public virtual void UnlaidProtectionInMiddle(KnowlegeBaseRules current_database)
{
for (int i = 0; i < CountVars; i++)
{
if (AcceptedFeatures[i] == false)
{
continue;
}
List <Term> current_terms = current_database.TermsSet.FindAll(x => x.NumberOfInputVar == i);
if (current_terms.Exists(x => x.TermFuncType == TypeTermFuncEnum.Гауссоида))
{
continue;
}
for (int j = 0; j < current_terms.Count - 1; j++)
{
if ((current_terms[j].Max < current_terms[j + 1].Min))
{
double temp = current_terms[j].Max;
current_terms[j].Max = current_terms[j + 1].Min;
current_terms[j + 1].Min = temp;
}
if (current_terms[j].Max == current_terms[j + 1].Min)
{
current_terms[j].Max += learnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter * 0.001;
current_terms[j + 1].Min -= learnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter * 0.001;
}
}
}
}
public virtual void UnlaidProtectionFixMaxMinBorder(KnowlegeBaseRules Source)
{
for (int i = 0; i < CountVars; i++)
{
if (AcceptedFeatures[i] == false)
{
continue;
}
List <Term> all_terms_for_var =
Source.TermsSet.FindAll(x => x.NumberOfInputVar == i);
if (all_terms_for_var.Find(x => x.TermFuncType == TypeTermFuncEnum.Гауссоида) != null)
{
continue;
}
else
{
double min = all_terms_for_var.Min(x => x.Min);
int min_index = all_terms_for_var.FindIndex(x => (x.Min == min));
all_terms_for_var[min_index].Min =
learnSamplesSet.InputAttributes[i].Min - 0.001 * learnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter;
//double max = double.NegativeInfinity;
double max = all_terms_for_var.Max(x => x.Max);
int max_index = all_terms_for_var.FindIndex(x => (x.Max == max));
all_terms_for_var[max_index].Max = learnSamplesSet.InputAttributes[i].Max +
0.001 * learnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter;
}
}
}
/// <summary>
/// Часть метода геометрической коррекции базы правил, исправляет ситуацию когда существую на входных признаках области не принадлежащие ни одному из множеств.
/// </summary>
/// <param name="Source">База правил подлежащая исправлению методом геометрической проверки</param>
protected virtual void UnlaidProtectionInMiddle(KnowlegeBaseRules Source)
{
Requires(Source != null);
for (int i = 0; i < CountFeatures; i++)
{
if (AcceptedFeatures[i] == false)
{
continue;
}
List <Term> TermsForVar = Source.TermsSet.FindAll(x => x.NumVar == i);
if (TermsForVar.Exists(x => x.TermFuncType == TypeTermFuncEnum.Гауссоида))
{
continue;
}
for (int j = 0; j < TermsForVar.Count - 1; j++)
{
if ((TermsForVar[j].Max < TermsForVar[j + 1].Min))
{
double temp = TermsForVar[j].Max;
TermsForVar[j].Max = TermsForVar[j + 1].Min;
TermsForVar[j + 1].Min = temp;
}
if (TermsForVar[j].Max == TermsForVar[j + 1].Min)
{
TermsForVar[j].Max += LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter * 0.001;
TermsForVar[j + 1].Min -= LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter * 0.001;
}
}
}
}
/// <summary>
/// Часть метода геометрической коррекции базы правил, исправляет ситуацию когда для данных содержащих минимальные или максимальные значения входящих признаков результат классификации или аппроксимации неопределен
/// </summary>
/// <param name="Source">База правил подлежащая исправлению методом геометрической проверки</param>
protected virtual void UnlaidProtectionFixMaxMinBorder(KnowlegeBaseRules Source)
{
Requires(Source != null);
for (int i = 0; i < CountFeatures; i++)
{
if (AcceptedFeatures[i] == false)
{
continue;
}
List <Term> termsForVar =
Source.TermsSet.FindAll(x => x.NumVar == i);
if (termsForVar.Find(x => x.TermFuncType == TypeTermFuncEnum.Гауссоида) != null)
{
continue;
}
else
{
double min = termsForVar.Min(x => x.Min);
int min_index = termsForVar.FindIndex(x => (x.Min == min));
termsForVar[min_index].Min =
LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Min - 0.001 * LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter;
double max = termsForVar.Max(x => x.Max);
int max_index = termsForVar.FindIndex(x => (x.Max == max));
termsForVar[max_index].Max = LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Max +
0.001 * LearnSamplesSet.InputAttributes[i].Scatter;
}
}
}
public virtual void UnlaidProtectionFix(KnowlegeBaseRules Source)
{
lock (Source)
{
UnlaidProtectionFixMaxMinBorder(Source);
UnlaidProtectionInMiddle(Source);
Source.TermsSet.Trim();
}
}
/// <summary>
/// Метод геометрической коррекции базы правил, гарантирует верное вычисление ошибки на обучающей и тестовой выборках за счёт разрешения ситуаций неопределенности (некоторые входные признаки неполностью покрыты функциями принадлежности)
/// </summary>
/// <param name="Source">База правил подлежащая исправлению методом геометрической проверки</param>
public virtual void UnlaidProtectionFix(KnowlegeBaseRules Source)
{
Requires(Source != null);
if (
(double.IsInfinity(ErrorLearnSamples(Source))) ||
(double.IsNaN(ErrorLearnSamples(Source))) ||
(double.IsInfinity(ErrorTestSamples(Source))) ||
(double.IsNaN(ErrorTestSamples(Source)))
)
{
lock (Source)
{
UnlaidProtectionFixMaxMinBorder(Source);
UnlaidProtectionInMiddle(Source);
Source.TermsSet.Trim();
}
}
}
public abstract double ErrorLearnSamples(KnowlegeBaseRules Source);
/// <summary>
/// Функция получающая количество правил в заданной базе правил
/// </summary>
/// <param name="Source">База правил</param>
/// <returns>Количество правил</returns>
abstract public int ValueRuleCount(KnowlegeBaseRules Source);
/// <summary> /// Функция получающая сложность заданной базы правил как суммы количества правил и термов /// </summary> /// <param name="Source">База правил</param> /// <returns>Сумма количества правил и термов</returns> abstract public int ValueComplexity(KnowlegeBaseRules Source);
