Разработка программного модуля для моделирования и исследования нейронных сетей по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» для Б

 

Таблица 27 – Свойства и методы класса Neuron.

Свойства и  методы	Описание
ActivationFunctionName() string Public	Свойство, возвращающее наименование типа используемой активационной функции.
ActivationFunctionType() ActivationFunctionTypes Public	Свойство, возвращающее или принимающее вид активационной функции.
InputSignalsSum() double Public	Свойство, возвращающее сумму сигналов, подаваемых на вход нейрона.
Neuron() Public	Конструктор по умолчанию.
OutputSignal() double Public	Свойство, возвращающее значение выходного  сигнала.
Synapses() List<Synapse> Public	Свойство, возвращающее или принимающее список синапсов.
Threshold() double Public	Свойство, возвращающее или принимающее значение порога.

 

Synapse

Синапс нейрона

Таблица 28 – Атрибуты класса Synapse.

Атрибут	Описание
m_id Guid Private	Уникальный номер синапса

Продолжение таблицы 28

Атрибут	Описание
m_weight  double Private	Вес синапса
m_x double Private	Сигнал, подаваемый на синапс
m_delta decimal Private	Величина изменения веса.
m_newWeight double Private	Модифицированное значение веса.

 

Таблица 29 – Свойства и методы класса Synapse.

Свойства и  методы	Описание
Delta() decimal Public	Свойство, возвращающее или принимающее значение величина изменения веса.
NewWeight() double Public	Свойство, возвращающее или принимающее модифицированное значение веса.
Synapse() Public	Конструктор по умолчанию
WeighedX() decimal Public	Свойство, возвращающее значения взвешенного сигнала синапса.
Weight() double Public	Свойство, возвращающее или принимающее значение веса синапса.
X() double Public	Свойство, возвращающее или принимающее значение входного сигнала.

 

Классы-обертки для таблиц базы данных.

Данные классы предназначены для представления таблиц базы данных в программе. Это позволяет работать с таблицами, как с объектами классов, облегчая тем самым доступ к ним. Основным классом здесь является класс NNTrainingDBDataSet, который содержит в качестве элементов объекты классов-оберток таблиц.

• LearningArrayDataTable – класс, представляющий таблицу LearningArray.
• LearningPairDataTable – класс, представляющий таблицу LearningPair.
• InputSignalDataTable – класс, представляющий таблицу InputSignal.
• OutputSignalDataTable – класс, представляющий таблицу OutputSignal.

Классы-адаптеры для управления классами-обертками.

Данные классы предназначены  для работы с классами-обертками. Они позволяют осуществлять вставку, удаление и обновление данных, а также позволяют расширять свой функционал, добавляя новые запросы. Для каждого класса-обертки создается свой класс-адаптер.

2.2 Диаграмма последовательности

Работа студента с  программой начинается с открытия основной формы программы. Студент может загрузить модель нейронной сети из файла (выбрав пункт меню «Файл\Открыть…») или создать новую модель нейронной сети (выбрав пункт меню «Файл\Новый»).

Далее студент разрабатывает структуру  нейронной сети. Для этого ему необходимо ввести количество слоев в сети (от 1 до 3), затем для каждого слоя задать количество нейронов и выбрать типа активационной функции для всех нейронов сети. Если будет выбрана линейная активационная функция, то программа автоматически сделает доступным для редактирования поле порога.

Если студент введет некорректное число нейронов в слое, то программа  автоматически выставит предыдущее значение. В качестве элементов для ввода ряда параметров (количество слоев в сети, значение порога и т.д.) используется элемент управления NumericUpDown, который предназначен специально для ввода числовых значений и не позволяет пользователю вводить некорректные числа.

Изменения структуры нейронной сети сохраняются автоматически. После окончания внесения изменений программа выдаст сообщение об успехе операции или возникшей ошибке.

Студент может просмотреть схему  сети, нажав на кнопку «Схема нейронной сети». После чего откроется форма со схемой сети.

Студент может перейти на форму  создания и редактирования обучающих массивов (пункт меню «Обучение\Редактор обучающих массивов…» или кнопка «Обучение нейронной сети»). На данной форме пользователь может создать новый массив, при этом ему необходимо ввести описание массива, выбрать массив из таблицы для его редактирования или удаления. После того как студент выбирает массив из таблицы, программа автоматически загружает все обучающие пары данного массива. Студент может создать новую пару или изменить тип уже созданной пары, а также добавить, удалить или изменить значения входных и выходных сигналов. На данной форме также расположена уменьшенная схема текущей нейронной сети и кнопа «Обучить», по нажатию на которую открывается форма обучения нейронной сети. На данной форме он может выбрать обучающий массив из списка массивов, выставить дополнительные настройки алгоритма обучения и запустить алгоритм обучения. Элемент ProgressBar, расположенный на данной форме будет отображать ход выполнения процесса обучения.

После окончания процесса обучения программа сообщит о результатах (достигнута ли заданная точность и если нет, то какова погрешность). Студент может опросить сеть. Для этого ему надо нажать  на кнопку «Опрос нейронной сети» на главной форме приложения, после чего откроется форма для ввода значений входных сигналов. На этой форме будет расположена схема нейронной сети, таблица для ввода значений входных сигналов и таблица для вывода значений выходных сигналов после опроса.

Диаграмма последовательности действий приведена в графической части.

2.3 Диаграмма состояний

Программа для моделирования  и исследования нейронной сети имеет  несколько форм, которые может  использовать студент при выполнении лабораторной работы.

Форма NeuralNetForm является основной. На ней студент может задать структуру нейронной сети, сохранить модель нейронной сети или загрузить ранее сохраненную модель. Также все остальные формы (работа с обучающими массивами, обучение сети, просмотр схемы сети) доступны из основной формы.

Форма NeuralNetVizForm используется для просмотра схемы нейронной сети.

Форма LearningArraysEditorForm используется для работы с обучающими массивами и обучающими парами. С помощью нее студент может создать обучающий массив, редактировать, удалить. Выбирая конкретный обучающий массив, на форму из базы данных загружается список обучающих пар данного массива, а, выбирая конкретную обучающую пару, на форму загружается список входных и выходных сигналов. Обучающие пары, входные и выходные сигналы также можно редактировать, добавлять и удалять.

Форма CreateLearningArrayForm является вспомогательной и служит для ввода описания создаваемого обучающего массива.

Форма LearningNeuralNetForm предназначена для обучения нейронной сети.

Форма LearningSettingsForm предназначена для задания дополнительных настроек алгоритма обучения.

Форма UseNeuralNetForm используется для опроса сети.

Диаграмма состояний программы приведена в графической части.

Ниже представлены таблицы  с описанием всех событий приводящих к переходу программы из одного состояния  в другое (Connections), а также вызываемых внутри форм (Operations) (во время нахождения программы в определенном состоянии).

CreateLearningArrayForm

Таблица 30 – Connections

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition btnSave_Click Source -> Destination	Public CreateLearningArrayForm	Public LearningArraysForm	Закрытие формы с последующим сохранением массива
Transition btnSave_Click Source -> Destination	Public CreateLearningArrayForm	Public CreateLearningArrayForm	Сохранение массива без описания

 

 

Продолжение таблицы 30

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition Source -> Destination	Public LearningArraysForm	Public CreateLearningArrayForm	Открытие формы для ввода  описания обучающего массива

 

Таблица 31 – Operations

Метод	Описание	Параметры
txtDescription_TextChanged() do Public	Поверка вводимого описания массива	object [in] sender EventArgs [in] e

 

LearningArraysEditorForm

Таблица 32 – Connections

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition Close Source -> Destination	Public LearningArraysForm	Public NeuralNetForm	Закрытие формы для работы с обучающими массивами
Transition createArrayToolStripMenuItem_Click Source -> Destination	Public NeuralNetForm	Public LearningArraysForm	Открытие формы для работы с обучающими массивами
Transition btnSave_Click Source -> Destination	Public CreateLearningArrayForm	Public LearningArraysForm	Закрытие формы с последующим сохранением массива
Transition Source -> Destination	Public LearningArraysForm	Public CreateLearningArrayForm	Открытие формы для ввода описания обучающего массива

 

 

 

 

 

 

Таблица 33 – Operations

Метод	Описание	Параметры
LearningArraysForm_Load() entry Public	Загрузка элементов формы (таблицы  обучающих массивов)	object [in] sender EventArgs [in] e
dgrLearningArrays_RowHeaderMouseClick() do Public	Выбор обучающего массива и загрузка всех обучающих пар данного массива	object [in] sender DataGridViewCellMouseEventArgs [in] e
btnCreateLearningPair_Click() do Public	Создание новой обучающей пары	object [in] sender EventArgs [in] e
dgrLearningPairs_RowHeaderMouseClick() do Public	Выбор обучающей пары и загрузка всех значений входных и выходных сигналов данной пары	object [in] sender DataGridViewCellMouseEventArgs [in] e
btnSaveArrays_Click() do Public	Сохранение изменений в обучающих массивах	object [in] sender EventArgs [in] e
btnSaveLearningPair_Click() do Public	Сохранение изменений значений входных и выходных сигналов в обучающей паре	object [in] sender EventArgs [in] e
btnSavePairs_Click() do Public	Сохранение изменений в обучающих  парах	object [in] sender EventArgs [in] e

 

LearningNeuralNetForm

Таблица 34 – Connections

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition Close Source -> Destination	Public LearningNeuralNetForm	Public NeuralNetForm	Закрытие формы обучения нейронной сети

 

 

 

Продолжение таблицы 34

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition learningNetToolStripMenuItem_Click Source -> Destination	Public NeuralNetForm	Public LearningNeuralNetForm	Открытие формы обучения нейронной  сети
Transition btnOK_Click Source -> Destination	Public LearningSettingsForm	Public LearningNeuralNetForm	Закрытие формы настроек алгоритма обучения нейронной сети
Transition btnSettings_Click Source -> Destination	Public LearningNeuralNetForm	Public LearningSettingsForm	Открытие формы с настройками алгоритма обучения нейронной сети

 

Таблица 35 – Operations

Метод	Описание	Параметры
LearningNeuralNetForm_Load() entry Public	Загрузка элементов формы и (схемы  сети до обучения и списка обучающих массивов)	object [in] sender EventArgs [in] e
cbLearningArrays_SelectedIndexChanged() do Public	Выбор обучающего массива из списка	object [in] sender EventArgs [in] e
dgrLearningPairs_RowHeaderMouseClick() do Public	Выбор обучающей пары массива для просмотра значений входных и выходных сигналов	object [in] sender DataGridViewCellMouseEventArgs [in] e
btnLearning_Click() do Public	Запуск процесса обучения сети	object [in] sender EventArgs [in] e
btnSettings_Click() do Public	Открытие формы для ввода  дополнительных настроек алгоритма обучения	object [in] sender EventArgs [in] e

 

 

LearningSettingsForm

Таблица 36 – Connections

Связь	Источник	Цель	Описание
Transition btnOK_Click Source -> Destination	Public LearningSettingsForm	Public LearningNeuralNetForm	Закрытие формы настроек алгоритма обучения нейронной сети
Transition btnSettings_Click Source -> Destination	Public LearningNeuralNetForm	Public LearningSettingsForm	Открытие формы с настройками алгоритма обучения нейронной сети