Ruido artificial.

Análisis de los datos obtenidos de la inducción de ruido artificial: Después aplicar la función de ruido artificial a los datos de entrada se ingresaron a la RNA (previamente entrenada) y se obtuvieron los siguientes datos, considerando una precisión de ±10%, Se localizaron 48 posiciones correctas para la coordenada X, con la optimización mejoro a 49. Para el eje vertical (Y) se encontraron 11 con la RNA y 13 con el sistema neuro difuso. Finamente 55 defectos fueron clasificados aumentando a 58 con el proceso neuro difuso.

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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En la tabla 7.24 se muestran los resultados obtenidos del análisis de varianza.

Tabla 7.24. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con la RNA, en el eje X contra la real.

Origen GL SC CM F P Coordenada real en X 20 1566.1 78.3 1.39 0.153 Error 79 4451.6 56.3 Total 99 6017.6

En este caso, el valor de P se interpreta como la probabilidad de encontrar un valor F a la derecha de 1.39 con 20 GL en el numerador, y 79 en el denominador dado que la hipótesis nula no se cumple. Así que la probabilidad de cometer un error es de 15%. Los datos se ilustran mejor en la gráfica 7.35 donde se aprecia que la dispersión está entre -15 y 20.

Figura 7.35. Histograma de residuos: localización con RNA placa con dos muescas coordenada X.

La tabla 7.25 muestra los resultados del ANOVA después que se aplico la optimización neuro difusa. El valor de P en este caso es 35% lo que indica que los valores simulados no están próximos a los reales. Sin embargo, la optimización neuro difusa muestra una dispersión de -12 a 8, en el histograma de residuos de la figura 7.36, que es menor a la ilustrada en la figura 7.35.

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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Tabla 7.25. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con el análisis neuro difuso, en el eje X contra la real.

Origen GL SC CM F P Coordenada real en X 20 651.7 32.6 1.11 0.353 Error 79 2310.1 29.2 Total 99 2961.7

Figura 7.36. Histograma de residuos: localización con análisis neuro difuso placa con dos muescas coordenada X.

En este caso la interpretación estadística es que existen diferencias entre los datos originales y los optimizados. En la tabla 7.26 se muestran los valores del ANOVA para la coordenada Y.

Tabla 7.26. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con la RNA, en el eje Y contra la real.

Origen GL SC CM F P Coordenada real en Y 7 87.1 12.4 1.16 0.335 Error 92 989.3 10.8 Total 99 1076.5

En este caso, el valor de P se interpreta como la probabilidad de encontrar un valor F a la derecha de 99 con 7 GL en el numerador, y 92 en el denominador dado que la hipótesis nula no se cumple. Así que la probabilidad de cometer un error es de 33%. Los datos se ilustran en la gráfica 7.37 donde se aprecia que la dispersión está entre -5 y 6.

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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Figura 7.37. Histograma de residuos: localización con RNA placa con dos muescas coordenada Y.

La tabla 7.27 muestra los resultados del ANOVA después que se aplico la optimización neuro difusa. El valor de P en este caso es 52% lo que indica que los valores simulados no están próximos a los reales. Sin embargo, la optimización neuro difusa muestra una dispersión de -4 a 4, en el histograma de residuos de la figura 7.38, que es menor a la ilustrada en la figura 7.37.

Tabla 7.27. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con el análisis neuro difuso, en el eje Y contra la real.

Origen GL SC CM F P Coordenada real en Y 7 40.44 5.78 0.88 0.529 Error 92 607.00 6.60 Total 99 647.44

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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Figura 7.38. Histograma de residuos: localización con análisis neuro difuso placa con dos muescas coordenada Y.

En este caso la interpretación estadística es que existen diferencias entre los datos originales y los optimizados. En la tabla 7.28 se muestran los valores del ANOVA para la clasificación.

Tabla 7.28. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con la RNA, para la clasificación.

Origen GL SC CM F P

Clasificación 2 0.658 0.329 2.27 0.109 Error 97 14.079 0.145

Total 99 14.737

En este caso, el valor de P se interpreta como la probabilidad de encontrar un valor F a la derecha de 2.27 con 2 GL en el numerador, y 97 en el denominador dado que la hipótesis nula no se cumple. Así que la probabilidad de cometer un error es alta. La figura 7.39 ilustra el histograma de residuos donde se aprecia una dispersión de valores entre -0.4 a 0.8.

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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Figura 7.39. Histograma de residuos: clasificación con RNA placa con dos muescas.

Considerando que los valores para clasificación son 0, 0.5 y 1 los resultados obtenidos no son adecuados debido a que no marcan un patrón definido hacia los valores antes escritos. La tabla 7.29 muestra los valores ANOVA de la optimización neuro difusa. En la gráfica 7.40 se muestra el histograma.

Tabla 7.29. ANOVA unidireccional placa con dos muescas: Coordenada simulada, con el análisis neuro difuso, para la clasificación.

Origen GL SC CM F P

Clasificación 2 0.3359 0.1680 2.30 0.106 Error 97 7.0776 0.0730

Total 99 7.4135

Figura 7.40. Histograma de residuos: clasificación con análisis neuro difuso placa sin muesca.

Capítulo VII: Evaluación de Resultados.

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En este caso la interpretación estadística es que existen diferencias entre los datos originales y los optimizados a través del análisis neuro difuso. Sin embargo, se aprecia una tendencia a orientar los valores hacia 0, 0.5 y 1.