// Вычисление выходного значения. Передаем сюда "строку" выходных параметров
public List <double> GetCalculation(CParam lst)
{
// Присваиваем входные значения нейронов
LayersMass[0].NeuronsMass[0].OutputValue = lst._a;
LayersMass[0].NeuronsMass[1].OutputValue = lst._b;
LayersMass[0].NeuronsMass[2].OutputValue = lst._c;
LayersMass[0].NeuronsMass[3].OutputValue = lst._d;
LayersMass[0].NeuronsMass[4].OutputValue = lst._e;
LayersMass[0].NeuronsMass[5].OutputValue = lst._f;
LayersMass[0].NeuronsMass[6].OutputValue = lst._g;
// Пересчитываем выходные значения остальным нейронам
for (int i = 1; i < LayersMass.Count; i++)
{
//Parallel.ForEach(LayersMass[i].NeuronsMass, el => el.Calculation());
foreach (var temp in LayersMass[i].NeuronsMass)
{
temp.Calculation();
}
}
// Возвращаем значение выходного параметра
var res_lst = LayersMass.LastOrDefault().NeuronsMass.Select(o => o.OutputValue).ToList();
return(res_lst);
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
chart_errorDynamic.Series[0].Points.Clear();
chart_sick.Series[0].Points.Clear();
chart_sick.Series[1].Points.Clear();
chart_sick.Series[2].Points.Clear();
if (rb2.Checked == true)
{
pictureBox1.Visible = false;
pictureBox2.Visible = false;
parseLearnTxt();
this.web = new Web();
this.web = web.createWeb(7, Decimal.ToInt32(nudNeuro.Value), Decimal.ToInt32(nudLayer.Value), rnd);
List <double> error_list = web.getErrorList();
lbl_done.Text = this.web.learnWeb(learn, rnd, Decimal.ToDouble(nudAge.Value)) + " " + error_list.Count.ToString();
plot();
}
else
{
// Включить анимацию
pictureBox1.Visible = true;
// Создать сеть
network = new CNetwork(Decimal.ToInt32(nudLayer.Value), Decimal.ToInt32(nudNeuro.Value));
// Количество эпох
int N = Decimal.ToInt32(nudAge.Value);
// Текущая и старая ошибка
double Enow = 0, Eold = 0;
// Работа с выборкой
string[] lines = File.ReadAllLines("learn.txt");
double _a, _b, _c, _d, _e, _f, _g, _res;
List <CParam> lst = new List <CParam>();
foreach (string str in lines)
{
string[] param = str.Split(new char[] { ';' });
Double.TryParse(param[0], out _a);
Double.TryParse(param[1], out _b);
Double.TryParse(param[2], out _c);
Double.TryParse(param[3], out _d);
Double.TryParse(param[4], out _e);
Double.TryParse(param[5], out _f);
Double.TryParse(param[6], out _g);
Double.TryParse(param[7], out _res);
CParam temp = new CParam(_a, _b, _c, _d, _e, _f, _g, _res);
lst.Add(temp);
}
// Цикл по всем эпохам
for (int i = 0; i < N; i++)
{
// Цикл по выборке
double sum = 0;
foreach (CParam param in lst)
{
List <double> resLst = network.GetCalculation(param);
sum += Math.Pow(param._res - resLst[0], 2);
}
// Текущая ошибка
Enow = sum / N;
// При привышении текущей ошибки над старой сделать откат
if (i > 0 && Eold < Enow)
{
network.Recoil();
Enow = Eold;
}
else
{
Eold = Enow;
}
// Обучить нейронную сеть
network.Education();
// Добавить ошибку в лист
network.ErrorLst.Add(Enow);
// Отрисовать прямо в цикле
if (checkBox8.Checked == true)
{
if (i > 0)
{
DrawGraphics();
}
this.Refresh();
lbl_done.ForeColor = Color.Blue;
lbl_epoxi.ForeColor = Color.Blue;
lbl_err.ForeColor = Color.Blue;
lbl_done.Text = "Обучаюсь.";
lbl_epoxi.Text = "Эпоха: " + i.ToString();
richTextBox1.AppendText(network.ErrorLst[i].ToString().Substring(0, 13) + Environment.NewLine);
lbl_err.Text = "Ошибка = " + network.ErrorLst[i].ToString().Substring(0, 13);
}
}
// Откатить сеть
network.Recoil();
// Отрисовать графики после обучения
if (!checkBox8.Checked)
{
DrawGraphics();
}
// Пост-обработка
lbl_done.ForeColor = Color.Green;
lbl_epoxi.ForeColor = Color.Green;
lbl_err.ForeColor = Color.Green;
lbl_done.Text = "Обучена.";
lbl_epoxi.Text = "Кол-во эпох: " + network.ErrorLst.Count.ToString();
lbl_err.Text = "Ошибка = " + network.ErrorLst[N - 1].ToString().Substring(0, 13);
button_diagnos.Enabled = true;
button_check.Enabled = true;
button_save.Enabled = true;
pictureBox1.Visible = false;
pictureBox2.Visible = true;
}
}
private void button_diagnos_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (rb2.Checked == true)
{
List <double> error_list = web.getErrorList();
double[] param = new double[7];
if (checkBox1.Checked)
{
param[0] = 1;
}
else
{
param[0] = -1;
}
if (checkBox2.Checked)
{
param[1] = 1;
}
else
{
param[1] = -1;
}
if (checkBox3.Checked)
{
param[2] = 1;
}
else
{
param[2] = -1;
}
if (checkBox4.Checked)
{
param[3] = 1;
}
else
{
param[3] = -1;
}
if (checkBox5.Checked)
{
param[4] = 1;
}
else
{
param[4] = -1;
}
if (checkBox6.Checked)
{
param[5] = 1;
}
else
{
param[5] = -1;
}
if (checkBox7.Checked)
{
param[6] = 1;
}
else
{
param[6] = -1;
}
double bbb = this.web.testWeb(param);
if (bbb < 0)
{
lbl_res.ForeColor = Color.Green;
lbl_diagnos.ForeColor = Color.Green;
lbl_diagnos.Text = "Вероятно, Вы здоровы";
}
else
{
lbl_res.ForeColor = Color.Red;
lbl_diagnos.ForeColor = Color.Red;
lbl_diagnos.Text = "Вероятно, у Вас волчанка!";
}
lbl_res.Text = bbb.ToString();
chart_sick.Series[2].Points.Clear();
chart_sick.Series[2].Points.AddXY(bbb, 0);
chart_sick.Series[2].Points.AddXY(bbb, error_list.Count - 1);
}
else
{
double Artrit, Disk, Antitela, Yazva, Skuli, Pochki, Serozit;
if (checkBox1.Checked)
{
Artrit = 1;
}
else
{
Artrit = -1;
}
if (checkBox2.Checked)
{
Disk = 1;
}
else
{
Disk = -1;
}
if (checkBox3.Checked)
{
Antitela = 1;
}
else
{
Antitela = -1;
}
if (checkBox4.Checked)
{
Yazva = 1;
}
else
{
Yazva = -1;
}
if (checkBox5.Checked)
{
Skuli = 1;
}
else
{
Skuli = -1;
}
if (checkBox6.Checked)
{
Pochki = 1;
}
else
{
Pochki = -1;
}
if (checkBox7.Checked)
{
Serozit = 1;
}
else
{
Serozit = -1;
}
CParam param = new CParam(Artrit, Disk, Antitela, Yazva, Skuli, Pochki, Serozit, 0);
double res = network.GetCalculation(param)[0];
lbl_res.Text = res.ToString();
if (res < 0)
{
lbl_res.ForeColor = Color.Green;
lbl_diagnos.ForeColor = Color.Green;
lbl_diagnos.Text = "Вероятно, Вы здоровы";
}
else
{
lbl_res.ForeColor = Color.Red;
lbl_diagnos.ForeColor = Color.Red;
lbl_diagnos.Text = "Вероятно, у Вас волчанка!";
}
}
}
