// сравниваем погрешность с эпсилон
public bool Sravn(Neiron c1, double[] c2)
{
bool flag = true;
double buf = 0, max = 0;
for (int i = 0; i < 9; i++)
{
buf = Math.Abs(c1[i] - c2[i]);
if ((buf) >= eps)
{
flag = false;
break;
}
}
if (flag)
{
max = 0;
for (int i = 0; i < 9; i++)
{
buf = Math.Abs(c1[i] - c2[i]);
if (buf > max)
{
max = buf;
}
}
/////////поставить лейбл
form.label18.Text = max.ToString();
}
return(flag);
}
}//от алгоритма
///что делать с выходным значением??type[]
public void AlgorithmW(double[][] a, Neiron w0, double nu2, double y, int window)
{
Random rand = new Random();
double[,] temp = new double[k + 1, k]; // хранит частные производные
int t = 0;
int i_av = 0;
double buff = 0;
do
{
double[] x = a[i_av];
x = Neiron.Norma(x);
i_av++;
//определение частных производных
for (int q = 0; q < 4; q++)
{
///////вместо x.type должен быть выходной вектор temp[0, q] = Neiron.F(net, w0, x, k, q,window) - x.type[q];
temp[0, q] = Neiron.F(net, w0, x, k, q, window) - y;
}
for (int i = 0; i < k; i++)
{
for (int q = 0; q < 4; q++)
{
temp[i + 1, q] = (Neiron.F(net, w0, x, k, q, window) - x.type[q]) * (Neiron.Fi(x, net[i], window));
}
}
//коррекция весов
for (int q = 0; q < k; q++)
{
w0.setW(q, w0.getW(q) - nu2 * temp[0, q]);
}
for (int i = 0; i < k; i++)
{
for (int q = 0; q < k; q++)
{
net[i].setW(q, net[i].getW(q) - nu2 * temp[i + 1, q]);
}
}
t++;
buff = Neiron.F(net, w0, x, k, 0, window) - x.type[0];
for (int q = 0; q < 4; q++)
{
if ((Neiron.F(net, w0, x, k, q, window) - x.type[q]) > buff)
{
buff = Neiron.F(net, w0, x, k, q, window) - x.type[q];
}
}
double h = buff * buff / 2;
//лейбл!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
form.label19.Text = h.ToString();
}while (t < window * k && ((buff * buff / 2) > eps));
}
public Net(int q, double n)
{ ///создаем сеть
k = q;
net = new Neiron[k];
int s = 0;
///создаем тип-т.е.считать
for (int i = 0; i < k; i++)
{
if (s < 4)
{
X = new double[s + 1];
s++;
}
else
{
s = 0;
}
X = Neiron.Norma(X);
///////пока ничего не поняла
double[] qw = new double[window];
for (int j = 0; j < window; j++)
{
qw[j] = X[j];
}
net[i] = new Neiron(qw, k);
}
}
public static double EvklidNormaNeiro(Neiron x, Neiron net, int window)
{
double sum = 0;
for (int j = 0; j < window; j++)
{
sum += Math.Pow((x[j] - net[j]), 2);
}
return(sum);
}
public static double Fi(double[] x, Neiron neiro, int window)
{
double sum = 0;
for (int j = 0; j < window; j++)
{
sum += Math.Pow((x[j] - neiro[j]), 2) / Math.Pow(neiro.getDelta(j), 2);
}
return(Math.Exp(-sum / 2));
}
public static double F(Neiron[] net, Neiron w0, double[] x, int k, int q, int window)// это y
{
double sum = 0;
for (int i = 0; i < k; i++)
{
sum += net[i].getW(q) * Fi(x, net[i], window);
//q++;
}
sum += w0.getW(q);
return(sum);
}
///алгоритм корректировки центров
public void AlgorithmK(double[][] a, double nu, double nu1, int window)
{
Random rand = new Random();
double[] temp = new double[window]; // хранит координаты центра нейрона победителя
int t = 0;
int i_av = 0;
int[] mini = new int[window * k]; //хранит историю, какие нейроны я/я нейронами-победителями
do
{
double[] x = a[i_av];
x = Neiron.Norma(x);
i_av++;
double sum = 0, buf = 10000;
//определение нейрона-победителя
for (int i = 0; i < k; i++)
{
sum = Neiron.EvklidNorma(x, net[i], window);
sum = Math.Sqrt(sum);
if (sum < buf)
{
buf = sum;
mini[t] = i;
}
}
// хранит координаты центра нейрона победителя
for (int i = 0; i < window; i++)
{
temp[i] = net[mini[t]][i];
}
//определение первого соседа
int min1 = 0;
buf = 10000;
for (int i = 0; i < k; i++)
{
if (i != mini[t])
{
sum = Neiron.EvklidNorma(x, net[i], window);
sum = Math.Sqrt(sum);
if (sum < buf)
{
buf = sum;
min1 = i;
}
}
}
//определение второго соседа
int min2 = 0; buf = 10000;
for (int i = 0; i < k; i++)
{
if ((i != mini[t]) && (i != min1))
{
sum = Neiron.EvklidNorma(x, net[i], window);
sum = Math.Sqrt(sum);
if (sum < buf)
{
buf = sum;
min2 = i;
}
}
}
//определение третьего соседа min3
int min3 = 0; buf = 10000;
for (int i = 0; i < k; i++)
{
if ((i != mini[t]) && (i != min1) && (i != min2))
{
sum = Neiron.EvklidNorma(x, net[i], window);
sum = Math.Sqrt(sum);
if (sum < buf)
{
buf = sum;
min3 = i;
}
}
}
//уточнение центра-победителя
for (int i = 0; i < window; i++)
{
net[mini[t]][i] = net[mini[t]][i] + nu * (x[i] - net[mini[t]][i]);
}
//уточнение соседей
for (int i = 0; i < window; i++)
{
net[min1][i] = net[min1][i] - nu1 * (x[i] - net[min1][i]);
net[min2][i] = net[min2][i] - nu1 * (x[i] - net[min2][i]);
net[min3][i] = net[min3][i] - nu1 * (x[i] - net[min3][i]);
}
t++;
}while (t < window * k && (!Sravn(net[mini[t]], temp)));
// от while
if (t == window * k)
{
}
int R = 3;//количество соседей
double summ = 0;
int min11 = 0, min22 = 0, min33 = 0;
double buff = 10000;
for (int i = 0; i < k; i++)//по всем нейронам
{
for (int j = 0; j < k; j++)
{
if (i != j)
{
summ = Neiron.EvklidNormaNeiro(net[i], net[j], window);
summ = Math.Sqrt(summ);
if (summ < buff)
{
buff = summ;
min11 = j;
}
}
}
buff = 10000;
for (int j = 0; j < k; j++)
{
if ((i != j) && (j != min11))
{
summ = Neiron.EvklidNormaNeiro(net[i], net[j], window);
summ = Math.Sqrt(summ);
if (summ < buff)
{
buff = summ;
min22 = j;
}
}
}
buff = 10000;
for (int j = 0; j < k; j++)
{
if ((i != j) && (j != min11) && (j != min22))
{
summ = Neiron.EvklidNormaNeiro(net[i], net[j], window);
summ = Math.Sqrt(summ);
if (summ < buff)
{
buff = summ;
min33 = j;
}
}
}
//считаем дельты
for (int j = 0; j < 9; j++)
{
net[i].setDelta(j, Math.Sqrt((1.0 / R) * (Math.Pow((net[i][j] - net[min11][j]), 2) + Math.Pow((net[i][j] - net[min22][j]), 2) + Math.Pow((net[i][j] - net[min33][j]), 2))));
}
}
}//от алгоритма
