/// <summary>
/// Renvoie le voisinage du gagnant
/// </summary>
/// <param name="gagnant"></param>
/// <param name="totalIteration"></param>
/// <param name="iterationCourante"></param>
/// <returns></returns>
private List <KohonenNeurone> Voisinage(KohonenNeurone gagnant, int totalIteration, int iterationCourante)
{
// on commence par calculer le rayon
double rayon = FonctionsAttenuation.Sigma(RayonCarte, totalIteration, iterationCourante);
// on recherche les neurones présents dans le rayon
// leurs poids seront ajustés
List <KohonenNeurone> voisinage = new List <KohonenNeurone>();
for (int x = 0; x < Grille.GetLength(0); x++)
{
for (int y = 0; y < Grille.GetLength(1); y++)
{
KohonenNeurone neurone = Grille[x, y];
neurone.Distance = Distance(neurone, gagnant);
if (neurone.Distance <= rayon)
{
voisinage.Add(neurone);
}
}
}
Debug.WriteLine("Voisinage: " + voisinage.Count.ToString());
return(voisinage);
}
/// <summary>
/// Sauvegarde un réseau de Kohonen 2D dans un bitmap
/// </summary>
/// <param name="name">Nom du fichier sans extension ni chemin</param>
public string ToBitmap(string name)
{
int X = Grille.GetLength(0);
int Y = Grille.GetLength(1);
Bitmap bitMap = new Bitmap(X, Y);
for (int x = 0; x < X; x++)
{
for (int y = 0; y < Y; y++)
{
Neurone neurone = Grille[x, y];
Color couleur = Color.FromArgb((int)neurone.Poids[0], (int)neurone.Poids[1], (int)neurone.Poids[2]);
bitMap.SetPixel(x, y, couleur);
}
}
string modele = @"c:\temp\{0}.bmp";
string fichier = string.Format(modele, name);
bitMap.Save(fichier);
return fichier;
}