private void Simular(float[,] arraydeentradas)
{
string binariodesalida = "";
Dictionary <int, float[, ]> diccionariodelassalidasdecapa = new Dictionary <int, float[, ]>();
int pt = 0;
float[,] arraydematrizdepesos;
float[] arraydeumbrales;
float[,] arraydesalidadelacapaanterior = null;
float[,] arraydesalidadelacapaactual = null;
for (int cp = 0; cp <= capasocultas; cp++)
{
arraydematrizdepesos = diccionariodearraydematrizdepesos[cp];
arraydeumbrales = diccionariodearraydeumbrales[cp];
arraydesalidadelacapaactual = new float[patrones, arraydematrizdepesos.GetLength(0)];
if (cp > 0)
{
arraydesalidadelacapaanterior = diccionariodelassalidasdecapa[cp - 1];
}
for (int i = 0; i < arraydematrizdepesos.GetLength(0); i++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = 0;
if (cp == 0)
{
for (int j = 0; j < entradas; j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydeentradas[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
else if (cp > 0 && cp < capasocultas)
{
for (int j = 0; j < arraydematrizdepesos.GetLength(1); j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydesalidadelacapaanterior[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
else if (cp == capasocultas)
{
for (int j = 0; j < arraydematrizdepesos.GetLength(1); j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydesalidadelacapaanterior[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] -= arraydeumbrales[i];
if (cp != capasocultas)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = new Funciondeactivacion(grilladecapasocultas.Rows[cp].Cells[2].Value.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, i]).getfunActivacion();
}
else
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = new Funciondeactivacion(comboBox1, arraydesalidadelacapaactual[pt, i]).getfunActivacion();
binariodesalida += Math.Round(double.Parse(arraydesalidadelacapaactual[pt, i].ToString())).ToString();
}
}
diccionariodelassalidasdecapa.Add(cp, arraydesalidadelacapaactual);
}
string resultadodediagnostico = new Binarioacaracteres(binariodesalida).ConvertirDeBinarioACadenaDeCaracteres().ToUpper();
Packages pack = new Packages();
if (pack.verify(resultadodediagnostico) == false)
{
MessageBox.Show("El diagnostico obtenido mediante la tecnología es que usted padece de: " + resultadodediagnostico, "Diagnostico inteligente.");
label4.Text = resultadodediagnostico;
// Open the file to read from.
string path = @"c:\error_red.txt";
using (StreamReader sr = File.OpenText(path))
{
string s = "";
while ((s = sr.ReadLine()) != null)
{
Console.WriteLine(s);
double error = Convert.ToDouble(s) * 100;
MessageBox.Show("Tener en cuenta que la red tiene un error de: " + error + "%");
}
}
}
else
{
MessageBox.Show("No coincide con ninguno de los patrones presentados para el entrenamiento");
label4.Text = binariodesalida;
}
}
private void Entrenamientodelared()
{
iteracion = iteracion + Convert.ToInt32(nudIteraciones.Value);
ratadeaprendizaje = float.Parse(nudRataaprendizaje.Value.ToString());
errormaximopermitido = float.Parse(nudErrormaximopermitido.Value.ToString());
//guardo error en archivo
string path = @"c:\error_red.txt";
if (!File.Exists(path))
{
using (StreamWriter sw = File.CreateText(path))
{
sw.WriteLine(errormaximopermitido);
}
}
///////////////////////////////////////
errordeiteracion = 1000;
while (errormaximopermitido < errordeiteracion && conti <= iteracion)
{
List <string> listadesalidasdelared = new List <string>();
List <int> numerodepatrones = new List <int>();
arraydeerrordelospatrones = new float[patrones];
for (int pt = 0; pt < patrones; pt++)
{
float[] arraydeerroresdeneuronasendiccionario = null;
float[,] arraydesalidasdecapasocultasanterior = null;
diccionariodeerrornolinealdeneuronasporcapaoscultas.Clear();
numerodepatrones.Add(pt + 1);
diccionariodelassalidasdecapa.Clear();
for (int cp = 0; cp <= nudCapasocultas.Value; cp++)
{
arraydematrizdepesos = diccionariodearraydematrizdepesos[cp];
arraydeumbrales = diccionariodearraydeumbrales[cp];
arraydesalidadelacapaactual = new float[patrones, arraydematrizdepesos.GetLength(0)];
if (cp > 0)
{
arraydesalidadelacapaanterior = diccionariodelassalidasdecapa[cp - 1];
}
for (int i = 0; i < arraydematrizdepesos.GetLength(0); i++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = 0;
if (cp == 0)
{
for (int j = 0; j < entradas; j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydeentradasdelared[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
else if (cp > 0 && cp < nudCapasocultas.Value)
{
for (int j = 0; j < arraydematrizdepesos.GetLength(1); j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydesalidadelacapaanterior[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
else if (cp == nudCapasocultas.Value)
{
for (int j = 0; j < arraydematrizdepesos.GetLength(1); j++)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] += arraydesalidadelacapaanterior[pt, j] * arraydematrizdepesos[i, j];
}
}
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] -= arraydeumbrales[i];
if (cp != nudCapasocultas.Value)
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = new Funciondeactivacion(grilladecapasocultas.Rows[cp].Cells[2].Value.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, i]).getfunActivacion();
}
else
{
arraydesalidadelacapaactual[pt, i] = new Funciondeactivacion(comboBox1.SelectedItem.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, i]).getfunActivacion();
listadesalidasdelared.Add(i.ToString() + " " + arraydesalidadelacapaactual[pt, i].ToString());
}
}
diccionariodelassalidasdecapa.Add(cp, arraydesalidadelacapaactual);
}
//Error lineal de las salidas de la red ....
arraydeerroreslineales = new float[salidas];
for (int i = 0; i < salidas; i++)
{
arraydeerroreslineales[i] = arraydesalidasdeseadas[pt, i] - arraydesalidadelacapaactual[pt, i];
}
//COMIENZA AQUÍ LA RETROPROPAGACIÓN, DE CADA NEURONA DESDE LA ÚLTIMA CAPA OCULTA HASTA LA PRIMERA...
//Error no lineal por neuronas de las capas ocultas....
for (int capOculta = Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value) - 1; capOculta >= 0; capOculta--)
{
//Última capa oculta con salida...
if (capOculta == Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value) - 1)
{
arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas = new float[Convert.ToInt32(grilladecapasocultas.Rows[capOculta].Cells[1].Value.ToString())];
arraydematrizdepesos = diccionariodearraydematrizdepesos[capOculta + 1];
for (int neucapActual = 0; neucapActual < arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas.Length; neucapActual++)
{
float sumerr = 0;
for (int sal = 0; sal < salidas; sal++)
{
sumerr = sumerr + (arraydeerroreslineales[sal] * arraydematrizdepesos[sal, neucapActual]);
}
arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas[neucapActual] = sumerr;
}
diccionariodeerrornolinealdeneuronasporcapaoscultas.Add(capOculta, arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas);
}
else
//Entre capas ocultas....
{
float[] Errorneuronasiguiente = diccionariodeerrornolinealdeneuronasporcapaoscultas[capOculta + 1];
arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas = new float[Convert.ToInt32(grilladecapasocultas.Rows[capOculta].Cells[1].Value.ToString())];
arraydematrizdepesos = diccionariodearraydematrizdepesos[capOculta + 1];
for (int neucapActual = 0; neucapActual < arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas.Length; neucapActual++)
{
float sumerr = 0;
for (int neucapaSiguiente = 0; neucapaSiguiente < Errorneuronasiguiente.Length; neucapaSiguiente++)
{
sumerr = sumerr + (Errorneuronasiguiente[neucapaSiguiente] * arraydematrizdepesos[neucapaSiguiente, neucapActual]);
}
arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas[neucapActual] = sumerr;
}
diccionariodeerrornolinealdeneuronasporcapaoscultas.Add(capOculta, arraydeerrornolinealporneuronasdecapasocultas);
}
}
//TERMINA LA RETROPROPAGACIÓN Y SE MODIFICAR PESOS Y UMBRALES CON LOS ERRORES NO LINEALES POR
//CADA NEURONA DE CADA CAPA OCULTA...
//Modificacion de pesos y umbrales...
for (int capOculta = 0; capOculta <= Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value); capOculta++)
{
//Desde la capa entrada hasta la última capa oculta....
arraydematrizdepesos = diccionariodearraydematrizdepesos[capOculta];
arraydeumbrales = diccionariodearraydeumbrales[capOculta];
if (capOculta < Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value))
{
arraydeerroresdeneuronasendiccionario = diccionariodeerrornolinealdeneuronasporcapaoscultas[capOculta];
}
arraydesalidadelacapaactual = diccionariodelassalidasdecapa[capOculta];
for (int sal = 0; sal < arraydematrizdepesos.GetLength(0); sal++)
{
if (capOculta < Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value))
{
arraydeumbrales[sal] += 2 * ratadeaprendizaje * new Funcionderivada(grilladecapasocultas.Rows[capOculta].Cells[2].Value.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, sal]).getfunDerivada() * arraydeerroresdeneuronasendiccionario[sal];
}
else
{
arraydeumbrales[sal] += 2 * ratadeaprendizaje * arraydeerroreslineales[sal];
}
for (int ent = 0; ent < arraydematrizdepesos.GetLength(1); ent++)
{
if (capOculta == 0)
{
arraydematrizdepesos[sal, ent] += 2 * ratadeaprendizaje * new Funcionderivada(grilladecapasocultas.Rows[capOculta].Cells[2].Value.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, sal]).getfunDerivada() * arraydeerroresdeneuronasendiccionario[sal] * arraydeentradasdelared[pt, ent];
}
if (capOculta > 0 && capOculta < Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value))
{
arraydesalidasdecapasocultasanterior = diccionariodelassalidasdecapa[capOculta - 1];
arraydematrizdepesos[sal, ent] += 2 * ratadeaprendizaje * new Funcionderivada(grilladecapasocultas.Rows[capOculta].Cells[2].Value.ToString(), arraydesalidadelacapaactual[pt, sal]).getfunDerivada() * arraydeerroresdeneuronasendiccionario[sal] * arraydesalidasdecapasocultasanterior[pt, ent];
}
if (capOculta == Convert.ToInt32(nudCapasocultas.Value))
{
arraydesalidasdecapasocultasanterior = diccionariodelassalidasdecapa[capOculta - 1];
arraydematrizdepesos[sal, ent] += 2 * ratadeaprendizaje * arraydeerroreslineales[sal] * arraydesalidasdecapasocultasanterior[pt, ent];
}
}
}
diccionariodearraydematrizdepesos[capOculta] = arraydematrizdepesos;
diccionariodearraydeumbrales[capOculta] = arraydeumbrales;
}
//Encontrando el error del patron...
float totalerrorlineal = 0;
for (int i = 0; i < salidas; i++)
{
totalerrorlineal = totalerrorlineal + Math.Abs(arraydeerroreslineales[i]);
}
arraydeerrordelospatrones[pt] = totalerrorlineal / salidas;
}
//Calculo del error por iteracion...
errordeiteracion = 0;
for (int i = 0; i < patrones; i++)
{
errordeiteracion += arraydeerrordelospatrones[i];
}
errordeiteracion = errordeiteracion / patrones;
listadeiteraciones.Add(conti);
//Graficas generales...
Graficarerror();
int times = 3;
while (times > 0)
{
Application.DoEvents();
Thread.Sleep(1);
times--;
}
label4.Text = "Iteracion: " + conti.ToString();
label8.Text = "Error RMS: " + errordeiteracion.ToString();
conti++;
posiciongrafica++;
}
if (errordeiteracion <= errormaximopermitido)
{
MessageBox.Show("La red entrenó correctamente y obtuvo su pesos y umbrales optimos en la iteración número " + (listadeiteraciones.Count) + ".", "Red entranada exitosamente.");
guardarpesosyumbrales(diccionariodearraydematrizdepesos, diccionariodearraydeumbrales);
btnSimular.Enabled = true;
btnSimular.BackColor = Color.LimeGreen;
}
else
{
MessageBox.Show("La red no termina aún su proceso de aprendizaje. ¡Sigue iterando!", "Red aún sin aprender.");
nudErrormaximopermitido.Enabled = false;
}
}
