private void button_test_Click(object sender, EventArgs e)
{
label_Test.Text = "Testing error: ";
// button_Sample.Enabled = true;
// button_test.Enabled = false;
countRow = 30;
// чтение входных данных
x = ReaderWriter.ReadMatrix("iris_test.txt", countRow, numInput);
double[] d = ReaderWriter.ReadVector("iris_test.txt", countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecD(d);
// Тестирование сети
errTest = rn.TestNetwork(x, D, countRow, numInput, numOutput, numHidden);
Matrix result = rn.result;
listBox1.Items.Clear();
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;
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
double dou = 0;
listBox1.Items.Clear();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
//Коэффициент обучение сети
n = Convert.ToDouble(textBox_n.Text);
//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];
RecD(d);
//Инициализация центроид
centroids = ReaderWriter.ReadMatrixC(filename, countRow, numInput, numHidden, d);
rn = new RBFNetwork(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];
RecD(d);
// Тестирование сети
errTest = rn.TestNetwork(x, D, countRow, numInput, numOutput, numHidden);
dou += errTest;
listBox1.Items.Add(errTest);
}
listBox1.Items.Add("Result: " + dou / 10);
}
private void button_Sample_Click(object sender, EventArgs e)
{
label_err.Text = "Learning error: ";
label_Test.Text = "Testing error: ";
n = Convert.ToDouble(textBox_n.Text);
//Объем обучающей выборки
countRow = Convert.ToInt32(textBox_X.Text);
numHidden = Convert.ToInt32(textBox_C.Text);
countIter = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
x = ReaderWriter.ReadMatrix(filename, countRow, numInput);
double[] d = ReaderWriter.ReadVector(filename, countRow, numInput);
D = new double[countRow, numOutput];
RecD(d);
//Ин центроид
centroids = ReaderWriter.ReadMatrixC(filename, countRow, numInput, numHidden, d);
Console.WriteLine(centroids);
rn = new RBFNetwork(countRow, numInput, numHidden, numOutput, x, centroids, n, temp, er);
// Console.WriteLine(rn);
rn.countIter = countIter;
//Ин весов
rn.SetWeight();
rn.TrainNetwork(x, centroids, countRow, numInput, numHidden, numOutput, D);
// Console.WriteLine(rn);
er = rn.errTrain;
label_err.Text = "Learning error: " + er;
temp = rn.temp;
// button_Sample.Enabled = false;
button_test.Enabled = true;
}
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);
}
}