Class create_NN

java.lang.Object
  extended by create_NN

public class create_NN
extends java.lang.Object

create_NN ponuka niekolko funkcii na vytvorenie a pracu s doprednou neuronovou sietou a uciacim algoritmom resilient propagation. Ponuka funkcie na citanie a zapisovanie do cvs suboru, pre lahke importovanie dat do siete.

Author:
Dominika Fedakova

Field Summary
static double[] data_max
          pole maximalnych hodnot jednotlivych vstupnych premennych
static double[] data_min
          pole minimalnych hodnot jednotlivych vstupnych premennych
static double error
          chyba MSE natrenovanej siete
static double[][] input
          pole vstupnych premennych
static int num_data
          pocet vzoriek v datach nacitanych zo suboru
static int num_inputs
          pocet vstupnych premennych
static double[][] output
          pole vystupnych premennych
static int size
           
 
Constructor Summary
create_NN()
           
 
Method Summary
static org.encog.neural.networks.BasicNetwork create_RPROP(java.io.File file, int maxEpoch, double minError, int num_Hneuron)
          Class Funkcia vytvara novu doprednu siet s uciacim algoritmom resilient propagation
static double denormalize(double number, double d_min, double d_max)
          Class Denormalizuje hodnotu z intervalu <-1,1> na realnu hodnotu
static double normalize(double number, double d_min, double d_max)
          Class Normalizuje realnu hodnotu do intervalu <-1,1>
static void read_csv_file(java.io.File file)
          Class Nacitava data zo siete a uklada vstupne premenne do pola input a vystupne do pola output
static void recognize_file_outputs(java.io.File file, java.lang.String file_out, org.encog.neural.networks.BasicNetwork network1)
          Class Funkcia rata vystupy pre sady zadanych vstupnych premennych ulozenych v subore cvs a zapisuje vstupy spolu s vystupmi do suboru cvs do pola input a vystupne do pola output
static double recognize_output(double[] inputs, org.encog.neural.networks.BasicNetwork network1)
          Class Funkcia rata vystup pri zadanych vstupnych premennych a natrenovanej sieti
static double round(double x, int pocet)
          Class Zaokruhluje hodnotu na dany pocet desatinych miest
 
Methods inherited from class java.lang.Object
equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait
 

Field Detail

num_data

public static int num_data
pocet vzoriek v datach nacitanych zo suboru


num_inputs

public static int num_inputs
pocet vstupnych premennych


size

public static int size

error

public static double error
chyba MSE natrenovanej siete


data_max

public static double[] data_max
pole maximalnych hodnot jednotlivych vstupnych premennych


data_min

public static double[] data_min
pole minimalnych hodnot jednotlivych vstupnych premennych


input

public static double[][] input
pole vstupnych premennych


output

public static double[][] output
pole vystupnych premennych

Constructor Detail

create_NN

public create_NN()
Method Detail

normalize

public static double normalize(double number,
                               double d_min,
                               double d_max)
Class Normalizuje realnu hodnotu do intervalu <-1,1>

Parameters:
double - Konkretne cislo na normalizaciu
double - Minimalna hodnota intervalu, z ktoreho je cislo
double - Maximalna hodnota intervalu, z ktoreho je cislo
Returns:
double Normalizovana hodnota cisla

denormalize

public static double denormalize(double number,
                                 double d_min,
                                 double d_max)
Class Denormalizuje hodnotu z intervalu <-1,1> na realnu hodnotu

Parameters:
double - Konkretne cislo na denormalizaciu
double - Minimalna hodnota intervalu, do ktoreho chceme denormalizovat
double - Maximalna hodnota intervalu, do ktoreho chceme denormalizovat
Returns:
double Denormalizovana hodnota cisla

read_csv_file

public static void read_csv_file(java.io.File file)
                          throws java.io.IOException
Class Nacitava data zo siete a uklada vstupne premenne do pola input a vystupne do pola output

Parameters:
File - Subor, v ktorom mame ulozene data na trenovanie siete
Throws:
java.io.IOException

create_RPROP

public static org.encog.neural.networks.BasicNetwork create_RPROP(java.io.File file,
                                                                  int maxEpoch,
                                                                  double minError,
                                                                  int num_Hneuron)
                                                           throws java.io.IOException
Class Funkcia vytvara novu doprednu siet s uciacim algoritmom resilient propagation

Parameters:
File - Subor, v ktorom mame ulozene trenovacie data
int - Maximalny pocet epochov pri trenovani siete
double - Minimalna chcena chyba MSE siete, podmienka ukoncenia trenovania siete
int - Pocet neuronov v skrytej vrstve, minimalne dvojnasobny pocet vstupnych premennych( ak je pocet mensi, defaulte sa nastavi na dvojnasobok)
Throws:
java.io.IOException - Chyba pri citani pri subore

round

public static double round(double x,
                           int pocet)
Class Zaokruhluje hodnotu na dany pocet desatinych miest

Parameters:
double - Cislo na zaokruhlovanie
int - Pocet desatinych miest

recognize_output

public static double recognize_output(double[] inputs,
                                      org.encog.neural.networks.BasicNetwork network1)
Class Funkcia rata vystup pri zadanych vstupnych premennych a natrenovanej sieti

Parameters:
double[][] - Pole vstupnych premennych
BasicNetwork - Natrenovana siet, ktora bude ratat vystup
Returns:
double Vypocitany denormalizovany vystup siete

recognize_file_outputs

public static void recognize_file_outputs(java.io.File file,
                                          java.lang.String file_out,
                                          org.encog.neural.networks.BasicNetwork network1)
                                   throws java.io.IOException
Class Funkcia rata vystupy pre sady zadanych vstupnych premennych ulozenych v subore cvs a zapisuje vstupy spolu s vystupmi do suboru cvs do pola input a vystupne do pola output

Parameters:
File - Subor, v ktorom mame ulozene data, sady vstupnych premennych na ratanie outputu (kazdy riadok obsahuje novu sadu premennych)
String - Nazov, pre subor so zapisanymi vyratami vystupnymi hodnotami
BasicNatwork - Natrenovana siet ratajuca vystupy
Throws:
java.io.IOException - Chyba pri citani pri subore