Proyecto Redes Neuronales

UNIVERSIDAD CARLOS III MADRID
PROYECTO FIN DE CARRERA
INGENIERÍA INDUSTRIAL

“Desarrollo de una interfaz gráfica de redes
neuronales usando Matlab”

AUTOR: ALFONSO MORENO RODRÍGUEZ
TUTOR: ISABEL GONZÁLEZ FARIAS

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Índice
Capítulo 1: “Introducción”
1.1.-Introducción

-5-

1.2.-Objetivos

-5-

1.3.-Estructura del proyecto

-6-

Capítulo 2: “Fundamentos teóricos de lasredes neuronales”
2.1.-Fundamentos biológicos de las redes neuronales

-7-

2.2.-Redes neuronales artificiales

-7-

2.3.-Redes Perceptron multicapa

-10-

2.3.1.-Introducción

-10-

2.3.2.-Arquitectura del perceptron multicapa

-10-

2.3.3.-Algoritmo de retropropagación

-11-

2.3.4.-Mejoras del algoritmo de aprendizaje

-15-

2.4.-Redes neuronales de base radial-20-

2.4.1.-Introducción

-20-

2.4.2.-Arquitectura

-20-

2.4.3.-Entrenamiento

-22-

Capítulo 3: “Redes neuronales en Matlab”
3.1.-Redes perceptron multicapa

-28-

3.1.1.-Creación de la red

-28-

3.1.2.-Simulación de la red

-28-

3.1.3.-Entrenamiento

-29-

3.1.4.-Métodos que se pueden utilizar en Matlab para mejorar la
capacidad de generalización de la red3.1.5.-Preproceso y postproceso
3.2.-Redes neuronales de base radial

-32-34-36-

3.2.1.-Introducción

-36-

3.2.2.-Creación de red

-36-

Capítulo 4: “Uso de la GUI de Matlab”
4.1.-Introducción

-38-

4.2.-Objetos gráficos en Matlab

-38-

4.2.1.-Estructura jerárquica de los objetos gráficos en Matlab.

-38-

4.2.2.-Identificadores de los objetos

-39-4.2.3.-Propiedades de los objetos gráficos

-40-

4.3.-Creación de objetos gráficos

-40-

4.3.1.-Creación de controles

-40-

4.3.2.-Creación de menús de interfaz con el usuario

-42-

4.3.3.-Creación de ejes para la representación de gráficas

-43-

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Capítulo 5: “Descripción de la GUI”
5.1.-Introducción

-44-

5.2.-Inicio y distribución de los elementos en el programa

-44-5.3.-Funcionalidades del programa

-45-

5.3.1.-Introducción

-45-

5.3.2.-Abrir

-46-

5.3.3.-Análisis previo de datos

-48-

5.3.4.-Arquitectura de red

-57-

5.3.5.-Parámetros de entrenamiento

-60-

5.3.6.-Postproceso

-73-

5.3.7.-Guardar estructura de red

-79-

5.3.8.-Guardar resultados de entrenamiento

-81-

5.3.9.-Ejecutar la red con un nuevo conjunto dedatos

-83-

5.3.10.-Ayuda

-84-

5.4.-Panel de listado de errores

-84-

5.5.-Panel de información del proceso

-85-

5.6.-Comparativa con herramientas similares de Matlab

-87-

5.6.1.-Introducción

-87-

5.6.2.-Descripción de la GUI nntool de Matlab

-87-

5.6.3.-Comparativa

-90-

5.7.-Compatibilidad con las distintas versiones de Matlab.

-91-

Capítulo 6:“Aplicaciones”
6.1.-Diseño y entrenamiento de una red neuronal para la predicción de
fuerzas de corte en una operación de mecanizado

-92-

6.1.1.-Introducción

-92-

6.1.2.-Análisis previo de datos

-92-

6.1.3.-Arquitectura de red

-102-

6.1.4.-Parámetros de entrenamiento y entrenamiento

-103-

6.1.5.-Postproceso

-106-

6.1.6.-Guardar resultados de entrenamiento-110-

6.2.-Diseño de una red neuronal para obtener la curva de potencia de un
generador eólico.

-111-

6.2.1.-Introducción

-111-

6.2.2.-Análisis previo de datos

-111-

6.2.3.-Elección de la arquitectura de la red

-115-

6.2.4.-Parámetros de entrenamiento

-116-

6.2.5.-Entrenamiento y resultados de los diversos modelos.

-116-

6.2.6.-Conclusiones.

-123-Capítulo 7: “Conclusiones y futuros trabajos”
Capítulo 8: “Bibliografía”

-124-1254

Capítulo 1: Introducción y objetivos.
1.1.-Introducción.
Las redes neuronales son técnicas no paramétricas muy utilizadas en diversos ámbitos
de la ciencia e ingeniería porque permiten resolver problemas complejos, que muchas veces
no son fáciles de resolver utilizando técnicas tradicionales como la...