RESUM
 	En els últims anys les llengües electròniques s'han convertit en una excel · lent alternativa als mètodes tradicionals d'anàlisi per al control dels processos i productes, entre d'altres, en l'àmbit agroalimentari. Es tracta de sistemes que, mitjançant tècniques electroquímiques, com la potenciometria o la voltametria combinades amb eines d'anàlisi multivariant, són capaços de classificar mostres i quantificar els seus paràmetres fisicoquímics. El seu funcionament es basa en la utilització de sensors de sensibilitat creuada, el que permet mesurar mostres en les que existeixin interferències entre els diferents compostos que la integren.
      En l'actualitat la majoria dels mètodes emprats per a la determinació de les propietats fisicoquímiques són destructius. El disseny de sistemes de mesura no destructius és un repte. Però a més de preservar la integritat de les mostres analitzades, les noves tècniques analítiques han de tenir un baix cost i un funcionament senzill, no depèndent de mà d'obra qualificada.
      Per a l'anàlisi de les dades se sol utilitzar tècniques de reconeixement de patrons no supervisades, com és l'Anàlisi de Components Principals (PCA). Però en moltes ocasions, és convenient realitzar anàlisis supervisió passat, on, les categories de les mostres estan predefinides i la finalitat és comprovar si és possible aconseguir un sistema que sigui capaç de classificar adequadament mostres noves que entra al sistema de mesura. Un dels mètodes més utilitzats per fer una classificació de les mostres amb tècniques supervisades són les xarxes neuronals artificials (RNA).
      Hi ha diversos tipus de xarxes neuronals, les més conegudes i utilitzades són les anomenades Perceptrón multicapa. L'entrenament d'aquesta xarxa consisteix en fixar els pesos de cadascuna de les neurones. Aquest tipus de xarxa neuronal, s'ha comprovat la seva utilitat en múltiples aplicacions amb llengües electròniques, però també ha demostrat les seves limitacions, que vénen determinades fonamentalment per la complexitat de l'algorisme d'entrenament matemàtic qui la munta, l'alt cost computacional quan la seva grandària és elevat i l'opacitat dels càlculs interns per determinar el pes de les neurones. Per intentar solucionar alguns dels inconvenients de les xarxes de tipus Perceptrón, van sorgir les xarxes que utilitzen l'anomenada tècnica de ressonància adaptativa (ART).
      Per realitzar l'anàlisi de l'estructura de les xarxes neuronals de tipus Perceptrón multicapa i / o Fuzzy ARTMAP i la seva aplicació a microcontrolador (?C) s'utilitzaran les dades procedents de diverses experiències. S'ha partit de dades procedents de diferents equips de mesura per realitzar l'entrenament de la RNA i posteriorment implementar en un ?C.		
 	En el primer tipus d'experiències les dades procedeixen d'un dispositiu dissenyat per calcular els coeficients d'extinció de la llum solar en les columnes d'aigua amb cinc longituds d'ona diferents (tres per al rang visible, els raigs UV i IR). La RNA tipus perceptró s'implementa com una rutina de programari addicional, entrenant-se en un ordinador mitjançant MATLAB ® i utilitzant dades reals de la unitat foto-sensora, el que permet determinar la denominada profunditat del disc de Secchi.
      En el segon tipus d'experiències s'han utilitzat pel · lícules de polièster com substrats, de manera que s'obtenen uns sensors d'humitat. El sensor obtingut d'aquesta manera presenta una resposta no lineal. La RNA tipus perceptró multicapa que s'implementa en el ?C permet obtenir una resposta lineal del sensor.
       	En el tercer tipus d'experiències les dades s'han obtingut dels mesuraments potenciomètriques realitzades amb diferents tipus d'aigües potables que tenen diferents concentracions i tipus de sals. També s'han realitzat mesuraments de quatre classes de mel. La RNA, implementada al ?C, tipus Fuzzy ARTMAP és capaç de realitzar una classificació d'aquestes mostres d'aigua o de mel.
      En el quart tipus d'experiències s'han utilitzat les dades obtingudes per voltametria de polsos per fer una classificació (Fuzzy ARTMAP) i predicció (tres xarxes perceptró multicapa) de la concentració de glifosat.
      Els sistemes de mesura utilitzats en les diferents experiències s'han desenvolupat "ad hoc", des d'un "ull electrònic" en el cas de Secchi, fins a "llengües electròniques": potenciomètrica o voltamétrica.
      Com a conclusió es pot dir que per a les diferents experiències estudiades, la selecció prèvia de variables dóna com a resultat una disminució en la dimensionalitat, el que redunda en una disminució de la quantitat de memòria necessària en el ?C i un augment significatiu en els corresponents resultats d' classificació.