Implementació en llenguatge ‘C’ d’una xarxa Fuzzy ARTMAP amb una estratègia de votin AUTOR: Jordi Vila. DIRECTOR:Jesús Brezmes. jvilaromero@yahoo.com jesus.brezmes@urv.cat Resum. Aquest projecte consisteix en programar una xarxa neuronal ‘FuzzyArtmap’ en llenguatge ‘C’ per millorar el rendiment del programa desenvolupat prèviament a l’entorn de programació ‘Matlab’. Es tracta de una traducció, millora i optimització del codi de funcionament que s’ha fet servit en múltiples estudis de recerca anteriors. Aquest algorisme de intel·ligència artificial es de tipus supervisat i permet classificar patrons no presentats prèviament. El Algorisme s’ha implementat amb una millora anomenada ”Estratègia de Vot” per tal de donar un nivell de confiança estadística a la classificació feta amb cada nova entrada. Aquesta aproximació requereix de un alt nivell de processament i es per això molt desitjable optimitzar el codi per que la solució s’obtingui amb menys temps. Per comprovar el funcionament s’han executat diferents conjunts de mesura representatius, demostrant el funcionament correcte del programa i la seva rapidesa de càlcul. En el projecte s’ha inclòs un manual de usuari per tal de poder optimitzar els paràmetres d’ús segons la particularitat de les mesures de cada estudi. Titulació: Enginyeria Tècnica Industrial en Electrònica Industrial Data Presentació: Maig de 2010 . Implementación en lenguaje ‘C’ de una red Fuzzy ARTMAP con una estrategia de votin AUTOR: Jordi Vila. DIRECTOR:Jesús Brezmes. jvilaromero@yahoo.com jesus.brezmes@urv.cat Resumen. Este proyecto consiste en programar una red neuronal 'FuzzyArtmap' en lenguaje 'C' para mejorar el rendimiento del programa desarrollado previamente en el entorno de programación 'Matlab'. Se trata de una traducción, mejora y optimización del código de funcionamiento que se ha hecho servir en múltiples estudios de investigación anteriores. Este algoritmo de inteligencia artificial es de tipo supervisado y permite clasificar patrones no presentados previamente. El Algoritmo se ha implementado con una mejora llamada "Estrategia de Voto" para dar un nivel de confianza estadística en la clasificación hecha con cada nueva entrada. Esta aproximación requiere de un alto nivel de procesamiento y es por ello muy deseable optimizar el código para que la solución se obtenga con menos tiempo. Para comprobar el funcionamiento se han ejecutado diferentes conjuntos de medidas representativos, demostrando el funcionamiento correcto del programa y su rapidez de cálculo. En el proyecto se ha incluido un manual del usuario para poder optimizar los parámetros de uso según la particularidad de las medidas de cada estudio. Titulación: Ingeniería Técnica Industrial en Electrónica Industrial Fecha Presentación: Mayo de 2010 . Implementation language 'C' with a network Fuzzy ARTMAP voting strategy AUTHOR: Jordi Vila. DIRECTOR:Jesús Brezmes. jvilaromero@yahoo.com jesus.brezmes@urv.cat Abstract. This project deals with the implementation of a “FuzzyArtmap” neural network in the “C” programming language to optimize the performance of this algorithm that was previously programmed in the matlab mathematical environment. In short , the main goal is to translate, to improve and optimize of the code that has been already used in multiple research studies before under the matlab platform. This artificial intelligence algorithm can be classified as supervised and allows the classification of patterns not shown previously. The algorithm has been implemented with an improvement approach named “voting strategy” so to give an statistical confidence interval to the classification done with each new entry. This approach requires a high level of processing power and this is one of the main reasons to optimize code so the answer is obtained in a reasonable amount of time. To test the behavior of the algorithm, different test data sets have been evaluated. They prove the program works as it should and compares the calculation time to the one obtained with matlab, showing that is quite faster than the older version. Study Program: Technical Industrial Engineering in Industrial Electronics Defense Date: May 2010.