public static void ShowCLZOfPoint(XYZ basePoint)
{
List <XYZ> CLZPoints = PointsConvertor.StepPointsToXYZByBasePoint(basePoint, CLZInfo.Points);
Visualizator.ShowPoints(new PointsVisualizator(CLZPoints));
}
static void Main()
{
do
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("MENU: \n 1 - Treinar \n 2 - Carregar Rede Neural \n 3 - Salvar Rede Neural \n 4 - Executar \n 0 - Sair");
var op = Console.ReadKey().KeyChar;
if (op == '1')//treinar
{
using (var ofd = new OpenFileDialog()
{
Filter = "Arquivo Treino File|*.txt", Title = "Selecione o arquivo de treino: "
})
{
if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
using (var ofd2 = new OpenFileDialog()
{
Filter = "Arquivo Treino File|*.txt", Title = "Selecione o arquivo de treino: "
})
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("Aguarde...");
var neuralFile_A = File.ReadAllLines(ofd.FileName);
var pc_A = PointsConvertor.Converter(neuralFile_A);
PointsConverted pc_B = null;
if (ofd2.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
var neuralFile_B = File.ReadAllLines(ofd2.FileName);
pc_B = PointsConvertor.Converter(neuralFile_B);
}
var inicio = DateTime.Now;
MLP.Train(pc_A, pc_B);
Console.WriteLine("Treino realizado com sucesso \n Inicio: " + inicio.ToLongTimeString() + " \n Fim: " + DateTime.Now.ToLongTimeString());
Console.ReadKey();
}
}
}
}
else if (op == '2')//carregar rede neural
{
using (var ofd = new OpenFileDialog()
{
Filter = "MLP Files|*.mlp", Title = "Selecione o arquivo de rede neural: "
})
{
if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
try
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("Aguarde...");
MLP.LoadNetwork(ofd.FileName);
Console.WriteLine("Rede neural recarregada com sucesso.");
Console.ReadKey();
}
catch (Exception)
{
Console.WriteLine("Erro na leitura dos dados.");
Console.ReadKey();
}
}
}
}
else if (op == '3')//salvar rede neural
{
using (var ofd = new SaveFileDialog()
{
Filter = "MLP Files|*.mlp", Title = "Salve o arquivo de rede neural: "
})
{
if (ofd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("Aguarde...");
var retorno = MLP.SaveNetwork(ofd.FileName);
Console.WriteLine("Arquivo salvo em: " + retorno);
Console.ReadKey();
}
}
}
else if (op == '4')//executar simulação
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("Aguarde...");
Executa();
}
}while (true);
}
static void Main(string[] args)
{
using (var ofd_A = new OpenFileDialog()
{
Filter = "Arquivo Treino File|*.txt", Title = "Selecione o arquivo de treino: "
})
{
if (ofd_A.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
using (var ofd_B = new OpenFileDialog()
{
Filter = "Arquivo Treino File|*.txt", Title = "Selecione o arquivo de treino: "
})
{
if (ofd_B.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
Console.Clear();
Console.WriteLine("Aguarde...");
var neuralFile_A = File.ReadAllLines(ofd_A.FileName);
var pc_A = PointsConvertor.Converter(neuralFile_A);
var neuralFile_b = File.ReadAllLines(ofd_B.FileName);
var pc_B = PointsConvertor.Converter(neuralFile_b);
//NEURAL FILE A
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_A.entrada, pc_A.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 5000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_A.entrada, pc_A.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 20000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
//NEURAL FILE B
Console.WriteLine("===============");
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_B.entrada, pc_B.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 5000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_B.entrada, pc_B.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 20000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
//NEURAL FILE A + B
pc_A.Juntar(pc_B);
Console.WriteLine("===============");
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_A.entrada, pc_A.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 5000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
for (int i = 1; i <= 16; i++)
{
var trainingSet = new BasicNeuralDataSet(pc_A.entrada, pc_A.saida);
ResetEstrutura(i);
double erro = ResultTreinamento(i, trainingSet, 20000);
Console.WriteLine($"Neuronios: {i} | error: {erro}");
}
Console.ReadKey();
}
}
}
}
}
