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SUMMARY: NESTED | FIELD | CONSTR | METHOD | DETAIL: FIELD | CONSTR | METHOD |
java.lang.ObjectmscJNeuralNet.patterns.Patterns
Diese Klasse repräsentiert Lerndatensätze für das KNN.
Die Lerndatensätze werden als Eingabemuster-Array und Ausgabemuster-Array
gespeichert.
Folgende Features sind möglich:
getContradictoryPatterns()
).
merge(Patterns, Patterns)
).
getRandomizedPatternsOrder()
).
Constructor Summary | |
Patterns(int inputsize,
int outputsize,
int patterncount)
Erzeugt eine neue Instanz von Patterns. |
Method Summary | |
void |
addComment(java.lang.String pComment)
Fügt eine neue Kommentarzeile zu dieser Lerndatenmenge. |
static boolean |
arePatternsEqual(double[] pPatternOne,
double[] pPatternTwo)
Testet, ob zwei Muster (Arrays mit double-Werten) gleich sind. |
java.util.Vector |
getComments()
Liefert einen Vector aller Kommentare für diese Lerndatenmenge. |
int[] |
getContradictoryPatterns()
Überprüft, ob gleiche Eingabemuster verschiedenen Ausgabemsutern zugeordnet sind. |
double[] |
getInputPattern(int index)
Liefert das Eingabemuster des Lerndatensatzes mit dem gegebenen Index. |
double[][] |
getInputPatterns()
Liefert die Eingabemuster aller Lerndatensätze. |
int |
getInputPatternSize()
Liefert die Größe eines Eingabemusters. |
double |
getInputToken(int neuronindex,
int patternindex)
Liefert ein einzelnes Datum des angegebenen Eingabemusters. |
double[] |
getOutputPattern(int index)
Liefert das Ausgabemuster des Lerndatensatzes mit dem gegebenen Index. |
double[][] |
getOutputPatterns()
Liefert die Ausgabemuster aller Lerndatensätze. |
int |
getOutputPatternSize()
Liefert die Größe eines Ausgabemusters. |
double |
getOutputToken(int neuronindex,
int patternindex)
Liefert ein einzelnes Datum des angegebenen Ausgabemusters. |
int |
getPatternsCount()
Liefert die Anzahl der Lerndatensätze. |
int[] |
getRandomizedPatternsOrder()
Liefert ein Array mit allen Indizes der Lerndatensätze in zufälliger Reihenfolge. |
static Patterns |
load(java.io.File pSourceFile)
Lädt alle Lerndatensätze (Eingabe- sowie Ausgabemuster) aus einer Datei und erzeugt ein Patterns Objekt. |
static Patterns |
load(java.io.Reader pReader)
Lädt alle Trainingsdaten (Eingabe- sowie Ausgabemuster) aus einem Characterstream (Reader) und erzeugt ein Patternobjekt. |
static Patterns |
load(java.lang.String pSourceFileName)
Lädt alle Lerndatensätze (Eingabe- sowie Ausgabemuster) aus einer Datei und erzeugt ein Patterns Objekt. |
static void |
main(java.lang.String[] argv)
|
static Patterns |
merge(Patterns pPatternOne,
Patterns pPatternTwo)
Erzeugt eine neue Lerndatenmenge aus den beiden übergebenen Lerndatenmengen. |
void |
removeComments()
Entfernt alle Kommentare für diese Lerndatenmenge. |
static void |
save(java.io.File pTargetFile,
Patterns pPatternsToSave)
Speichert die gegebene Lerndatenmenge in der gegebenen Datei. |
static void |
save(java.lang.String pTargetFileName,
Patterns pPatternsToSave)
Speichert die gegebene Lerndatenmenge in der gegebenen Datei. |
static void |
save(java.io.Writer pWriter,
Patterns pPatternToSave)
Gibt die gegebene Lerndatenmenge über das gegebene Writer-Objekt aus. |
void |
setInputToken(int neuronindex,
int patternindex,
double value)
Legt den Wert eines einzelnen Datums im definierten Eingabemuster fest. |
void |
setOutputToken(int neuronindex,
int patternindex,
double value)
Legt den Wert eines einzelnen Datums im definierten Ausgabemuster fest. |
java.lang.String |
toString()
|
Methods inherited from class java.lang.Object |
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, wait, wait, wait |
Constructor Detail |
public Patterns(int inputsize, int outputsize, int patterncount)
inputsize
- Größe eines Eingabemusters.outputsize
- Größe eines Ausgabemusters.patterncount
- Anzahl der zu speichernden Lerndatensätze.Method Detail |
public static void main(java.lang.String[] argv)
public double[][] getInputPatterns()
public double[] getInputPattern(int index)
index
- Index des Lerndatensatzes.
public double[][] getOutputPatterns()
public double[] getOutputPattern(int index)
index
- Index des Lerndatensatzes.
public double getInputToken(int neuronindex, int patternindex)
neuronindex
- Index des Neurons, zu dem das Datum bestimmt werden soll.patternindex
- Index des Lerndatensatzes, aus dem das Datum bestimmt werden soll.
public double getOutputToken(int neuronindex, int patternindex)
neuronindex
- Index des Neurons, zu dem das Datum bestimmt werden soll.patternindex
- Index des Lerndatensatzes, aus dem das Datum bestimmt werden soll.
public int getInputPatternSize()
public int getOutputPatternSize()
public int getPatternsCount()
public void setInputToken(int neuronindex, int patternindex, double value)
neuronindex
- Index des Neurons, zu dem das Datum geändert werden soll.patternindex
- Index des Lerndatensatzes, zu dem das Datum geändert werden soll.value
- Der neue Wert für das Datum.public void setOutputToken(int neuronindex, int patternindex, double value)
neuronindex
- Index des Neurons, zu dem das Datum geändert werden soll.patternindex
- Index des Lerndatensatzes, zu dem das Datum geändert werden soll.value
- Der neue Wert für das Datum.public int[] getRandomizedPatternsOrder()
public java.util.Vector getComments()
public void removeComments()
public void addComment(java.lang.String pComment)
pComment
- Neue Kommentarzeile zu dieser Lerndatenmenge.public int[] getContradictoryPatterns()
public static boolean arePatternsEqual(double[] pPatternOne, double[] pPatternTwo)
pPatternOne
- Erstes Muster.pPatternTwo
- Zweites Muster.
public java.lang.String toString()
public static Patterns load(java.lang.String pSourceFileName) throws java.io.IOException, java.text.ParseException
pSourceFileName
- Dateiname der Lerndatensätze.
java.io.IOException
- Falls beim Laden der Lerndatensätze aus der Datei ein Fehler entsteht.
java.text.ParseException
- Falls beim Parsen der Datensätze fehler auftreten
(z.B. falsches Dateiformat).load(Reader)
public static Patterns load(java.io.File pSourceFile) throws java.io.IOException, java.text.ParseException
pSourceFile
- Datei der Lerndatensätze.
java.io.IOException
- Falls beim Laden der Lerndatensätze aus der Datei ein Fehler entsteht.
java.text.ParseException
- Falls beim Parsen der Datensätze fehler auftreten
(z.B. falsches Dateiformat).load(Reader)
public static Patterns load(java.io.Reader pReader) throws java.io.IOException, java.text.ParseException
SNNS pattern definition file V3.2 generated at Wed Feb 04 14:34:21 2004 # Ein Kommentar No. of patterns : 147 No. of input units : 4 No. of output units : 1 0.0 1.0 1.0 0.5 -0.3 1.0 0.0 -1.0 0.2 0.1 ...Dabei sind die Zeilen "SNNS pattern definition file V3.2" und "generated at Wed Feb 04 14:34:21 2004" optional.
147 4 1Zwischen den eigentlichen Datensätzen und dem Header mit Anzahl der Datensätze, Eingabegröße und Ausgabegröße MUSS mindestens ein Zeilenvorschub stehen:
2 1 1 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0Ein Fehler wäre:
2 1 1 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0Die Daten selbst können beliebig durch Zeilenvorschübe und Leerzeichen formatiert werden. Der Übersichtlichkeit halber sollte in jeder Zeile ein Datensatz stehen und zwischen den Eingabe- und Ausgabemustern ein sichtbarer Leerzeichenabstand sein.
pReader
- Reader, aus dem die Lerndatensätze gelesen werden sollen.
java.io.IOException
- Falls beim Laden der Lerndatensätze aus der Datei ein Fehler entsteht.
java.text.ParseException
- Falls beim Parsen der Datensätze fehler auftreten
(z.B. falsches Dateiformat).public static void save(java.lang.String pTargetFileName, Patterns pPatternsToSave) throws java.io.IOException
pTargetFileName
- Dateiname, in welche die Lerndatenmenge gespeichert werden soll.pPatternsToSave
- Zu speichernde Lerndatenmenge.
java.io.IOException
- Falls bei der Ausgabe der Lerndatensätze in die Datei ein
Fehler entsteht.load(Reader)
public static void save(java.io.File pTargetFile, Patterns pPatternsToSave) throws java.io.IOException
pTargetFile
- Datei, in welche die Lerndatenmenge gespeichert werden soll.pPatternsToSave
- Zu speichernde Lerndatenmenge.
java.io.IOException
- Falls bei der Ausgabe der Lerndatensätze in die Datei ein
Fehler entsteht.load(Reader)
public static void save(java.io.Writer pWriter, Patterns pPatternToSave)
load(Reader)
beschrieben.
pWriter
- Writer, in welche die Ausgabe stattfinden soll.pPatternToSave
- Zu speichernde Lerndatenmenge.load(Reader)
public static Patterns merge(Patterns pPatternOne, Patterns pPatternTwo) throws PatternsIncompatibleException
pPatternOne
- Erste Lerndatenmenge.pPatternTwo
- Zweite Lerndatenmenge.
PatternsIncompatibleException
- Falls beide Lerndatenmengen nicht identische
Eingabe- und Ausgabegrössen haben.
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