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1. Un distribuidor de productos dispone de una bodega que almacena una gran variedad de frutas y verduras. Cuando la fruta es llevada a la bodega, varios tipos de fruta pueden ser mezcladas entresí. El distribuidor quiere una máquina que vaya a clasificar la fruta según el tipo. Hay una cinta transportadora en la que se carga la fruta.

Esta transportadora pasa a través de un conjunto desensores, que miden tres propiedades de la fruta: forma, textura y peso. El sensor de la forma dará como salida 1 si la fruta es aproximadamente redonda y –1 si es más elíptica. El sensor de texturadará salida 1 si la superficie de la fruta es suave y un -1 si es áspera. El sensor de peso da un 1 si la fruta pesa más de una libra y -1 si pesa menos de una libra. Las tres salidas de los sensoresserán entonces la entrada a una red neuronal. El propósito de la red es decidir qué tipo de fruta está en la cinta transportadora, para que la fruta pueda ser dirigida hacia el depósito de almacenamientocorrecto.












Se pide diseñar la red neuronal usando la Toolbox de Redes Neuronales de Matlab. Asumir que sólo hay dos tipos de fruta en la transportadora: Manzanas y Naranjas.Solución:


Para la solución de este problema se calcula la salida de cada uno de los patrones naranjas p1= [1,-1,-1]; manzanas p2= [-1, 1, 1].

Explicación: analizando el problema, lasnaranjas tienden a ser redondas (1 según definición del problema), la piel (cascara) tiende a ser espera (-1) y en relación al peso, tiende a ser menos pesadas que las manzanas (-1); Una manzana en cambio,es más elíptica (-1), la piel de la manzana es suave(1) y tienden a ser más pesadas que las naranjas(1); utilizando la función hardlim (Wp+b), luego se calcula el error, se modifican los pesos usandola regla de aprendizaje del perceptron y seguidamente con la matriz de pesos (W) y el umbral (b) se resuelve el problema.




Arquitectura: Un perceptrón con 3 entradas y una salida....