: Figura 1: Modelo de Red Neuronal En este modelo. los cuales propagan la información a través de las distintas conexiones.
Así con todas las neuronas de la segunda capa. La función F2j es la función de activación de la neurona j de la segunda capa. Figura 2 Por último hablar del aspecto más importante y delicado de redes neuronales. el aprendizaje. Estas neuronas generan las salidas de la red.Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara neuronas de la siguiente capa. lo Trabajo Fin de Grado 6 . Las RNA son sistemas de aprendizaje basadas en datos que son utilizados como patrones. 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. 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. Los criterios que se van a utilizar en este proyecto se fundamentan en el error cometido por la red. y S2 el vector de salidas de las neuronas de la capa dos. Por ello la capacidad de una red de resolver un problema está muy ligada a los patrones utilizados durante su fase de aprendizaje. Estas salidas son propagadas a las neuronas de la capa de salida. que a su vez son entradas de las neuronas de la capa de salida. 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. El proceso general consiste en ir introduciendo una serie de datos patrón y ajustar los pesos siguiendo un determinado criterio.
Capítulo 2 Adrián Vicente Gómara que nos obliga a conocer la salida que se debería obtener para cada uno de ellos.1].3. no poder resolver problemas que no fueran linealmente separables. De hecho. de no ser así se repite todo el proceso. En las capas intermedias denominadas capas ocultas.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. primero se introducen los patrones. posteriormente se comprueba si se ha cumplido un determinado criterio de convergencia.1 Introducción El perceptron multicapa con conexiones hacia adelante es una generalización del perceptron simple. Surge como respuesta a los problemas que tenía dicha red. 2. dependiendo de la red. El primer nivel corresponde a la capa de entrada. la función de activación que se utilizara es la función sigmoidal: 1 𝑓𝑓(𝑥𝑥) = 1+𝑒𝑒 −𝑥𝑥 Ecuación 3 donde su rango es [0. A veces. todas las neuronas de la red tienen un valor umbral asociado. se encuentran conexiones de neuronas que no están en niveles consecutivos. 2. se reajustan los pesos. Se suele tratar como una entrada cuyo valor es constante e igual a uno. De esta manera. como por ejemplo. Además. se realiza un procesamiento no lineal de los patrones recibidos.3. algunos autores han demostrado que el perceptron multicapa es un aproximador universal de cualquier función continua en el espacio ℝ. 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. o alguna de las conexiones entre dos neuronas de niveles consecutivos no existe. que se encarga únicamente de propagar por el resto de la red las entradas recibidas. es decir. Por otro lado. Trabajo Fin de Grado 7 . y lo único que varía es el peso asociado a dicha conexión (que es el umbral realmente). Las conexiones del perceptron multicapa son hacia adelante. Es lo que se conoce como entrenamiento supervisado.3 Redes Perceptron Multicapa 2. Se encarga de proporcionar los valores de salida de la red. el peso asociado a dicha conexión es constante e igual a cero.
• 100%.5 ml de agua pura. • Marcador y etiquetas de muestras.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Capítulo 3: Materiales y Dispositivos 3.1. • Jeringuillas de 5ml • 2 Vasos de 500ml y 8 vasos de 200 ml. se utilizan 37. Con cada una de las disoluciones madre se realizan muestras de 150 ml con diferentes concentraciones: • 25%. • 500 ml de agua pura y 20 mg de Methiline blue. Figura 3: material y equipo químico utilizado Trabajo Fin de Grado 8 . se utilizan 112.5 ml de agua pura y 37. • Guantes para la manipulación y bata blanca. • 1Bascula • Pato de plástico para pesar. • Agitador magnético.1 Materiales utilizados para conseguir las muestras • Cubetas de 5ml.5 ml de la madre. 3. 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. se emplean 150 ml de la madre. • 75%. • 50%.5 ml de la madre y 112. • Papel absorbente. se utilizan 75 ml de la madre y 75 ml de agua pura.
Trabajo Fin de Grado 9 . Mouser y Farnell. en la cual el programa y los datos se pueden trabajar con buses y memorias separadas. El oscilador interno con el que cuenta el micro es de 20MHz. El PIC16F877 se basa en la arquitectura Harvard. pero pueden acoplarse otros osciladores externos para poder trabajar a diferentes frecuencias. Cuenta con entradas y salidas suficientes para satisfacer las necesidades requeridas. el segundo va de la 0800h a la 0FFFh. Está se divide en cuatro bancos o páginas de 2K cada uno. Como es del tipo FLASH se puede programar y borrar eléctricamente. el tercero de la 1000h a la 17FFh y el cuarto de la 1800h a la 1FFFh. El dispositivo cuenta con ocho módulos de conversión analógico-digital de 10 bit. La memoria de programa es una memoria flash de 8K de longitud con datos de 14 bits en cada posición. en concreto cuenta con cuatro puertos y cada puerto cuenta con 8 pines de entrada o salida configurables vía software.1 Microprocesador PIC El microprocesador que se ha escogido es un PIC de la familia 16F. A continuación se realizará una descripción de los elementos clave del dispositivo. 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. 3.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3. lo que posibilita que las instrucciones y los datos posean longitudes diferentes. El primero va de la posición de memoria 0000h a la 07FFh.2 Materiales Electrónicos Los materiales a utilizar en este proyecto son principalmente componentes electrónicos para montaje en PCB. 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.2. 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. a excepción del puerto A que solamente cuenta con 6 pines. lo que facilita el desarrollo de los programas y la experimentación. En ella se graba o almacena el programa o códigos que el microcontrolador debe ejecutar. En la figura 4 se muestra el mapa de la memoria de programa. en concreto el PIC 16F877A.
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.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 4: Bancos de la memoria de programa La memoria de datos posee cuatro bancos de memoria RAM. Los 96 siguientes son registros de uso general que se pueden usar para guardar los datos temporales de la tarea que se está ejecutando. cada banco posee 128 bytes. Trabajo Fin de Grado 10 . en la figura 5 se pueden ver los distintos bancos.
Al igual que en todos los PIC. El registro de control para la configuración de la función de sus pines se localiza en la página 1. este puede leerse o escribirse como si se tratara de un registro cualquiera. algunos de sus pines tienen funciones alternas en la generación de interrupciones. en la dirección 86h y se llama TRISB. Puede ser configurado también para cumplir otras funciones. algunos de sus pines tienen funciones alternas. Puede ser configurado también para cumplir otras funciones. 07h o PORTC: Puerto de entrada/salida de 8 bits.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 5: Bancos de memoria RAM 06h o PORTB: Puerto de entrada/salida de 8 bits. Trabajo Fin de Grado 11 . en la dirección 87h y se llama TRISC. Al igual que en todos los PIC. este puede leerse o escribirse como si se tratara de un registro cualquiera. El registro de control para la configuración de la función de sus pines se localiza en la página 1.
configuración de los pines del puerto Figura 6: PIC 16F877A. Registro de Control 1. En este microcontrolador tenemos 8 canales de entrada al Conversor A/D Trabajo Fin de Grado 12 . 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. 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.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 .control del funcionamiento del conversor • ADCON1.
(RA1/AN1) 010 Canal 2. (RA2/AN2) 011 Canal 3. El registro ADCON1 El registro ADCON1 es uno de los registros del convertidor A/D del PIC16F877. (RA3/AN3) 100 Canal 4. (RA0/AN0) 001 Canal 1. 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.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 000 Canal 0. (RA5/AN5) 110 Canal 6. (RA7/AN7) Tabla 2 bit 2: GO/#DONE. 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. (RA4/AN4) 101 Canal 5. (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. (RA6/AN6) 111 Canal 7. se trata de un registro de configuración de los pines del puerto.
La selección del formato de justificación a la izquierda o derecha se realiza con el bit ADFM (ADCON1). pueden utilizarse como dos registros de 8 bits de propósito general. el resultado se guarda en los registros y se pone a cero el bit GO/DONE Trabajo Fin de Grado 14 .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. Estos dos registros cuando el convertidor A/D está en OFF y no se utiliza. Se utilizan para configurar las patillas como E/S digital o como entrada analógica de acuerdo con la tabla 9. Cuando se completa 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. 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. Este par de registros se extienden hasta 16 bits.
Tiene un rango de captación de espectro de 350 a 1100nm. En el caso de la capacidad. 3. 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. La combinación de estas dos características hace que la corriente generada por este fotodiodo sea aceptable para la aplicación final.2 Fotodiodo El PIN-6DI es un fotodiodo de silicio difuso plano diseñado para aplicaciones de alta velocidad y sensibilidad.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara Figura 10 Por lo tanto.65 A/w en su punto máximo que se encuentra a 970nm y cuenta con un área activa de 16.2. Tiene una responsividad típica de 0.5mm2. en los 10 bits restantes se almacena el resultado de la conversión. a más voltaje de Trabajo Fin de Grado 15 . Estos parámetros responden de diferente manera al voltaje de polarización inversa. 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.
Figura 13: Pantalla LCD 932 MIKROE 55 Trabajo Fin de Grado 16 .2. Esta última también aumenta con la temperatura.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. Figura 12: Curvas de trabajo del fotodiodo 3.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara polarización. Utiliza el controlador Hitachi HD44780 que es el mismo que utiliza el PIC. esta disminuye y con la corriente oscura ocurre lo contrario. a más voltaje más corriente. lo que hace que sean compatibles con las librerías que se utilizan.
DAC0808LCN/NOPB. ya que todos los componentes van alimentados a este mismo voltaje.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3. De este modo las longitudes de onda elegidas son 630 nm.4 Convertidor Digital-Analógico Convertidor digital analógico.2. Trabajo Fin de Grado 17 . Figura 16: Fuente de alimentación Multicomp. lo que hace que no haya que colocar ningún conversor DC/DC a la salida de la fuente para alimentar al circuito.2. Todo en un encapsulado de 5mm de diámetro. Figura 14: Convertidor digital-analógico 3. En este dispositivo es posible ajustar el rango de salida mediante las patillas Vref+ y Vref-.5 Diodo led tricolor kingbright Se han escogido intentando abarcar diferentes partes del rango visible del espectro electromagnético. 465 nm y 525 nm.6 Fuente de alimentación MCEXT5V15WC1 Es una fuente de la empresa Multicomp. 16- Pines Paralelo. 8 bits-Bit MDIP. Con esto se podrá ajustar la variación de voltaje a la salida por cada bit. 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. Tiene un rango de entrada de 90-230V de corriente alterna.2. La salida es de 5v. En el apartado anexo se puede ver su datasheet. Tiene una potencia de 12W y no precisa de carga mínima. Figura 15: Led tricolor Kingbright 3.
• 1 Oscilador de 3 MHz. 10 V dc. 3. ±20%. MAX735EPA+. 5 V 10MHz CMOS. • 1 Zócalo de 16 pines (Convertidor digital analógico). Serie NHG • Inductor de montaje en superficie bobinado Murata.2. 16 V dc. Rdc:0. contactos SPST • Condensador electrolítico de aluminio Panasonic ECA1AHG472.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara 3. Está preparada para cubetas estándar de 10mm. • 1 Conector de alimentación Mj-179PH • Diodo Zener de 12v (se utiliza en el conversor) 3.75 V 275 mA PDIP 8 pines 160 kHz Ajustable. 8 pines • Inductor radial Bourns. se realiza el archivo diseñado con desingspark el cuál se convierte a formato Gerber (estándar fresado). El porta leds es una lámina de acero de 50x50x5mm y es la encargada de mantener los LED alineados correctamente. Negro.3. Q:20. Serie RS • 1 Zócalo de 40 pines (Microprocesador). 10 μH ±10%. En este caso solo se utilizara el orificio intermedio donde se ubicara Trabajo Fin de Grado 18 . 2200μF. 10A Idc. Tiene unas medidas de 50x25x40mm y es de acero. También cuenta otro orificio en perpendicular al haz de luz para la medida de la fosforescencia.07Ω • Condensador electrolítico de aluminio RS Pro. 3 V. fijo • 2 Amplificadores operacionales MCP6292-E/P. 4700μF. Idc:1. que a partir de una placa de cobre de PCB. Ferrita.2.1 Pota cubetas y porta leds El porta cubetas es la pieza encargada de alojar la muestra a medir.75). 3. ±20%. Serie BNX002 • Controlador PWM.3 Materiales acondicionadores Estos materiales hacen de soporte para una optimización del dispositivo. SRF máxima:16MHz. físicamente. -4. Tiene tres agujeros de 8mm de diámetro para poder introducir las monturas en cuyo interior se colocan los diodos LED. • 3 Zócalos de 8 pines (Operacionales y conversor DC/DC 5v a -4. 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. Rail to Rail PDIP.1A.8 Componentes electrónicos menos relevantes • Conector RJ12 • 2 Interruptores táctil tipo Botón.7 PCB La Placa base está fabricada con una fresa de control numérico.
2 Tacos Son unos tacos de goma que se pegan en la placa base del dispositivo para aportar una mayor consistencia.4 MPLAB Es un entorno de desarrollo integrado (IDE).3 Material software Para el desarrollo de este proyecto se han utilizado los siguientes programas: 3.5 Matlab Es un el lenguaje de alto nivel y entorno interactivo.6 DesignSpark PCB 6. para poder elegir libremente quien nos fabricara la placa (o nosotros mismos si tenemos un equipo CNC). 3. En la figura 17 se puede ver la estructura de dicho elemento. Figura 17: Porta cubetas y porta leds. De este programa se ha utilizado la herramienta prtool. comunicaciones. Le permite explorar y visualizar ideas. utilizado por millones de ingenieros y científicos en todo el mundo. 3.0 Es un software gratuito para diseñar pcb.3. numero de pines o número de capas. Trabajo Fin de Grado 19 .3.3.3. No se queda solo en diseñar pcb sino que también puede crear esquemáticos y obtener como salida archivos Gerber. se encuentra libre de limitaciones como tamaño de la plaqueta. sistemas de control y finanzas computacionales. 3.3.Capítulo 3 Adrián Vicente Gómara el led tricolor y los otros orificios serán tapados con cinta aislante para no contaminar la toma de medidas. así como colaborar interdisciplinarmente en procesamiento de señales e imagen. que posee un conjunto de herramientas libres e integradas para el desarrollo de aplicaciones integradas que emplean microchips PIC y dsPIC microcontroladores. 3. Que a través del copilador HI-TECH nos permite programar en lenguaje C.
2 Versión 2: 3 neuronas de entrada. 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 .Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara Figura 20: Resumen de la capacidad de memoria del PIC 4.2.
2.3 Versión 3: n0 neuronas de entrada. 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.
para ello se utiliza la herramienta nprtool de Matlab que nos permite obtener estas constantes de entrenamiento.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. 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 .Capítulo 4 Adrián Vicente Gómara 4. 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. 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 poder llevar a cabo este estudio es necesario ir variando las constantes de la reden las distintas capas. 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. En la tabla 3 quedan recogidos los resultados obtenidos del proceso descrito.
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. Gráfica 1 Trabajo Fin de Grado 26 .4 y 8 neuronas de salida. 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. la memoria de programa y el ciclo máquina en función del número de neuronas de la capa oculta para las series de 2. 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.
También se aprecia que a mayor número de neuronas de la capa de salida tomando contante las neuronas ocultas. Trabajo Fin de Grado 28 . 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. se incrementan los bytes de la memoria de datos.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. la memoria de datos y la memoria de programa es mayor. la memoria de programa y los ciclos del tiempo máquina para las distintas neuronas de salida. También se dispara cuando se pasa de 3 a 5 neuronas ocultas para los distintos casos de neuronas de salida. Para terminar la memoria de datos no sufre variación entre las distintas neuronas ocultas para las distintas neuronas de salida. el tiempo máquina. 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.
las modificaciones que ha sufrido el prototipo inicial y los cálculos necesarios para el ajuste de los respectivos elementos. También se aportarán esquemas para una mejor visualización.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Capítulo 5: Mejora Electrónica del Prototipo En este apartado se va a describir el funcionamiento. 5.1 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. Figura 25: Esquemático del prototipo inicial Trabajo Fin de Grado 29 .
5.2 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. Para poder explicar mejor el circuito se ha dividido en bloques donde se explica más detalladamente. Trabajo Fin de Grado 31 . 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. 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.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. En todas las alimentaciones de los integrados se han colocado condensadores de desacoplo de 100nF. El circuito final se puede ver en la figura 28.
el tiempo de encendido y apagado y la potencia a cada una de las patillas del led tricolor. Cuando las salidas están a uno. son controlados por las salidas RB1.2. BC548. De este modo cuando hay un uno. 𝑉𝑉𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 − 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 − 𝑉𝑉𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = 𝐼𝐼𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 Ecuación 6 Trabajo Fin de Grado 32 . 5. 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. RB2 y RB3 del microcontrolador.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. Estas salidas se ponen a 1 cuando se le da la orden mediante los pulsadores y la pantalla LCD. y cuando está a cero en la patilla hay 0v. en la patilla correspondiente hay un voltaje de 5v.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. Los transistores. Las salidas están conectadas a la base de los transistores mediante una resistencia variable. El programa del microcontrolador se encarga de llevar la secuencia. el transistor se satura y el LED se ilumina.
3 − 0.2.2 𝑅𝑅𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = = 142.625 𝐾𝐾Ω 133.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 𝛽𝛽 150 Ecuación 10 5.95 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 17. 𝐼𝐼𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 20 𝑚𝑚𝐴𝐴 𝐼𝐼𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = = = 133.3 − 0.3 Cálculo de las Resistencias de base de las tres ramas.5 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 7 Led Blue: 5 − 3. 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.2 𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = = 75 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 9 5.95 − 0.2 𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = = 75 Ω 20 𝑚𝑚𝑚𝑚 Ecuación 8 Led Green: 5 − 3. 𝑉𝑉𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 − 𝑉𝑉𝐵𝐵𝐵𝐵 − 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐼𝐼𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 Ecuación 11 Led Hyper Red: 5 − 0.7 − 1.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Led Hyper Red: 5 − 1.2.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 12 Trabajo Fin de Grado 33 .
Si se desea cambiar este led por otro diferente habrá que calcular la resistencia de colector necesaria para que circule la corriente nominal.3 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 7.5 𝐾𝐾Ω 133. Figura 29: Circuito DAC 0808 El integrado del convertidor DAC 0808 está alimentado entre 5v y -5v en las patillas Vcc y Vee. Los voltajes Trabajo Fin de Grado 34 . que son las patillas 13 y 3 respectivamente.5 𝐾𝐾Ω 133.7 − 3. Después de esto se ajustar manualmente el potenciómetro correspondiente para que por el colector circule la intensidad deseada.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 13 Led Green: 5 − 0.3 Bloque del conversor digital analógico: Con este bloque y mediante el menú. si se disminuye el voltaje de alimentación disminuye la intensidad que pasa por el LED y por lo tanto su luminosidad.33 𝜇𝜇𝜇𝜇 Ecuación 14 Con estos cálculos se garantiza que los transistores se saturen para el led tricolor.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Led Bue: 5 − 0. se puede seleccionar la luminosidad de los diodos LED.3 𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = = 7. Habiendo calculado el circuito anterior para un voltaje de alimentación máximo de 5v. 5. El circuito estándar para su aplicación más típica se muestra en la figura 29.7 − 3.
que en función de la resistencia que se pone en el amplificador de transimpedancia posterior da siempre lo mismo. Trabajo Fin de Grado 35 . bit más significativo. 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. bit menos significativo.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara de referencia y las resistencias son a modo de ejemplo.tendremos: 5𝑣𝑣 1 1 1 1 1 1 1 1 Iomax = ∗( + + + + + + + ) = 2. 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. dependiendo del valor que queramos conseguir a la salida estos variarán. 5v de Vref+ y 0v de vref. Para la mayor corriente de salida tendrán que corresponder 5v y para la menor corriente 0v. Este número entra al puerto paralelo del conversor correspondientes a las patillas de la 5. hasta la 8. que contiene dos amplificadores operacionales como se puede apreciar en la figura 31.49 mA 2000 2 4 8 16 32 64 128 256 Ecuación 16 Esta intensidad entra en el integrado MCP6282. Con esto y escogiendo 2k como resistencia.
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 32.49 mA y se quieren conseguir 5v la resistencia del amplificador deberá ser: 5𝑣𝑣 R= = 2008 𝑜𝑜ℎ𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 2. Se disponen de dos circuitos iguales. Esta intensidad se convierte en voltaje mediante el amplificador de transimpedancia. 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. Seguidamente se coloca un seguidor de tensión para aislar los diferentes circuitos. la luz que atraviesa la muestra es recogida y tratada para poder interpretarla.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 31: Esquema del MCP6292 Así si tenemos que la corriente máxima de salida son 2. uno para la medida de la transmitancia y absorbancia. 5𝑣𝑣 = = 0. 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. Trabajo Fin de Grado 36 . ya que a continuación se introduce en el micro para su interpretación.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. por lo tanto cada bit variará el voltaje a la salida según la ecuación 18. El segundo es para la medida de la fosforescencia.4 BLOQUE RECOGIDA Y ACONDICIONAMIENTO DE SEÑAL En este bloque y mediante el fotodiodo. El conversor tiene una resolución de 8 bit.0195 𝑣𝑣 28 Ecuación 18: Resolución del convertidor 5.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara Figura 32: Bloque de recogida y acondicionamiento de la señal del prototipo final. Para ello la resistencia deberá ser: 5𝑣𝑣 R= = 54347.72 Ω 22µ𝐴𝐴 Ecuación 21 Para poder ajustar la escala al gusto del usuario.82 = 0. Trabajo Fin de Grado 37 . Para el cálculo de la resistencia del amplificador. el cuál produce una señal de 22µA. 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. Si queremos adaptar el máximo rango de entrada del convertidor analógico-digital del micro. En este caso el diodo más luminoso es el de 626 nm que produce una intensidad en el fotodiodo de 92uA aproximadamente.5v.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.82 Ω 92µ𝐴𝐴 Ecuación 19 En las pruebas los otros diodos LED han dado una señal aproximada de 6µA. el cuál son 5v. con lo que a la salida dan una tensión de: Vout = 6µA * 54347. y por si en un futuro se colocan diferentes diodos LED con diferentes respuestas. Con esto la resistencia a implementar será: 5𝑣𝑣 R= = 227272. lo cuál puede ser un problema. se debe tomar esta señal como la máxima y por lo tanto deberá producir 5v aproximadamente. 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.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. en la entrada se obtiene un 1 y cuando se pulsan en la entrada se obtiene un 0. es decir cuando no están pulsados. Para poder movernos por el menú. 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 ICD2.5 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. oscilador y conector RJ11. El circuito cuenta con un oscilador externo de 4 MHz conectado a la patilla 13 del micro. se han incorporado los pulsadores B1 y B2 conectados a las entradas del micro RA4 y RB0 respectivamente. OSCILADOR Y CONECTOR RJ11 Figura 33: Bloque pulsadores. Para poder programar el microcontrolador sin necesidad de ser desalojado del circuito se ha colocado un conector RJ11.
Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. Figura 38: Parte inferior de la PCB diseñada Figura 39: Parte superior de la PCB diseñada Trabajo Fin de Grado 42 .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.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.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. Trabajo Fin de Grado 43 . 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. ya que todos los componentes van soldados por esta parte. 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. 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. 5. En esta función se cargan los valores de potencia configurados para los led rojo. Las pistas se han intentado hacer por la parte inferior (color azul). 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.4 y 8 respectivamente. verde y azul a través del puerto C. es decir toda la parte superior está a potencial 5v y la parte inferior está conectada a masa.
66 4.5 3. 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.50 80% 4. que serán introducidos a los arrays denominados potenciaLedred y potenciaLedbluegreen Trabajo Fin de Grado 44 .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 7.05 4.16 4.83 100% 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.66 30% 2. 10% 2.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5.00 5.83 4.66 90% 4.5 Δv/90% 2.10 4.5 1.33 70% 4.85 1.83 40% 3.46 3.10 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.68 4. Red(v) Blue(v) Green(v) Vmax/100% 5 5 5 Vmin/10% 2.36 4.15 3.00 Tabla 7 Estas tensiones son traducidas a bits a través de la resolución que ofrece el conversor según la ecuación 18.00 50% 3.66 3.33 4.00 4.50 3. En la tabla 8 se muestran los respectivos bits en decimal.15 3.50 20% 2.73 4.83 3.78 3.5 4.00 5.41 4.16 60% 3.
por lo que van a ser eliminados.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara que se recorrerán con la variable pot [x3]. En la tabla 9 se ve tal conversión.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. ya que los otros parámetros de medición no se van a utilizar. El código presenta el diagrama de flujo de la figura 41. la cual nos marca el nivel de potencia configurado para los distintos leds según x3. 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 . 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.
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. 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%. que se traduce en su color y concentración según la tabla 10. Figura 42 Como se puede apreciar.Capítulo 5 Adrián Vicente Gómara 5. Trabajo Fin de Grado 47 . El resultado de la red nos indica el tipo de muestra medida. la red ha clasificado todas las muestras de manera satisfactoria. El siguiente paso es introducir las contantes en el código C.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.
699 € 1 0.38 € 1 1.09 € ZGC PIN-6DI FOTODIODO 41.69 € MICROCONTROL PIC16F877A-I/P 6.261 € CONDENSADOR 711-1006 ELECTROLÍTICO 0.536 € 2200µF CONDENSADOR ECA1AHG472 ELECTROLITICO 0. 1.98 € 1 1.09 1 1.268 € 2 0.926 € 2 1.92 € 2 83.98 € ANALOGICO FSM4JSMATR PULSADOR 0.80 € 2227MC-40-06- ZÓCALO 40 PIN 1. 0.86 € 2 17.652 € 04M000000L638 OSCILADOR 6.38 € 05-F1 2227MC-08-03- ZÓCALO 16 PIN 0.84 € RTF-5010 MOLDURA LED 0.33 € 1 1.23 € CONECTOR MHRJJ66NFRA 1.80 € 1 6.261 € 1 0.O. 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.73 € RLB0712-100KL BOBINA 0.98 € 1 ALIMENTACION CONECTOR MJ-179PH 0.60 € 1 6.69 € 1 9.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.33€ RJ11 CONVERSOR DAC0808LCN DIGITAL.76 € Tabla 11 Trabajo Fin de Grado 48 .734 € 18-F1 808-AG11D-ESL- ZÓCALO 8 PIN 0.08 € 1 7.852 € 4700 µF TOTAL 163.734 € 1 0.98 € 1 16.326 € 2 0.72 € MCEXT5V15WC FUENTE 16.699 € ALIMENTACION MCP6292-E/P A.91 € 3 2. REFERENCIA PRECIO DESCRIPCION Nº UNIDADES TOTAL FABRICANTE UNIDAD L- 154A4SURKQBD LED TRICOLOR 1.08 € DC/DC 5V-5V 932-MIKROE-55 PANTALLA LCD 9.699 € 3 2.097 € LF CONVERSOR MAX735EPA+ 7.60 € ADOR BNX002-01 FILTRO 8.23 € 1 0.
la red aporta gran versatilidad. se puede dimensionar según las necesidades del usuario para tener diferentes números de neuronas en la capa oculta e identificar distintos tipos de muestras. 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. basta con entrenar de nuevo la red para poder seguir utilizando el mismo hardware. además de registrar las medidas de absorción. En el caso del sistema obtenido. en el caso de tener que trabajar con muestras de otras características. Además.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. 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. 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. es capaz de identificar distintos tipos de muestra. Gracias a la programación basada en punteros. en función del entrenamiento que se le realice. 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. Trabajo Fin de Grado 49 . Un elemento crítico a lo largo de todo el proceso ha sido la capacidad de memoria de datos del PIC. 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. de esta forma. se especifica qué tipo de muestra se ha estudiado. ya que. en cuyo caso podrían enviarse los datos obtenidos a un dispositivo móvil para su visualización. Por otro lado. La red neuronal codificada en C es genérica: esto es.
pdf?sequence=1&isAllowed=y Desarrollo de una interfaz gráfica de redes neuronales usando Matlab (16/01/2016). Manual htc pic manual. http://earchivo. http://academicae.es/xmlui/bitstream/handle/2454/19211/Memoria%2 0TFG%20Miguel%20Lara%20Arbizu. (20/2/2016).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). http://es.youtube.uc3m.com/watch?v=uEIpuyUNvuA Datasheet de components. Pamplona a 10 de Marzo de 2016 Adrián Vicente Gómara Trabajo Fin de Grado 50 .pdf?sequence=1 Matlab Help nprtool (5/11/2015).unavarra.com/web/ca/resumencesta/ Programación del PIC16f877A en C: Introducción al Hi-Tech Compiler sesión 1 de prácticas. Introducción a las redes neuronales para no expertos (10/25/2015) https://www. Ebook PIC programming with C.rs-online.es/bitstream/handle/10016/8488/Proyecto%20Redes%20n euronales%20GUI.
0% 0. donde a partir de tres longitudes de onda se determina si la sustancia analizada es de color rojo o azul.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 23 2 92.0% 49.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.3% 0.5% 100% 98.0% 0.0% 0.6% 1 1 52.0% 9.0% 43.0% 0.0% 0.7% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 51 .0% 0. 75% y 100%.0% 49.1 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 50.0% 45.3% 4.0% 0.5% 95.0% 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% 0.4% 0. 50%.4% Output Class Output Class 0 19 100% 0 144 100% 2 2 0.5% 0.7% 0.0% 0.0% 0.2% 0. Para cada caso se ira variando el número de neuronas de la capa oculta y se observara el rendimiento de las clasificaciones.0% 144 2 98.5% 0.6% 99.0% 1.0% 54.7% 0. También se explicara el algoritmo de cálculo utilizado para determinar el tamaño utilizado en la memoria de datos de manera aproximada. A. si la concentración roja y azul es mayor del 50% o no y por último determinar si la concentración es del 25%.7% 1.5% 4.0% Output Class Output Class 0 101 100% 0 24 100% 2 2 0.0% 50.5% 8.0% 100% 90.0% 0.
0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 50.0% 0.0% 65.1% 0.5% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 52.0% Output Class Output Class 0 29 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 47.0% 0.0% 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% 47.0% 49.7% 0.0% Output Class Output Class 0 19 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 50.0% 0.0% 49.0% 43.0% 0.0% Output Class Output Class 0 96 100% 0 21 100% 2 2 0.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 52 .0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.5% 0.0% 51.7% 0.0% 45.0% 0.0% Output Class Output Class 0 103 100% 0 24 100% 2 2 0.0% 0.2% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 15 0 100% 144 0 100% 1 1 34.3% 0.8% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 0 100% 1 1 56.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 54.
0% Output Class Output Class 0 25 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 0.7% 0.0% 65.5% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 0 100% 1 1 56.2% 0.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% 47.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 53 .7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 49.5% 0.0% 34.0% 0.0% 0.0% 56.5% 0.0% 0.0% 43.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 19 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 49.0% 0.3% 0.0% 49.7% 0.0% 0.2% 0.3% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 98 100% 0 29 100% 2 2 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 48.0% 0.0% 0.1% 0.8% 0.0% 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 51.5% 0.0% 52.9% 0.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 19 0 100% 144 0 100% 1 1 43.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% Output Class Output Class 0 100 100% 0 21 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 50.
0% 0.0% 4.0% 0.9% 99.7% 1.0% 47.3% 4.0% 0.1% Output Class Output Class 0 95 100% 0 26 100% 2 2 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% 100% 96.0% 0.7% 0.0% 0.7% 0.0% 0.3% 0.1% 0.7% 0.0% 0.0% 144 1 99.0% 0.0% 0.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 54 .0% 7.3% 5.0% 59.3% 1 1 43.3% 99.0% 49.7% 2.0% 0.5% 0.0% 2.0% 0.3% 0.0% 0.9% 1 1 53.3% 0.3% 2.1% 4.0% 0.0% Output Class Output Class 0 99 100% 0 22 100% 2 2 0.0% 0.5% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 21 1 95.5% 49.0% 4.4% 4.0% 100% 100% 100% 100% 92.0% 50.5% 144 3 98.0% 100% 95.0% 0.0% 54.1% 1.7% 100% 99.0% 36.0% 0.0% 50.2% 2.0% 0.5% 0.0% 49.0% 49.0% 0.0% 0.0% 1 1 47.7% Output Class Output Class 0 24 100% 0 145 100% 2 2 0.0% 0.0% 50.9% 95.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% 0.0% 2.0% 0.0% 50.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 19 1 95.0% 2.0% 0.7% 100% 97.0% Output Class Output Class 0 22 100% 0 143 100% 2 2 0.0% 97.0% 0.3% 0.7% 97.5% 11.
0% 50.0% 0.0% 2.3% 0.0% 0.6% 0.0% 36.0% 100% 100% 100% 100% 99.0% 97.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.2% 2.0% Output Class Output Class 0 17 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 0.0% 49.0% 1 1 49.0% Output Class Output Class 0 102 100% 0 24 100% 2 2 0.0% Output Class Output Class 0 101 100% 0 28 100% 2 2 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 63.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 1 1 56.0% 50.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.7% 0.0% 0.0% 0.4% 0.7% 0.0% 4.4% 0.0% 49.7% 0.0% 0.7% Output Class Output Class 0 19 100% 0 145 100% 2 2 0.0% 0.0% 54.0% 0.3% 99.0% 100% 100% 100% 100% 96.0% 0.6% 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 95.7% 0.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 25 0 100% 144 1 99.0% 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.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 50.8% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 43.5% 0.3% 0.3% 5.0% 0.3% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 55 .0% 38.5% 0.
0% 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% Output Class Output Class 0 106 100% 0 19 100% 2 2 0.3% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 43.0% Output Class Output Class 0 21 100% 0 146 100% 2 2 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 23 0 100% 144 0 100% 1 1 52.2% 0.0% 47.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.5% 0.5% 0.0% 0.7% 0.7% 0.0% 0.0% 56.0% 0.0% 1 2 1 2 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 56 .0% 52.0% 50.3% 0.0% 49.
0% 11.5% 97.0% 96.4% 46.5% 54.0% 9.8% 66.0% 60.5% 0.7% 9.5% 4 4 0.4% 0.6% 53.4% 3 3 0.0% 33.0% 22.4% 0.8% 95.0% 39.5% 0 0 0 10 100% 0 0 3 63 95.0% 100% 25.0% 24.0% 9.0% 0.1% 0.0% 14.0% 0.6% 2.0% 37.0% 3.0% 0.0% 12.0% 0 25 0 29 53.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.0% 0.2% 0.4% 50.1% 9.6% 0.5% 0.5% 2.6% 100% 96.0% 26.0% 64.0% 8.9% 0.3% 14 0 5 0 73.4% 0.0% 5.5% 37.2% 0.7% 38.0% 75.7% 100% 44.3% 22.6% 0.0% 7.3% 0.3% 12.6% 0.0% 36.0% 0.0% 55.1% 0.0% 13.5% 0.0% 27.0% 54.8% 0.0% 0.3% 0.0% 21.7% 2.0% 0.0% 23.5% 54.7% 0 5 1 3 33.0% 0.9% 0.0% Output Class Output Class 1 0 17 0 94.0% 2 2 0.0% 21.7% 13.9% 90.0% 45.5% 0.2% 87.0% 1 49 0 2 94.0% 24.0% 0.0% 0.8% 0.4% 2.0% 58.0% 3.0% 0.0% 0.8% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 57 .0% Output Class Output Class 0 0 51 4 92.5% 3 3 0.5% 63.0% 90.2% 50.7% 0.7% 31.5% 100% 100% 90.3% 0.1% 98.0% 9.9% 4 4 0.0% 0.3% 59.5% 2.6% 1 36 0 32 52.3% 1 30 0 21 57.0% 0.0% 76.0% 11.6% 60.0% 54.4% 0.0% 13.3% 9.6% 0 6 1 6 46.0% 13.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.7% 6.9% 95.0% 0.2% 4.0% 0.8% 0.0% 1.0% 0.4% 2.1% 47.5% 14.4% 0.0% 25.7% 40.7% 96.8% 50.0% 5.0% 0.3% 0.0% 70 0 46 0 60.3% 0.0% 66.0% 12.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 42.2% 0.3% 13.0% 0.5% 100% 100% 100% 100% 100% 98.4% 0.0% 10.0% 0.2% 2 2 0.7% 0 4 0 6 40.2% 0 11 0 0 100% 2 2 0.7% 0 0 10 1 90.0% 100% 96.7% 4.5% 0.0% 45.6% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Test Confusion Matrix All Confusion Matrix 8 0 12 0 40.0% 0.0% 0.6% 50.4% 4.3% 0.3% 6.0% 0.4% 0.0% 1.2% 0 36 2 38 50.0% 2 2 0. Entradas n ocultas X Salida m Tamaño 3 1 4 48 Training Confusion Matrix Validation Confusion Matrix 48 0 29 0 62.5% 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 25.1% 0 0 2 43 95.0% 0.0% 0.9% 3 3 0.3% 4 4 0.0% 9.5% 45.9% 0.4% 71.4% 0.3% 61.0% 38.0% 0 12 0 0 100% 1 72 0 2 96.0% 61.4% 0 0 6 0 100% 3 3 0.0% 0.3% 24.0% 11.0% 0.4% 42.0% 0.7% 1 1 23.0% 0.5% 0.8% Output Class Output Class 0 0 4 0 100% 1 0 27 0 96.0% 14.9% 1.7% 0 2 0 5 28.0% 3.0% 0.0% 24.4% 4.6% 0 0 1 10 90.0% 27.0% 15.0% 4 4 0.0% 2.0% 0.3% 0.5% 45.2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida.1% 4.0% 4.1% 50.0% 1.3% 1 1 18.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 10.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 11 0 100% 0 0 72 5 93.0% 25.0% 11.0% 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 24.8% 4.0% 0.0% 22.0% 0.0% 4.0% 1.5% 24.3% 0.8% 12.
0% 24.0% 0.0% 0.2% 4.0% 0.9% 0.3% 23.9% 0.0% 0.0% 29.0% 1.0% 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% 100% 98.3% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 22.0% 25.0% 1 57 0 0 98.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 36.4% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.9% 0.5% 0.3% 24.0% 24.0% 0 46 0 0 100% 0 14 0 0 100% 2 2 0.8% 95.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 12 0 0 100% 0 72 0 0 100% 2 2 0.0% 27.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 29.0% 0.7% 1.0% 0.8% 2.0% 0.0% 0.7% 4.3% 0.0% 0.3% 2.4% 100% 100% 100% 81.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.2% 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% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 49 100% 0 0 0 8 100% 4 4 0.0% 14.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0 0 0 9 100% 0 0 1 68 98.0% 0.7% 97.0% Output Class Output Class 0 0 12 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.3% 98.0% 25.0% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 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% 0.6% 0.0% 20.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 49 0 100% 0 0 13 0 100% 3 3 0.4% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 58 .5% 1.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 2.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 15.0% 24.0% 0.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% 0.0% 0.0% 24.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.5% 21.0% 98.0% 0.6% 100% 98.0% 0.7% 25.0% 0.3% 0 9 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 24.0% 18.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0 0 1 44 97.0% 27.1% 0.0% 0.0% 4.9% 0.0% 0.9% 1.6% 0.0% 100% 99.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 13.0% Output Class Output Class 0 0 7 0 100% 0 0 75 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 28.0% 26.0% 0.2% 0.0% 0 0 0 13 100% 0 0 0 70 100% 4 4 0.6% 0.0% 0.0% 31.0% 0.8% 0 0 0 15 100% 4 4 0.9% 0.0% 2 2 0.4% 0.0% 0.0% 1 72 0 2 96.0% 0.0% 0.0% 34.0% 0.0% 0.6% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 20.8% 0.0% 18.0% 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% 0.1% 98.6% 4 4 0.9% 0.0% 0 6 0 2 75.0% 0.
0% 0.0% 0.9% 100% 100% 100% 97.0% 0.0% 0.3% 36.6% 4 4 0.0% 0.0% 0.0% 0 46 0 0 100% 0 10 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.5% 0.4% Output Class Output Class 0 0 11 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 22.0% 100% 100% 91.4% 0.5% 0.0% 1.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 6 100% 0 0 1 70 98.0% 0 0 0 47 100% 0 0 0 9 100% 4 4 0.1% 0.0% 0.4% 90.3% 2.0% 0.0% 0.9% 0.3% 9.0% 0.0% 25.0% 20.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 100% 97.0% 0.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 25.7% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 90.3% 2 2 0.0% 9.0% 0 51 0 0 100% 0 13 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 52 100% 0 0 1 12 92.7% 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 24.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 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% 13.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% Output Class 0 0 11 0 100% Output Class 0 0 74 0 100% 3 3 0.9% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.4% 0.0% 0.0% 0.1% 1 72 0 0 98.0% 25.0% 0.6% 100% 98.0% 24.0% 26.0% 0.0% 0.0% 0.1% 4.0% 0.6% 2 2 2.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 59 .7% 98.3% 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% 22.0% 0.0% 0.0% 29.0% 25.0% 5.0% 0.9% 0.0% 0.3% 27.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.2% 1.0% 0 72 1 1 97.0% 0 8 1 1 80.0% 0.0% 25.0% 0.9% 95.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.7% 92.6% 0.0% 0.3% 1.0% 0.0% 0.6% 0.3% 7.3% 2.0% 0 0 0 13 100% 0 0 0 69 100% 4 4 0.3% 0.0% Output Class Output Class 0 0 52 0 100% 0 0 11 0 100% 3 3 0.0% 0.7% 0.0% 2.0% 24.0% 0.0% 0.0% 22.4% 0.0% 18.0% 0.2% 2.0% 24.7% 0.0% 0.0% 0.6% 0.3% 4 4 0.0% 25.7% 0.9% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1 16 0 0 94.5% 0.3% 0.0% 1.0% 8.7% 100% 99.4% 0.0% 0.3% 24.0% 0.0% 0.0% 23.0% 25.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 25.0% 2.0% 2.0% 0.0% 23.0% 0.0% 0.0% 29.3% 1.0% 0.0% 0.6% 0.0% Output Class Output Class 0 0 53 0 100% 0 0 10 0 100% 3 3 0.0% 0.5% 100% 100% 98.5% 0.0% 0.7% 98.3% 20.3% 24.0% 0.0% 0.4% 0.6% 99.3% 7.0% 0.4% 0.9% 0.
0% 0.5% 7.6% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 25.0% 0 9 1 0 90.0% 1.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.5% 2.0% 1.0% 0 54 0 0 100% 0 9 0 0 100% 2 2 0.0% 22.0% 1.7% 0.0% 0.1% 100% 99.0% 0 11 0 0 100% 1 72 1 0 97.0% 0.9% 0.0% 0.7% Output Class Output Class 0 0 14 0 100% 0 0 73 0 100% 3 3 0.0% 0.9% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 11 100% 0 0 0 70 100% 4 4 0.0% 0.9% 0.3% 0.0% 0.3% 0.0% 26.1% 0.5% 25.7% 100% 99.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 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% 0.1% 97.0% 0.3% 24.0% 0.0% 0.0% 0.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.4% 0.0% 0.6% 2 2 0.3% 0.5% 0.0% 0 0 0 7 100% 0 0 1 70 98.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 1.0% 0.0% 0.3% 0.0% 18.0% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 60 .4% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 24.7% 0.0% 25.0% 3.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.0% 15.6% 100% 97.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 25.2% 0.1% 0.0% 0.0% 10.0% 31.3% 0.0% Output Class Output Class 0 0 51 0 100% 0 0 12 0 100% 3 3 0.9% 4 4 0.0% 0 0 0 50 100% 0 0 1 13 92.0% 0.0% 0.0% 0.7% 100% 97.0% 25.0% 2.4% 0.9% 0.3% 29.0% 24.0% 11.0% 24.3% 0.9% 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% 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 24.0% 24.0% 2.0% 0.0% 25.0% 0.3% 24.4% 0.0% 2.0% 1 51 1 0 96.7% 0.0% 0.0% 0.0% Output Class Output Class 0 0 51 0 100% 0 0 8 0 100% 3 3 0.0% 0.7% 2.3% 2 2 0.7% 0.2% 0.0% 20.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 2.0% 0.0% 8.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 27.0% 25.0% 0.0% 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 2.0% 100% 100% 91.0% 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% 1.0% 0.9% 100% 98.0% 0.0% 0.3% 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 23.0% 0.0% 0.0% 25.0% 29.9% 100% 97.0% 22.0% 0.0% 1.0% 27.0% 20.0% 0.3% 0.3% 100% 99.0% 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 46 100% 0 0 0 13 100% 4 4 0.0% 24.0% 0 72 1 0 98.6% 0.0% 100% 100% 88.0% 0.7% 100% 100% 98.0% 0.0% 0.0% 0.6% 4 4 0.0% 0.
2% 1.9% 0.0% 0.0% 29.0% 27.6% 4 4 0.0% 0.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.4% 0.4% 100% 100% 100% 100% 100% 98.0% 0.0% 0.4% 0.4% 0.3% 0.0% 0.4% 2.4% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.3% 24.0% 0.0% 0.0% 0.5% 26.8% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 100% 98.0% 0.5% 92.0% 29.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.3% 0.0% 0.0% 0.2% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0 0 1 47 97.0% 8.2% 100% 99.1% 0.5% 7.6% 100% 98.0% 15.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.9% 0 13 0 0 100% 2 2 0.0% 20.1% 0.0% 0.0% 0.6% 0.7% 100% 99.0% 0.0% 22.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 31.3% 24.4% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 1.4% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0 0 0 14 100% 0 0 1 70 98.0% 0 51 0 0 100% 1 11 0 0 91.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.4% Output Class 0 0 6 0 100% Output Class 0 0 74 0 100% 3 3 0.0% 1 46 0 0 97.0% 0.3% 100% 99.5% 22.0% 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% 71 0 0 0 100% 1 1 27.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0 0 0 10 100% 4 4 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 1 2 3 4 1 2 3 4 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 61 .3% 0.3% 0.3% 24.6% 2 2 0.0% 27.3% Output Class Output Class 0 0 57 0 100% 0 0 11 0 100% 3 3 0.0% 0 10 0 0 100% 1 72 0 0 98.0% 0.3% 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% 1.0% 0.7% 0.0% 0.0% 1.0% 25.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 2.6% 0.4% 1.0% 0.0% 0.6% 2 2 0.0% 100% 100% 98.0% 0 13 0 0 100% 1 72 0 0 98.0% 0.3% 0.9% 0.9% 0.9% 0 0 0 9 100% 4 4 0.0% 31.0% 97.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% 0.7% 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% 1.0% 0.9% 0.5% 23.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% Output Class Output Class 0 0 55 0 100% 0 0 7 0 100% 3 3 0.0% 27.0% 0.6% 0.0% 24.0% 0.4% Output Class Output Class 0 0 12 0 100% 0 0 74 0 100% 3 3 0.7% 100% 99.0% 15.0% 24.0% 0 0 1 53 98.6% 4 4 0.3% 25.0% 0.8% 0.0% 0.7% 2 2 0.2% 1.0% 1.9% 0.0% 0.0% 0.0% 13.0% 0.0% 100% 100% 100% 100% 100% 2.0% 28.0% 0.0% 1.8% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 98.3% 0.6% 0.0% 0.3% 100% 100% 100% 97.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 7 100% 0 0 1 70 98.3% 24.0% 1.
0% 0.0% 100% 0.0% 0.0% 0.9%11.0% 0.0% 0.0% 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 0.3%10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 45.0% 73.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%20.5% 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 27.0% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 22.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 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% 11.0% 0.0%NaN% 0.4%90.0% 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 1 0 97.8% 11.0% 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% 0.8% 37 35 36 0 0 0 0 0 34.0%NaN% 0.1% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 6.3% 3 3 22.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.4%10.0% 0.8% 0 0 0 0 0 36 34 34 34.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 10 6 7 0 0 0 0 0 30.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0 0 0 0 0 0 0 1 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%NaN% 0.4% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%17.0% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.1%20.0% 0.0% 0.5% 0 0 0 0 0 5 7 6 27.0% 0.3% 1 1 13.5% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% 0.4% 0.0% 12.0% 0.0% 0.4% 9.0% 0.4% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 5 5 0.0% 0.3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida.0% 0.0% 0.0% 0.9%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.5% 6 6 0.0% 0.3% 0.0%NaN% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 5 7 7 0 0 0 0 0 26.0% 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% 100%NaN%100% 100%63.0% 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 0.0% 0.0% 0.0% 0.4%12.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0%NaN% 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 38.0% 100% 100% 100% 0.9%64.0% 0.0% 15.0% 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% 71.0% 2.7%12.0% 100% 0 0 0 0 29 35 21 26 31.0% 100% 100% 0.7%11.0% 0.0% 0.0%64.4% 0.0% 100% 0.1%74.0% 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% 100% 100% 0.0% 7 7 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% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 29.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 22 24 25 0 0 0 0 0 35.0% 0.3% 0 0 0 0 0 1 0 0 0.8%12.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 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%NaN% 100% 0.0%NaN% 0.0%NaN% 0.0% 13.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 26 25 21 36.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.6%72.0% 0.0% 0.0% 37.0%72.0% 100% 100%61.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0%NaN% 0.2% 12.0%62.0% 66.0% 0.0% 100% 100%97.0% 0.9% 9.6% 3 3 10.0% 2.0% 0.0% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% 3.0% 0.0% 0.3% 0.1% 0.0% 0.0%NaN% 0.6% 0.0% 100% 100%70.5% 0.0% 0.0% 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 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 9.8%11.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.6% 6 6 0.0% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 0.5% 100% 100% 0.0% 0.4%11.0% 0.0% 0.1%12.0%14.0% 0 0 0 0 0 1 0 1 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% 0.6%15.0% 0.0% 100% 100%62.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 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% 0.7%11.0% 0.0% 0.7% 100% 100%49.9%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100%96.0% 0.4%11.0% 15.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 31 0 0 0 100% 0 0 0 0 3 0 1 0 75.4% 100% 100% 0.0% 0.0% 100% 0 0 0 0 5 0 3 4 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%69.1% 0 0 0 0 0 5 2 7 35.0% 0.0% 0.5% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN% 7 7 0.0% 0.0% 0.0%36.3% 0.0% 51.3% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 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 NaN% 7 7 0.0% 0.4%15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% 5 5 0.0% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.7% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1%12.0% 0.0% 0.3% 1 1 11.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0%55.0% 0.4%11.4% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 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% 65.9%68.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0%NaN% 100% 0.0% 0.9%15.4%15.0% 0.0%NaN% 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 0.0%39.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100%54.0% 0.0% 0.2% 5 5 4 0 0 0 0 0 28.0% 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 0.6% 12.0% 0.0% 0.0%NaN% 0.0% 0.0% 0.1% 100% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 13.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 39 37 34 35 25.6% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 100% 100%45.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 25.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100% 100% 0.0% 0.0% 0.7%13.0% 0.0% 0.0% 0.0%12.5% 0.0% 0.0%NaN% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.4% 0.0% 0.3% 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.0% 0.0% 0.4%12.0% 0.5% 0 0 0 0 5 2 10 5 9.2% 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0%15.0%38.0% 0.9%13.0% 0.5% 15.0% 0.0% 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% 2 2 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% 3 3 0.0% 0.0% 0.7%65.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100% 0.0% 0.9% 0.4% 37 35 36 0 0 0 0 0 33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 100%60.0% 0.5% 0.0% 0.4%63.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% 0.
0% 0.0% 0.0% 0.0%13.0% 0 11 0 0 0 0 0 0 100% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0%25.0% 100%44.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.4% 12.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 12.0% 22.7%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.4% 0.0% 0.0% 0.2%100%85.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 25.0% 9.0% 4 3 0 0 0 0 0 0 57.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%14.0%33.0% 40.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0%56.5% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 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% 0.6% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 6 6 0.7% 0.0% 0.0%16.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 100%45.5% 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 6.4% 0.2% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 0 2 30 0 1 0 0 0 90.6% 0.0% 0.1% 0.2% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 0 16 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.4% 0.0%11.5% 0.4% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 30.0% 0.0% 0.0%15.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 0 10 90.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 4 35 87.5% 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% 3 3 0.0% 0.6% 6.0% 0.0% 9.0% 0.0% 9.0% 0.6%87.4% 0.0% 0.0% 6.0% 0.6% 100%66.9% 0 10 0 0 0 0 0 0 100% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.4% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100% 100%75.5% 0.4%97.0% 0.0% 0.7% 0.0%15.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0 0 0 0 6 0 0 0 100% 0 0 0 0 38 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 11.7% 0.5% 0.0% 0.0% 1.0%66.0% 0.0% 2.4% 0.0% 0.8% 4.8% 0.1% 0.0% 0.0% 0.7% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.7%100% 100%97.0% 0.0% 0.5%100%91.0% 0.0% 0.0% 0.0%33.0% 0.0% 0.4% 8.0% 0.0% 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 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100%84.0% 8.0% 0.0% 0.0% 10.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 5.0% 18.0% 0.0% 0 0 0 0 0 28 1 0 96.3% 0.3% 1.0% 13.1% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 1 23 92.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%100% 100%85.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 14 0 100% 0 0 0 0 0 0 8 0 100% 7 7 0.0% 10.0%36.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0 0 0 0 0 0 3 2 40.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.5%100% 100%96.0% 0.8% 4.0% 0.0% 0.8% 1 1 13.0% 0.0% 0.1% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 30.0% 0.5% 100%57.0% 9.0% 0.0% 0.2% 100%45.9% 0.0% 0.3% 0 2 36 0 1 0 0 0 92.0% 0.3% 3 3 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% 3.0% 6.9% 5.7% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.7% 17.0% 0 0 0 0 0 0 0 10 100% 8 8 0.0% 0.0% 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% 42.5% 0.1% 0.0% 0.0% 4.0% 51.0% 0.0% 0.4%97.0% 0 0 0 0 0 0 24 0 100% 0 0 0 0 0 0 1 0 100% 7 7 0.0% 0.9% 0.5% 0.5%11.0% 0.0% 22.0% 0.0% 0.0% 0.9%100%91.1% 1 1 13.0% 0.5% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.4% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.5% 0.0% 0 0 0 0 0 28 0 0 100% 0 0 0 0 0 3 2 0 60.0% 0.4% 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 87.7% 0.0% 0.0% 0.1% 100%48.0% 0.7% 12.0% 0.4% 0.3%82.0% 40.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0%30.0% 0.0% 3 2 0 0 0 0 0 0 60.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.6% 100%33.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100%96.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 17.0% 0.7% 6 6 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.6% 2.0%14.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 3 1 0 75.0% 0.1% 0.9% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0% 6.0% 0.0% 9.0% 0.8% 0.0% 0.0% 5.0% 0.2% 0 2 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 4 21 84.0% 0 0 5 0 1 0 0 0 83.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.0% 0.0% 0.0% 0.6% 2.0% 0.5%60.4%16.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.4% 0.0% 8.0% 0.0% 0.4% 0.3% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 2 0 94.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.8% 1 1 13.9% 0.7% 0.4% 5.0% 25.0%10.7% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0%14.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1%12.0% 4.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0%14.8% 4.0% 6.0% 0.9%100%90.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 66.6% 0.8% 0.0% 0.0% 0.3% 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% 0.3% 0 0 0 0 0 0 7 0 100% 0 0 0 0 0 0 29 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.3% 0.1%12.3% 1.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.6% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100% 100%97.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.8% 2.0% 0 2 26 0 0 0 0 0 92.7% 0.0% 13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 36 2 0 94.0% 0.0% 0.7%100%63.3% 0.0% 0.0% 9.0% 0.9% 8 8 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.7%100%91.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0%12.0% 12.2% 0.0% 0.0% 6 6 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.5% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.0% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 100%50.9% 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 0.4% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 1 1 13.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 13.0% 3.0% 0.4% 0.0% 0.0% 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 66.3%82.0% 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%13.0% 0.0% 0.0% 54.0%11.0% 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%25.7% 0.0% 9.0% 0.1% 0.9% 0 0 5 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0% 0.3%100%84.0% 0.4% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0%12.4% 0.9% 0.0% 0 0 3 0 0 0 0 0 100% 0 3 36 0 1 0 0 0 90.0%22.0% 0.0%42.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 18.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 11.0%54.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%27.4%12.0%12.0% 9.0%50.0% 0.
0% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.0% 6.0% 0.7% 2.0% 0.1% 8 8 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3.8% 0.0% 0.0% 50.0% 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% 0.5% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 5.0% 0.0% 15.6% 0 1 4 0 0 0 0 0 80.0% 0.0% 0.3% 11.0%18.0% 0.0% 0.6% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%40.0% 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% 0.7% 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 0 0 19 0 0 100% 0 0 0 0 0 7 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0%20.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 100%48.0% 0.0% 0.0% 0.4% 3.9% 100%66.0% 0.0% 0.1% 4.0% 0.3% 0.6% 0 0 0 0 0 0 0 6 100% 0 0 0 0 0 0 1 34 97.0% 8.0% 0.3%100% 100% 100%87.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 9.0% 5.0% 5.9% 0.8% 0.8% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0%10.9% 7.0% 0.0% 0.0%12.6%100% 100% 100% 100% 100% 100%88.0% 0 0 0 0 0 2 5 0 71.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.7% 0 1 6 0 0 0 0 0 85.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.3% 11.7% 0 0 0 0 0 1 34 1 94.0% 0.0% 0.3% 0.8% 2.5% 0.0% 20.0% 0.1% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8%52.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 1 0 0 0 0 0 100% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.0% 0.8% 0.0% 30.0%28.0% 0.4% 0.4% 0.0% 18.3% 9.0% 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% 13.0% 4.4% 0.0% 0.0% 0.8% 0.1% 8.4% 0.0% 0.0%15.7%86.1% 0.0% 0.0% 0.7% 3 3 0.0% 0.5%12.0% 0.0% 0.0% 9.1% 0.0% 22.6% 7 5 0 0 0 0 0 0 58.0% 0.0% 0.7% 3 3 0.0% 0.1% 4 4 0 0 0 0 0 0 50.0% 0.0% 0.0%42.0% 0.0% 0.0% 0.5%11.6% 0.9% 0.9% 0.3% 5.0% 0.0% 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% 0.4% 0.0% 0.0% 2.0% 0.3% 5.9% 0.1% 0.0% 0.6% 0.0% 0.3% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 12.0% 0.0% 0.0% 0.3% 1 1 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.4% 0.9%11.0% 0 0 28 0 0 0 0 0 100% 0 1 4 0 0 0 0 0 80.0%11.0% 0.3% 0.0% 0.5% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 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% 0.0% 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% 13.0% 71.9% 0.0% 0.7% 3 3 0.9%100% 100% 100%88.0% 0.0% 0.0% 9.0% 8.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%20.0% 0 0 0 0 0 20 0 0 100% 0 0 0 0 0 8 0 0 100% 6 6 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 21 0 100% 0 0 0 0 0 1 6 0 85.0% 0.4% 0.0% 0.4% 0.0% 0.9% 0.0% 0.9% 2.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.0%15.3% 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% 0.0% 5.0% 0.0% 0.1%92.4% 0.0% 0.0% 0.3%97.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.3% 0 0 0 0 0 0 3 24 88.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.4% 15.0% 0.9% 100%42.0% 0.2% 97.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0 0 0 0 0 3 32 0 91.0% 6.2% 1 1 13.0% 0.0% 0.7% 7 7 0.3% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.2%100% 100% 100% 100%87.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0 0 0 0 0 0 0 9 100% 0 0 0 0 0 0 3 35 92.0% 6.0% 0.0% 0.0% 100%57.0% 0 0 0 29 0 0 0 0 100% 0 0 0 4 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 30.4% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.2%47.0% 100%28.0% 95.5%11.0%32.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0%10.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 1 1 13.0% 11.9%100%85.0% 0.2% 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 .5% 0.0% 0.0% 0.0% 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% 4.4%100%91.0% 0.5%14.0% 7.0% 0.9% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.3% 9.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100%93.0% 0 0 0 0 0 0 1 25 96.0% 0.0% 0.0% 0.4% 7 7 0.0% 2.0%13.5% 0.0% 0.7%100% 100% 100%80.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 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 1 13.7% 1 12 0 0 0 0 0 0 92.0% 0.4%100%95.0% 0.0%22.8% 0.7% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.8% 0.0% 0.0% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9%91.0% 14.0% 9.0% 0.0% 0.5%100% 100%84.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.9%11.0% 0 0 0 0 0 0 27 0 100% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100%33.0% 0 0 0 0 0 1 4 1 66.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.6% 0.0% 51.6% 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 77.3% 13.0% 0.0% 2.4% 0.8% 0.0% 0 0 0 0 0 8 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 0 0 100% 6 6 0.1% 9.1% 2.0% 0.2% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.1%97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.3%13.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 2 100% 8 8 0.4% 0.0% 0.0% 0.0%14.0% 3.0% 0.1% 0.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0%14.0% 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% 0.0% 8.0% 12.0% 0.0% 41.3% 0.0% 0.0%20.7% 51.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.3%48.0%57.7% 12.0% 9.4% 2 2 0.0% 66.0%11.0% 0.0% 0.3%33.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.2% 0 0 0 0 0 0 0 3 100% 8 8 0.0% 0 1 29 0 0 0 0 0 96.0% 14.1% 7.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 9.0% 0.0% 11.7% 0.0% 0.0% 0.0% 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% 7.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1%100% 100% 100% 100%96.0% 0.0% 0.0% 0.0%18.0% 0.3% 13.6%100% 100% 100%91.0% 12.0% 0.0% 0.9% 0.4% 4.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.3% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100% 100% 100%97.5% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.4% 5.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.5%100%92.4% 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% 0.4% 0.0% 0.5% 5.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 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% 0.0% 0.8% 0.1% 8 8 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.4% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.
0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 2 2 0.0% 0.0% 1.0% 0.9% 0.0%12.8% 0.0% 0 0 0 0 27 0 0 0 100% 0 0 0 0 8 0 0 0 100% 5 5 0.3% 0 0 3 0 0 0 0 0 100% 0 1 36 0 0 0 0 0 97.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%95.0%13.3% 0.0% 0.4% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0.6% 5.3% 3 3 0.0% 5.8%44.0% 0.4% 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%57.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 0 0 0 0 0 1 34 0 97.9% 2.4%100% 100% 100%97.0% 2.5%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.7% 0 4 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 30.0% 0.8% 5.1% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0%11.8% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.3% 12.0% 0 0 0 0 0 6 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0%100% 100% 100%96.0% 0.2% 0 3 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% 0.0% 6.0% 54.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 25.0% 0.0% 0.0%10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 6.0% 0.0% 13.0% 0.0% 0.0% 11.0% 0.2% 0.0% 0.8% 0.0% Output Class Output Class 0 0 0 0 5 0 0 0 100% 0 0 0 0 38 0 0 0 100% 5 5 0.6% 0.0% 0.9% 100%60.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 100%45.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 13.5% 0.0% 0.0%100%89.0% 100%42.0% 0 1 7 0 0 0 0 0 87.7% 0.0% 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% 4.0% 0.0% 0.6%91.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.4% 0.0% 0.8% 100%50.0% 0.0% 0.8% 2.1% 0.0% 1.1%12.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.4% 0.9% 0.0% 1 11 0 0 0 0 0 0 91.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 13.0% 0.0% 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% 0.0%15.0% 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 72.5%12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8%100%91.8% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 0 0 0 0 0 2 32 0 94.7% 36 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 12.0% 0.0% 0 0 0 0 0 2 22 0 91.0%12.1% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.5%12.0% 6.0% 6.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 0 6 100% 0 0 0 0 0 0 3 35 92.0% 0.5%13.4% 0.0%10.4%94.2% 97.0% 0.2% 6.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0 0 5 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.0% 0.0% 0.7% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 7 7 0.8% 0.0% 0.0% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 95.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% 2.0% 3.0% 0.0% 0.0% 50.0% 0.0% 0.0% 0.5%10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.7% 4.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.4% 8.9% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.0% 0.0% 0.1% 7.0% 0.0% 0.0% 4.3% 12.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.3% 0.0% 0.2% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 8.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 6.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 2.0% 0.0% 11.9% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.4% 0.0% 0.3% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%27.0%50.0% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 24 0 0 0 0 100% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 4 4 0.0% 0.0% 1.0% 0 0 0 0 0 26 0 0 100% 0 0 0 0 0 3 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0%11.0% 5.0% 0.8% 0.5% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 7 100% 8 8 0.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.1% 8 8 0.8% 0.9% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0 0 0 0 0 0 1 25 96.0% 18.0%10.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9%88.0%20.7% 0.3% 6.0% 0.6% 0.7%100% 100%97.0% 0.0% 8.0% 15.0% 0.0% 7 1 0 0 0 0 0 0 87.0% 8.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0 3 36 0 1 0 0 0 90.0% 0 0 0 22 0 0 0 0 100% 0 0 0 6 0 0 0 0 100% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.5% 1 1 12.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.2% 1 1 18.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 36 0 0 100% 6 6 0.0% 0 1 26 0 1 0 0 0 92.4% 0.0% 0.0% 0.3%51.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%36.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 3.0% 0.0% 0.0% 4.0% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 18.0% 0.0% 12.0%40.0% 0.0% 0.0% 0.9% 5 0 0 0 0 0 0 0 100% 1 1 11.0% 0.0% 6.0% 0.6% 0.9% 0.6% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 4.5% 0.0% 0.0% 0.3%97.0% 6.1% 2.2% 0.1% 0.0% 0.0%18.0% 0.0%13.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100%96.0% 13.8% 1 1 9.0%92.0% 0.0% 0.4% 5.0% 0.0% 0.0% 0.4% 3.0% 30.0% 0.1% 7 7 0.0%11.0% 10.0% 0.0% 9.3%15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9%12.0% 0.5% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 11.0% 0.0% 0.4%100%91.0% 0.3% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 0.7% 48.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.4% 0.0% 0.2% 0 0 0 0 0 0 0 3 100% 8 8 0.0% 0.0% 3 3 0.0% 6.0% 0.0% 7.0% 0.9% 0.4% 0.3%95.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 23 0 95.2%56.0% 12.0% 0.4% 0.7% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 8.0% 0.0%35.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 11.0% 0.1% 0.0% 0.4% 0.0% 4.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 3 22 88.0% 0.3% 0.6% 100%50.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 1 18 0 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 4.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 12.0% 0.8% 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% 0.0% 0.8% 0.0% 0.2% 8 8 0.0% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 3 3 0.9% 0.0% 0.0% 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% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.1% 2.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.6% 0.0% 0.1%100%93.0%13.0% 0.0% 0.9% 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Target Class Target Class Trabajo Fin de Grado 65 .0% 0.0% 0.0% 0.8% 0 0 0 0 0 0 8 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 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% 11.0% 0.0% 0.0% 5.0% 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 4 1 0 0 0 0 0 0 80.0% 0.0% 0.7% 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 1 28 0 0 0 0 0 96.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.
0% 2.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 20.3% 11.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 2 2 10.0% 0.0% 0.7% 11.0% 0.0%11.0% 0.0% 51.8% 0.0%NaN% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0%15.0% 0.4% 0.0% 1.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.0% 0.9% 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%96.5% 8 8 0.6% 0.0% 0.0% 2.5% 0 0 0 0 0 0 5 0 100% 7 7 0.0% 0.0% 0.4% 0.9% 0.0% 0.1% 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% 0.4% 4.0% 0.0% 0.0% 2.0% 18.0% 0.0% 0.9% 100%16.0% 0.0% 0.0% 0.9% 12.0% 0.0% 0.2% 0 1 0 0 0 0 0 0 100% 0 17 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.4% 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.8% 100%25.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.3% 100% 3.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0 0 0 0 0 0 0 9 100% 0 0 0 0 0 0 1 35 97.0% 0.5% 100% 5.0% 12.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 40.0%28.0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%79.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 19 100% 0 0 0 0 0 0 1 7 87.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.4% 0.0%12.0% 0.0% 0.7% 3 3 0.0%15.0% 0.9% 0.0% 0.0% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0%42.0% 37 33 0 0 0 0 0 0 47.2% 11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0 0 7 0 0 0 0 0 100% 0 2 36 0 0 0 0 0 94.0% 0.0% 0 0 0 0 0 0 0 25 100% 0 0 0 0 0 1 1 5 71.0% 0.0% 0.0% 0.6%94.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100% 100%80.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.4%28.0% 0.0% 0.0% 0.6% 100%60.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0 0 6 0 0 0 0 0 100% 3 3 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 54.0% 0.0% 9.0% 0.0% 2.0% 0.4% 0.8% 0.0% 0.0% 0.4% 0.2% 6 5 0 0 0 0 0 0 45.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100% 100% 100% 100%93.0% 0.0% 0.0%50.0% 0.0% 94.3% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 1 0 97.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 52.0% 0.8% 1 1 9.6% 0 13 0 0 0 0 0 0 100% 0 3 0 0 0 0 0 0 100% 2 2 0.0% 0.0% 4 4 Output Class Output Class 0.7%100%90.0% 0.3% 12.0% 0 0 0 25 0 0 0 0 100% 0 0 0 4 0 0 1 0 80.0% 0.0% 0.0%100% 100% 100%92.0%75.1% 2.0% 0.0% 0.0% 0.3% 12.7% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 1 21 0 95.6%11.2% 100% 0.7% 0 0 0 0 1 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0.8% 0.0% 0.4%100%77.9% 0.0%14.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 2.0% 0.6%94.0% 2.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.7% 3 3 0.8% 5.0% 0.0% 0.5% 100%50.0% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0%12.1% 2 2 20.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 14.0% 6.0% 9.0% 0.0% 0.4% 0.0% 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 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 0.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 30 0 0 0 100% 0 0 0 0 8 0 0 0 100% 5 5 0.7% 0.1% 0.0% 0.0% 0.8%11.0% 0.0% 0.0% 0.2%100% 100% 100%96.3% 11.0% 0.0% 0.0% 0.3%100%85.0% 0.0% 9.0% 0.3% 7 7 0.0% 0.0% 0.0%12.0% 0.9%12.0% 3 3 0.0% 0.0% 0 0 0 0 0 7 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 2.0% 0.0% 25.3% 15.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 9.0%15.7% 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% 7.3% 0.4% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3%100%92.0% 3.2% 100%48.2% 8 8 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 5.0% 12.0% 0.0% 0.3% 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% 28.0% 0.4% 8 8 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 6.0% 0.1% 7 7 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%15.0% 0.0% 33.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 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 71.7% 12.0% 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% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.0% 0.1% 0.0% 22.9% 0.0%15.0% 0.0% 0.3% 0 1 3 0 0 0 0 0 75.0%20.4% 0.3%100% 100%92.0% 0.0% 2.0% 9.0% 0 0 0 0 0 2 26 0 92.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 5.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 13.3% 6.0% 0.0% 0.5% 0.0%12.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6%100% 100% 100%94.0% 0 0 0 0 0 0 3 0 100% 0 0 0 0 0 2 33 0 94.0% 0.9% 0.3%100% 100% 100%94.4% 0.0% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 7.8% 13.0% 4.0% 0.0% 0.0%NaN% 9 3 0 0 0 0 0 0 25.0%NaN% 22 25 0 0 0 0 0 0 53.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0 1 26 0 0 0 0 0 96.0% 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 80.0% 20.0% 0.0%11.0% 0.0% 0.0% 0.0% 6.0% 30.7% 0.9% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%11.7% 0.0% 20.0% 0.3% 0 0 0 7 0 0 0 0 100% 0 0 0 36 0 0 1 0 97.0% 83.6% 8 8 0.0% 0.0% 0 2 27 0 0 0 0 0 93.0%100% 100% 100% 100%66.0% 4 4 Output Class Output Class 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 5.0% 0.0% 0.0% 6.0% 0.0% 3.0% 0.5% 6.0% 0.0% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 1 1 13.0% 0.0% 0.0%13.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.0% 0.3% 0.5%10.0% 0.0% 0.4% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%71.0% 0.0% 13.4% 5.9% 5.0% 0.0% 0.3% 0.9% 0.0%28.0% 0.7% 12.0% 0.0% 0.9% 0 0 0 0 0 0 4 0 100% 7 7 0.7% 0.0%NaN% 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% 6.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 2.0% 0.0% 9.0% 0.0% 0.0% 0 0 0 0 25 0 0 0 100% 0 0 0 0 7 0 0 0 100% 5 5 0.0% 0 0 0 0 0 5 0 0 100% 0 0 0 0 0 35 0 0 100% 6 6 0.0% 0.0%75.0%15.0% 0.5% 0.0%46.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 4 4 Output Class Output Class 0.9% 0.0% 7.0% 0.0% 0 0 0 0 0 24 0 0 100% 0 0 0 0 0 4 0 0 100% 6 6 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 7.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2.9% 0.0% 13.0% 0.0% 0.0% 5.5%12.9% 0 0 0 0 0 0 0 5 100% 0 0 0 0 0 1 1 35 94.8% 5 2 0 0 0 0 0 0 71.0% 9.0% 0.2% 0.9%12.0% 0.8% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.4% 0.0% 0.4% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.7% 0 0 0 0 7 0 0 0 100% 0 0 0 0 39 0 0 0 100% 5 5 0.1% 37 16 0 0 0 0 0 0 69.0% 0.0% 0.0% 0.3%100% 100%88.0% 0.0% 0.0% 0.0%20.7% 0.0% 0.0% 0.1% 5.0% 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.
9 22.4 70.3 224 3 8 5 7.5 0.7 208 3 4 7 0 0 2.5 63.3 240 3 4 8 1 2.5 2.4 49 128 3 8 3 8.4 144 3 4 5 0 0 4.8 80 3 4 3 0 0 0 0 112 3 4 4 1 0 4.9 416 3 8 9 7.5 0.5 6.5 4.3 38.8 7.5 61.9 6.6 7.8 9.7 1.41 13.5 8.3 0.7 336 3 8 1 60.7 304 3 4 10 1 0 0 0.4 4.4 9.5 14.6 368 3 8 8 8.3 2.5 4.6 272 3 8 6 5 11.2 320 3 8 7 10.5 2.6 62.4 4.8 48 3 4 2 4. validación. 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.1 6.7 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 4.4 0 6.5 15.3 0 1 272 3 4 9 0.4 4.3 0 0.4 Análisis de los resultados obtenidos: En este apartado se analizaran los errores de entrenamiento.3 0 0.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.3 176 3 2 8 0 0 0 0 200 3 2 9 0 2.8 512 Tabla 12 Trabajo Fin de Grado 67 .3 1 152 3 2 7 0 0 2.3 0. test y all que se diferencian por el número de muestras utilizadas para determinar su respectivo error.4 15. #Neuronas Errores Entrada Salida Ocultas Training (%) Validatión (%) Test (%) All (%) Memoria 3 2 1 0 0 4.8 8.6 54.8 6.6 464 3 8 10 11.3 0.9 9 176 3 8 4 8.4 80 3 8 2 45 54.7 176 3 4 6 0 2.5 0 3.3 224 3 2 10 0 0 0 0 248 3 4 1 38.5 40.7 20.
Por el otro lado se observa un error nulo en el rango de 2 a 5 neuronas considerándose como una zona adecuada para trabajar.5 2 1. 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.Anexo A Adrián Vicente Gómara A.2 Caso 2: Tres neuronas de entrada y cuatro neuronas de salida. En el error total se dan pequeños picos para 1.5 3 erores (%) 2. 6.5 validación 4 test all 3. 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 9.4.3 % para 6 y 7 neuronas.5 1 0.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 neuronas ocultas Gráfica 5 A. En este caso se trabajara con 3 y 10 neuronas ocultas.1 Caso1: Tres neuronas de entrada y dos neuronas de salida. 3 entradas y 2 salidas 5 training 4.7 y 9 neuronas. Para el error de test alcanza su máximo en 1 neurona oculta y llega hasta 2. Trabajo Fin de Grado 68 .4.
8 y 9 neuronas ocultas. 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 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 .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.4. 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. El punto óptimo de trabajo se considerara para 4.3 Caso 3: Tres neuronas de entrada y 8 neuronas de salida.
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. • En el caso de 4 neuronas de salida se trabajara con 3 y 10 neuronas ocultas. 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑦𝑦 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 Ecuación 22 A. 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 4[(𝑛𝑛0 ∙ 𝑛𝑛1 + 𝑛𝑛1 ) + (𝑛𝑛2 ∙ 𝑛𝑛1 + 𝑛𝑛2 )] 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑛𝑛0 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒.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. 8 y 9 neuronas ocultas. Mínimo error 8 30% 2 50% 4 20% Trabajo Fin de Grado 70 .Anexo A Adrián Vicente Gómara A. • En el caso de 8 neuronas de salida se trabajara con 4.
una matriz de 290 muestras x 2 neuronas en los output y 2 neuronas en la capa oculta. Trabajo Fin de Grado 71 .002 2.2 Explicación Didáctica: B.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.2. Muestra seleccionada para entender el código: λ1 λ2 λ3 Rojo Azul 0.Anexo B Adrián Vicente Gómara Anexo B Estudio del código que utiliza Matlab para generar las salidas de la red neuronal B.002 2.] ya que Matlab lo interpreta de esta forma.1 Paso1 Se introduce la matriz de la muestra a analizar: x1=[0.2).2. ya que en estudios previos se ha podido observar que en esta disposición el error de desviación es muy pequeño.] se designara como punto [. Para el entrenamiento de la red neuronal se introduce una matriz de 290 muestras x 3 neuronas en los input. B.2 Paso 2: ¿Cuántas columnas tiene la matriz x1? Se sabe que Q=1 por lo que si se introduce Q = size(x1. Nota: esta matriz tiene que ser traspuesta para ello se utiliza [… ‘…] la comilla para que aparezca como 3 filas y una columna. B.681 3 1 0 Nota: la coma [.681 3]'.
x=x1. Xp1 “mayúscula X” Según la teoría este código realiza la siguiente ecuación: 𝑋𝑋𝑋𝑋1 = 𝑥𝑥1 − 𝑥𝑥1_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 Comprobación práctica: El resultado es correcto. Trabajo Fin de Grado 72 .x1_step1_ymin.Anexo B Adrián Vicente Gómara B.x1_step1_gain.x1_step1_xoffset. A continuación se analiza lo que ocurre en esa subrutina paso a paso para las variables Xp1. settings_gain= x1_step1_gain y asi sucesivamente.2.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.
2. B.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.4 Paso 4: Posteriormente tras analizar el código se entra a la siguiente función: Trabajo Fin de Grado 73 . Según la teoría este código efectúa la siguiente ecuación: 𝑋𝑋𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋𝑋𝑋1 + 𝑥𝑥1_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦 Comprobación práctica: Las operaciones que hace son correctas.
“gracias”.2104 ∗ 0.9980 + 1. Como se puede ver he escrito mal Xp1 y Matlab me ha dicho si quería decir otra cosa.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 . Comprobación de esta operación de multiplicación: 2x3 3x1 2x1 −2.Q) + IW1_1*xp1 yo voy a llamar a la variable n como sumatori_capa1 y IW1_1*xp1= producto_capa1. 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.1.9797 La operación es correcta.2915 ∗ −0.2602 ∗ 1 = 2.7873 + −0.
Q veces. 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.Anexo B Adrián Vicente Gómara Donde la función repmat lo que hace es repetir la matriz b1. 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. en la dimensión de filas. pero si no lo fuera la matriz se repetiría en filas. Comprobación: + = Trabajo Fin de Grado 75 .
2. 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. 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. En la siguiente ilustración se muestra su efecto. Comprobación: Se aprecia como los valores de “a1” estan saturando hacia 1. B.Si por el contrario sumatorio_capa1 tiende a menos infinito el cociente tendera a cero y por lo tanto se satura en -1.5 Paso 5: A continuación se llega a la siguiente función: Que lleva a la subrutina de esa función: Trabajo Fin de Grado 76 . Se almacena la función en a1.Anexo B Adrián Vicente Gómara Se puede observar que es correcto.
Anexo B Adrián Vicente Gómara Pero en este caso la n que se muestra va a ser repmat(b2.9991 + 1.4762 ∗ 0.0336 La operación es correcta.5700 ∗ 0.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 1.1. Trabajo Fin de Grado 77 .9928 = 3.
A posteriori se analiza lo que ocurre en la subrutina de la función paso a paso para la nueva variable de sumatorio_capa2. 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.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: .
𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑟𝑟 Esta función va a realizar la siguiente operación: 𝑎𝑎2 = 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 Comprobación: Trabajo Fin de Grado 79 . Esta función quiere decir que va a sumar los valores de la matriz numer en la dimensión de recorrido filas.Anexo B Adrián Vicente Gómara = El resultado es correcto. Este código es condicional. el resultado es correcto. Véase en: Comprobación: Como se puede ver. Si denom=0 entonces pon denom a 1. Comprobación: El resultado es correcto. En nuestro caso no varía.
0). B. nuestra salida es (1. Trabajo Fin de Grado 80 .Anexo B Adrián Vicente Gómara / = El resultado obtenido es correcto.2.6 Paso 6: Finalmente se designa: Comprobación correcta. En el apartado de anexos se puede observar la generación de todo el código que aparece en la ventana de comandos de Matlab.
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 . 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 . 𝑛𝑛0 ] = (𝑛𝑛1.1 … 𝑛𝑛1. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 .1] = (⋮)1∙1 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 . 1 neurona oculta y 2 de salida. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .𝑗𝑗 )1∙𝑛𝑛 0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 2 ⋮ 𝑏𝑏2 [2.1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜=1 𝑏𝑏1 [1.1] = � � ⋮ 2∙1 Trabajo Fin de Grado 81 .1 ANN para COL neuronas de entrada. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 ⋮ [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 . A.
1] ∙ 𝑎𝑎1 = � � ∙ (⋮)1∙1 = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] = ��(𝐿𝐿𝐿𝐿2)𝑖𝑖 � 𝑖𝑖=1 1∙1 Trabajo Fin de Grado 82 .1] − 𝑏𝑏1 [1.𝑗𝑗 )1∙𝑛𝑛 .1] = 𝑒𝑒 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = exp � � = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 2 𝑏𝑏1 [1.1 𝑎𝑎1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [1.Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1 … 𝑛𝑛1.1 0 . ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1.1 ⋮ ⋮ 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 [𝑛𝑛0 . 𝑋𝑋1 = (𝑛𝑛1. � ⋮ � 0 = (⋮)1∙1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .1] + 𝑏𝑏2 [2.1 0 .1 0 .1 ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 .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 =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .1] = � � ⋮ 2∙1 Programa principal: ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . 𝑛𝑛0 ] . 1] = � ⋮ � −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1] = max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = (⋮)1∙1 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 . 1]) = � ⋮ � .1] = � � + � � = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 𝑏𝑏1 [1.1] = � � − (⋮)1∙1 = � � ⋮ 2∙1 ⋮ 2∙1 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1 0 .1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1 0 . (… … 𝑛𝑛0 )1.1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 .1 Como se puede ver la variable x1 se reutiliza para ahorrar memoria. 1] = � ⋮ � +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .
1. Se expresa de la siguiente manera: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝) {𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶.1] = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[2 . • 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). 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2). La solución final es: ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2 = � � ⋮ 2∙1 A. 𝜆𝜆𝑛𝑛0 �. Cuando se define la función en la cabecera. Para acceder al código hay que definirlo de la siguiente manera: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2) En el código principal se llama: 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣1.1 Estructuras utilizadas: • Arrays de tipo float cuyo tamaño es de 24 bits y permite trabajar con números decimales.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 . &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. } • 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. } • Uso de funciones tipo void (vacío). … . 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑎𝑎𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣2) {𝐶𝐶ó𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑. 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. Se expresa de la siguiente manera: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑥𝑥1[𝑛𝑛0 ] = �𝜆𝜆1 . 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 *variable2) Trabajo Fin de Grado 83 . estas función no devuelve ningún valor concreto al código principal.1] ÷ 𝑏𝑏1 [1. Y automáticamente accede a la parte del código que contiene esa función y devuelve el resultado de ese código en esa función.
1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1] = (⋯ )1∙1 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 .𝑗𝑗 )1∙ 𝑛𝑛 0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ⋮ 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . Y que recorriendo con la variable puntero (variable1 [0]. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 [𝑛𝑛0 .1 … 𝑛𝑛1.2 ANN para 3 neuronas entrada.1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑏𝑏1 [1.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 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 Trabajo Fin de Grado 84 . A. 𝑛𝑛0 ] = (𝑛𝑛1. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 −1 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 .…variable1 [1]) vamos sacando los datos de las distintas posiciones de var1 en función del tipo de variable. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .
Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 . 1] = � ⋮ � +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .𝑗𝑗 )1∙ 𝑛𝑛 . ⋮ ⋮ [𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 .1 2 .1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 0 .1 Se vuelve a pisar la variable X1: ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[1 .1 0 .1] ∙ 𝑅𝑅1 = � ⋮ � ∙ (… )1∙1 =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . 1]) = � ⋮ � . 𝑛𝑛0 ] .1 Se vuelve a pisar la variable X1: ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .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 .1 𝑅𝑅1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [1.1 0 .𝑛𝑛0 = � ⋮ � ) 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 .1 … 𝑛𝑛1.1 0 .1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 Programa principal ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � +� ⋮� = �⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 .1 0 .1 Se pisa la variable R2 Trabajo Fin de Grado 85 . ( … … 𝑛𝑛 0 1.1 Como se puede ver se pisa la variable x1 para ahorrar memoria. � ⋮ � 0 = (… )1∙1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 . 𝑋𝑋1 = (𝑛𝑛1.1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 + 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 .1 2 .
2.1 2 . Trabajo Fin de Grado 86 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 ) = � ⋮ � − (max 𝑑𝑑𝑒𝑒 𝑅𝑅2 )1·1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 . con lo cual cuando en el código aparece una mención a salidas se está indicando un 2.𝟏𝟏 La solución final es: ⋮ 𝑅𝑅2 = � ⋮ � 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 𝟐𝟐 .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 2.1 Se pisa la variable R2 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 𝑅𝑅2 = 𝑒𝑒 = exp � ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .𝟏𝟏 A.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 .
1 Variables Capa Oculta: 𝑛𝑛1 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ⋮ 𝑏𝑏1 [𝑛𝑛1 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .𝑗𝑗 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[𝑛𝑛1 .𝑛𝑛0 Variables capa salida: 𝑛𝑛2 : 𝑛𝑛ú𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ⋮ 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 .Anexo C Adrián Vicente Gómara A.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 ⋮ [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛0 ⋮ 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 [𝑛𝑛0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 1 .1 … 𝑛𝑛1. 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 Trabajo Fin de Grado 87 . 1] = � ⋮ � 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 1 .1 −1 [𝑛𝑛 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 0 .1 𝑛𝑛1. 𝑛𝑛0 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.
( … … 𝑛𝑛 0 1. �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖.𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼1− 1[𝑛𝑛1 . 𝑛𝑛0 ] . 1]) = � ⋮ � . 𝑋𝑋1 = � … … …� .𝑛𝑛0 0 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 .1 0 .1 1+ 𝑒𝑒 1 Se reutiliza la variable R1 𝑛𝑛1.1 … 𝑛𝑛1.1 2 .1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖. 1] = � ⋮ � [𝑛𝑛 +� ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 . 𝑛𝑛1 ] ∙ 𝑅𝑅1 = � … … …� ∙ �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀− 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏1 [𝑛𝑛1 .1 1 .1 Como se puede ver se reutiliza la variable x1 para ahorrar memoria.1 … 𝑛𝑛1.Anexo C Adrián Vicente Gómara 𝑛𝑛1.1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 + 𝑏𝑏2 [𝑛𝑛2 .1 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 0 0 .1 0 .1 ⋮ ⋮ [𝑛𝑛 𝑇𝑇 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 ∙ (𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 0 .1 … 𝑛𝑛1.𝑛𝑛0 = � ⋮ � ) 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 .1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 0 .1 2 . 1] = � ⋮ � +�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛1 𝑛𝑛 .1 Se reutiliza la variable R2 ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑅𝑅2 − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 ) = � ⋮ � − (max 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑅𝑅2 )1·1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 2 .1 Trabajo Fin de Grado 88 .1 1 .𝑛𝑛1 Programa principal ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 − 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 0 . 1] = � ⋮ � +� ⋮� = �⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 . 1] = � ⋮ � [𝑛𝑛 −�⋮� =�⋮� 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 0 .1 0 .𝑗𝑗 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 2 . 𝑛𝑛1.𝑛𝑛1 1 .1 ⋮ −1 ⋮ 𝑋𝑋1 = 𝑋𝑋1 + 𝑋𝑋1− 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠− 𝑋𝑋𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 0 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 𝑛𝑛1 𝑛𝑛 1 .1 2 2 ⋮ 𝑅𝑅1 = −1= ⋮ −1=� ⋮� 1 + 𝑒𝑒 −2∙𝑅𝑅1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 −2∙� ⋮ � 1 . 𝑛𝑛1 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 1 1 .
1 2 . 𝑛𝑛1 ] ∙ 𝑅𝑅1 = � … … …� ∙ �⋮� =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 𝑛𝑛2 ∙1 𝟐𝟐 .𝑛𝑛1 } Cuando se desea realizar la siguiente operación por ejemplo: 𝑛𝑛1. 𝑛𝑛1 ] = � … … …� 𝑛𝑛𝑖𝑖. 𝑛𝑛1.𝑗𝑗 𝑛𝑛 2 .𝟏𝟏 La solución final es: ⋮ 𝑅𝑅2 = � ⋮ � 𝒏𝒏𝒊𝒊 𝒏𝒏 𝟐𝟐 .𝑗𝑗 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 . &𝐿𝐿𝐿𝐿2_1[𝑗𝑗 ∗ 𝑛𝑛1].1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖.1 Para multiplicar cada una de las filas de la matriz LW2 por el vector R1 se recorre mediante: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 (𝑗𝑗 = 0. Trabajo Fin de Grado 89 .Anexo C Adrián Vicente Gómara ⋮ ⋮ 𝑅𝑅2 = 𝑒𝑒 𝑅𝑅2 = exp � ⋮ � =�⋮� 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑛 2 .1 … 𝑋𝑋𝑛𝑛2.1 2 .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 .1 … 𝑛𝑛1.𝟏𝟏 A.3.1 Estructuras utilizadas: En este caso nos encontramos con matrices de dimensiones mayores que 1 tanto en filas como en columnas.1 … 𝑛𝑛𝑖𝑖. Para poder llevar a cabo esta modificación se ha definido todo en un mismo array de la siguiente manera: 𝑛𝑛1. para que estas pasen a almacenarse de la memoria de datos a la memoria de programa y así descargar la de datos. También se han utilizado variables de tipo const.𝑛𝑛1 1 . 𝑗𝑗 < 𝑛𝑛2.1 … 𝑛𝑛1.𝑛𝑛1 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝐿𝐿𝐿𝐿2_1[𝑛𝑛2 ∗ 𝑛𝑛1] = {𝑋𝑋1. 𝑗𝑗 + +) 𝑅𝑅2[𝑗𝑗] = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚_𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(&𝑅𝑅1.0).𝑗𝑗 ⋮ ⋮ 𝐿𝐿𝐿𝐿2[𝑛𝑛2 .
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