public static ANFIS Build(double[][] input, double[][] output, IRuleExtractor RuleExtractor, ITraining trainer, int MaxIterations)
{
_log.Info("Start...");
_log.Info($"Constructing initial rule set with [{RuleExtractor.GetType().Name}]");
var ruleBase = RuleSetFactory <R> .Build(input, output, RuleExtractor).Select(z => z as IRule).ToList();
_log.Info($"Get {ruleBase.Count} initial rules.");
int epoch = 0;
double trnError = 0.0;
Console.WriteLine();
Console.WriteLine();
do
{
trnError = trainer.Iteration(input, output, ruleBase);
_log.Info($"Epoch {epoch}, training error {trnError}");
if (double.IsNaN(trnError))
{
_log.Info("Failure! Training error is NAN.");
throw new Exception("Failure! Bad system design.");
}
} while (!trainer.isTrainingstoped() && epoch++ < MaxIterations);
ANFIS fis = new ANFIS(ruleBase);
_log.Info("Done");
return(fis);
}
public static void Main()
{
Console.WriteLine("Инициализация обучающей выборки");
List <double[]> x = new List <double[]>();
List <double[]> y = new List <double[]>();
double ar;
double dr;
for (double i = 0; i <= 100; i += 1)
{
for (double j = 0; j <= 100; j += 1)
{
ar = i;
dr = j;
// high 100%
if (ar >= 80 && ar <= 100 && dr >= 0 && dr <= 1)
{
x.Add(new double[] { ar, dr });
y.Add(new double[] { 0, 0, 0, 0, 1 });
}
// average 100%
else if ((ar >= 31 && ar <= 70 && dr >= 0 && dr <= 1) || (ar >= 80 && ar <= 100 && dr > 1 && dr <= 30))
{
x.Add(new double[] { ar, dr });
y.Add(new double[] { 0, 0, 0, 1, 0 });
}
// minor 100%
else if ((ar >= 4 && ar <= 29 && dr >= 0 && dr <= 1) || (ar >= 31 && ar <= 70 && dr > 1 && dr <= 30) || (ar >= 80 && ar <= 100 && dr >= 40 && dr <= 70))
{
x.Add(new double[] { ar, dr });
y.Add(new double[] { 0, 0, 1, 0, 0 });
}
// small 100%
else if ((ar >= 0 && ar <= 1 && dr >= 0 && dr <= 1) || (ar >= 4 && ar <= 29 && dr > 1 && dr <= 30) || (ar >= 31 && ar <= 70 && dr >= 40 && dr <= 70) || (ar >= 80 && ar <= 100 && dr >= 90 && dr <= 100))
{
x.Add(new double[] { ar, dr });
y.Add(new double[] { 0, 1, 0, 0, 0 });
}
// No 100%
else if ((ar >= 0 && ar <= 1 && dr > 4 && dr <= 100) || (ar >= 1 && ar <= 25 && dr >= 30 && dr <= 100) || (ar >= 25 && ar <= 45 && dr >= 60 && dr <= 100) || (ar >= 45 && ar <= 70 && dr >= 90 & dr <= 100))
{
x.Add(new double[] { ar, dr });
y.Add(new double[] { 1, 0, 0, 0, 0 });
}
}
}
Backprop bprop = new Backprop(1e-3);
СMEANSExtractorIO extractor = new СMEANSExtractorIO(5);
Console.WriteLine("Инициализация ANFIS");
ANFIS fis = ANFISBuilder <GaussianRule> .Build(x.ToArray(), y.ToArray(), extractor, bprop, 1000);
bool state = true;
while (state)
{
Console.Write("Введите коэффициент атаки: ");
string ars = Console.ReadLine();
if (ars == "q" || ars == "quit" || ars == "Q" || ars == "Quit")
{
state = false;
continue;
}
ar = Convert.ToDouble(ars);
Console.Write("Введите коэффициент защиты: ");
string drs = Console.ReadLine();
if (drs == "q" || drs == "quit" || drs == "Q" || drs == "Quit")
{
state = false;
continue;
}
dr = Convert.ToDouble(drs);
double[] args = new double[] { ar, dr };
double[] res = fis.Inference(args);
int maxI = 0;
double max = res[0];
for (int I = 1; I < res.Length; I++)
{
if (max < res[I])
{
maxI = I;
max = res[I];
}
}
switch (maxI)
{
case 0:
Console.WriteLine("Вероятнее всего урона не будет");
break;
case 1:
Console.WriteLine("Вероятнее всего урон будет очень маленьким");
break;
case 2:
Console.WriteLine("Вероятнее всего урон будет незначительным");
break;
case 3:
Console.WriteLine("Вероятнее всего урон будет средним");
break;
case 4:
Console.WriteLine("Вероятнее всего урон будет большим");
break;
}
}
Console.ReadKey();
}