private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
double dou = 0;
//listBox1.Items.Clear();
for (double q = 0.0001; q < 0.1; q = q + 0.005)
{
n = q;
dou = 0;
//Объем обучающей выборки
countRow = Convert.ToInt32(textBox_X.Text);
numHidden = Convert.ToInt32(textBox_C.Text);
countIter = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix(filename, countRow, numInput);
double[] d = ReaderWriter.ReadVector(filename, countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
//Коэффициент обучение сети
// n = Convert.ToDouble(textBox_n.Text);
countRow = Convert.ToInt32(textBox_X.Text);
numHidden = Convert.ToInt32(textBox_C.Text);
countIter = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix(filename, countRow, numInput);
d = ReaderWriter.ReadVector(filename, countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
//Инициализация центроид
// centroids = ReaderWriter.ReadMatrixC(filename, countRow, numInput, numHidden, d);
rn = new NeuralNetwork(countRow, numInput, numHidden, numOutput, x, centroids, n, temp, er);
rn.countIter = countIter;
//Инициализация весов
rn.SetWeight();
// Обучение сети
// rn.TrainNetwork(x, centroids, countRow, numInput, numHidden, numOutput, D);
er = rn.errTrain;
countRow = 30;
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix("iris_test.txt", countRow, numInput);
d = ReaderWriter.ReadVector("iris_test.txt", countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
// Тестирование сети
errTest = rn.TestNetwork(x, D, countRow, numInput, numOutput, numHidden);
dou += errTest;
// listBox1.Items.Add(errTest);
}
Console.WriteLine("(" + q + ";" + dou / 10 + ")");
// Console.WriteLine("(" + q +";" + dou / 10 + ")");
//listBox1.Items.Add("Итого: " + dou / 10);
}
for (double q = 0.1; q < 1; q = q + 0.02)
{
n = q;
dou = 0;
//Объем обучающей выборки
countRow = Convert.ToInt32(textBox_X.Text);
numHidden = Convert.ToInt32(textBox_C.Text);
countIter = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix(filename, countRow, numInput);
double[] d = ReaderWriter.ReadVector(filename, countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
//Коэффициент обучение сети
// n = Convert.ToDouble(textBox_n.Text);
countRow = Convert.ToInt32(textBox_X.Text);
numHidden = Convert.ToInt32(textBox_C.Text);
countIter = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix(filename, countRow, numInput);
d = ReaderWriter.ReadVector(filename, countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
//Инициализация центроид
// centroids = ReaderWriter.ReadMatrixC(filename, countRow, numInput, numHidden, d);
rn = new NeuralNetwork(countRow, numInput, numHidden, numOutput, x, centroids, n, temp, er);
rn.countIter = countIter;
//Инициализация весов
rn.SetWeight();
// Обучение сети
// rn.TrainNetwork(x, centroids, countRow, numInput, numHidden, numOutput, D);
er = rn.errTrain;
countRow = 30;
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix("iris_test.txt", countRow, numInput);
d = ReaderWriter.ReadVector("iris_test.txt", countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecountD(d);
// Тестирование сети
errTest = rn.TestNetwork(x, D, countRow, numInput, numOutput, numHidden);
dou += errTest;
// listBox1.Items.Add(errTest);
}
Console.WriteLine("(" + q + ";" + dou / 10 + ")");
// Console.WriteLine("(" + q +";" + dou / 10 + ")");
// listBox1.Items.Add("Итого: " + dou / 10);
}
}
private void button_test_Click(object sender, EventArgs e)
{
countRow = (int)(countRow * 1.05);
label_Test.Text = "Testing error: ";
if (checkBox1.Checked == true)
{
CreateValues("dollar.txt");
}
else
{
CreateValues();
}
double[] d = new double[D.GetLength(0)];
for (int i = 0; i < d.Length; i++)
{
d[i] = D[i, 0];
}
// Тестирование сети
errTest = rn.TestNetwork(x, D, countRow, numInput, numOutput, numHidden);
Matrix result = rn.result;
//listBox1.Items.Clear();
if (chart1.Series.Count != 2)
{
chart1.Series.Add("");
}
chart1.Series[0].Points.Clear();
chart1.Series[1].Points.Clear();
if (checkBox1.Checked == true)
{
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Minimum = 30;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 100;
}
else
{
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Minimum = 0;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 1000;
}
chart1.Legends[0].Docking = System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.Docking.Bottom;
chart1.Series[0].Name = "Received value";
chart1.Series[1].Name = "Original value";
chart1.Series[0].ChartType = System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.SeriesChartType.Spline;
chart1.Series[1].ChartType = System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.SeriesChartType.Spline;
for (int i = 1; i < countRow - 1; i++)
{
chart1.Series[0].Points.AddXY(i, result.Get(i + 1, 0));
chart1.Series[1].Points.AddXY(i, d[i]);
}
//for (int i = 0; i < result.Row; i++)
//{
// String resultD = "";
// String resultY = "";
// for (int j = 0; j < result.Column; j++)
// {
// resultY += result.Get(i, j).ToString() + " ";
// resultD += D[i, j].ToString() + " ";
// }
//// listBox1.Items.Add(resultD + " | " + resultY);
//}
label_Test.Text = "Testing error: " + errTest;
}