neuralfuture.c

/* プログラム名:neuralfuture.c */
/* copyright "© 2017 KUKDfhia." */
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#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<time.h>

/* neurallearn.cで用いた入力層、中間層、出力層の値を設定する */
#define NUM_INPUT 4 /* 入力層の数（7セグメント表示器の入力）*/
#define NUM_HIDDEN_ONE 12 /* 中間層１の数（自由）*/
#define NUM_HIDDEN_TWO 10 /* 中間層２の数（自由）*/
#define NUM_HIDDEN_THREE 8 /* 中間層３の数（自由）*/
#define NUM_OUTPUT 7 /* 出力層の数（7セグメント表示器の出力）*/

/* シグモイド関数 */
double sigmoid(double x){
	double f;
	f=1.0/(1.0+exp(-x));
	return f; /* 戻す値が関数値 */
}

double x[NUM_INPUT+1],h1[NUM_HIDDEN_ONE+1],h2[NUM_HIDDEN_TWO+1],h3[NUM_HIDDEN_THREE+1],y[NUM_OUTPUT]; /* xが入力、h1が中間１、h2が中間２、h3が中間３、yが出力　それぞれニューロンの値。+1は閾値表現用 */

int main(void){
	int i,j;
	double net_input;
	double tx[1][NUM_INPUT];
	double w1[NUM_INPUT+1][NUM_HIDDEN_ONE],w2[NUM_HIDDEN_ONE+1][NUM_HIDDEN_TWO],w3[NUM_HIDDEN_TWO+1][NUM_HIDDEN_THREE],w4[NUM_HIDDEN_THREE+1][NUM_OUTPUT]; /* w1が入力ー中間１、w2が中間１ー中間２、w3が中間２ー中間３、w4が中間３ー出力の結合荷重の値 */
	FILE *csv;
	
 	/* neurallearn.cで得られた結合荷重の値をw1,w2,w3,w4に設定する　*/
	/* kekka1.csvファイルのデータを結合荷重w1に設定 */
	csv=fopen("kekka1.csv", "r");
	if(csv==NULL){
		printf("ファイルがオープンできません\n");
		return -1;
	}
	for(i=0;i<NUM_INPUT+1;i++){
		for(j=0;j<NUM_HIDDEN_ONE;j++){
			if(fscanf(csv,"%lf",&w1[i][j])!='\0');
		}
	}
	fclose(csv);
	
	/* kekka2.csvファイルのデータを結合荷重w2に設定 */
	csv=fopen("kekka2.csv", "r");
	if(csv==NULL){
		printf("ファイルがオープンできません\n");
		return -1;
	}
	for(i=0;i<NUM_HIDDEN_ONE+1;i++){
		for(j=0;j<NUM_HIDDEN_TWO;j++){
			if(fscanf(csv,"%lf",&w2[i][j])!='\0');
		}
	}
	fclose(csv);
	
	/* kekka3.csvファイルのデータを結合荷重w3に設定 */
	csv=fopen("kekka3.csv", "r");
	if(csv==NULL){
		printf("ファイルがオープンできません\n");
		return -1;
	}
	for(i=0;i<NUM_HIDDEN_TWO+1;i++){
		for(j=0;j<NUM_HIDDEN_THREE;j++){
			if(fscanf(csv,"%lf",&w3[i][j])!='\0');
		}
	}
	fclose(csv);
	
	/* kekka4.csvファイルのデータを結合荷重w4に設定 */
	csv=fopen("kekka4.csv", "r");
	if(csv==NULL){
		printf("ファイルがオープンできません\n");
		return -1;
	}
	for(i=0;i<NUM_HIDDEN_THREE+1;i++){
		for(j=0;j<NUM_OUTPUT;j++){
			if(fscanf(csv,"%lf",&w4[i][j])!='\0');
		}
	}
	fclose(csv);
	
	/* 入力値設定 */
	printf("入力値を設定してください\n");
	for(i=0;i<1;i++){
		for(j=0;j<NUM_INPUT;j++){
			printf("x[%d]=",j);
			scanf("%lf",&tx[i][j]);
		}
	}
	printf("\n");
	
	/* 順方向の動作 */
	/* ネットワークへの入力設定 */
	for(i=0;i<NUM_INPUT;i++){
		x[i]=tx[0][i];
	}
	
	/* 閾値設定x */
	x[NUM_INPUT]=(double)1.0;
	
	/* 隠れ素子1の計算 */
	for(j=0;j<NUM_HIDDEN_ONE;j++){
		net_input=0;
		for(i=0;i<NUM_INPUT+1;i++){
			net_input=net_input+w1[i][j]*x[i];
		}
		/* シグモイドの適用 */
		h1[j]=sigmoid(net_input);
	}
	
	/* 閾値設定h1 */
	h1[NUM_HIDDEN_ONE]=(double)1.0;
	
	/* 隠れ素子2の計算 */
	for(j=0;j<NUM_HIDDEN_TWO;j++){
		net_input=0;
		for(i=0;i<NUM_HIDDEN_ONE+1;i++){
			net_input=net_input+w2[i][j]*h1[i];
		}
		/* シグモイドの適用 */
		h2[j]=sigmoid(net_input);
	}
	
	/* 閾値設定h2 */
	h2[NUM_HIDDEN_TWO]=(double)1.0;
	
 	/* 隠れ素子3の計算 */
	for(j=0;j<NUM_HIDDEN_THREE;j++){
		net_input=0;
		for(i=0;i<NUM_HIDDEN_TWO+1;i++){
			net_input=net_input+w3[i][j]*h2[i];
		}
		/* シグモイドの適用 */
		h3[j]=sigmoid(net_input);
	}
	
	/* 閾値設定h3 */
	h3[NUM_HIDDEN_THREE]=(double)1.0;
	
	/* 出力素子の計算 */
	printf("出力値は次のようになります\n");
	for (j=0;j<NUM_OUTPUT;j++){
		net_input=0;
		for(i=0;i<NUM_HIDDEN_THREE+1;i++){
			net_input=net_input+w4[i][j]*h3[i];
		}
		/* シグモイドの適用 */
		y[j]=sigmoid(net_input);
		printf("y[%d] > %.3lf\n",j,y[j]);
	}
	return 0;
}