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| clear
clc
// Chargement de la base de donnée
[fd,SST,Sheetnames,Sheetpos] = xls_open('C:\Users\personne\Desktop\Indicateurs de confort\Algo\Base de données TEST2.xls')
//Read first data sheet
[Value,TextInd] = xls_read(fd,Sheetpos(1))
//close the spreadsheet stream
mclose(fd)
A=Value(2:201,3:4)
A1=A'
B=Value(2:201,7)
B1=B'
// Création des variables
n=3 // nb de couches
j=2 // variables en entrée
k=2 // nb neurones sur la couche suivante
i=2
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
for l=2:n-1
Wi(:,:,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
end
Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function Y=prodscalaire(Wi,Xie,n)
[i,k] = size(Wi)
//disp(i)
//disp(k)
[a,b]=size(Xie)
//disp(a)
//disp(b)
if a<k then
for m=1:k-a
Xie(a+m,1)=0
end
end
//disp(Xie)
//disp(Wi(:,:,n))
for p=1:i
for m=1:k
P(p,m)=Wi(p,m,n)*Xie(p,1)
end
end
Y1=sum(P,1)
for h=1:k
Y(h,1,n)=Y1(1,h)
end
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function O=sigmoide(Y,n)
[i,b]=size(Y)
for k=1:i
O(k,1,n)=1/(1+exp(-1*Y(k,1,n)))
end
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function d=delta(O,Wi,d1,n)
[a,b]=size(Wi)
for m=1:a
for h=1:b
Wi1(h,m,n)=Wi(m,h,n)
end
end
S=prodscalaire(Wi1,d1,n)
for k=1:i
d(k,1,n)=O(k,1,n)*(1-O(k,1,n))*S(k,1,n)
end
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function [Wi1,D0]=poids(d,Xie,D1,Wi,n,u,E)
[x,y]=size(d)
[z,w]=size(Xie)
for m=1:x
for h=1:z
D0(h,m,n)=E*Xie(h,1,n)*d(m,1)+u*D1(h,m,n)
end
end
for m=1:x
for h=1:z
Wi1(h,m,n)=Wi(h,m,n)+D0(h,m,n)
end
end
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function [S,Xie]=calcul(s)
// couche 1 jusqu'à n-1
Xie(:,1,1)=A1(:,s) // Initialisation
//disp(Wi)
//disp(Xie)
Y=prodscalaire(Wi,Xie,1)
O=sigmoide(Y,1)
//disp(Xie)
//disp(O)
[a,b]=size(O)
for m=1:a
Xie(m,1,2)=O(m,1,1)
end
for l=2:n-1
Y=prodscalaire(Wi,Xie,l)
O=sigmoide(Y,l)
Xie(:,1,l+1)=O(:,1,l)
end
// couche n
Y=prodscalaire(Wi,Xie,n)
O=sigmoide(Y,n)
S=O(1,1,n)
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function [T,Wi]=apprentissage(Wi,n,i,E,u)
// Chargement de la base de donnée
[fd,SST,Sheetnames,Sheetpos] = xls_open('C:\Users\personne\Desktop\Indicateurs de confort\Algo\Base de données TEST2.xls')
//Read first data sheet
[Value,TextInd] = xls_read(fd,Sheetpos(1))
//close the spreadsheet stream
mclose(fd)
A=Value(2:201,3:4)
A1=A'
B=Value(2:201,7)
B1=B'
// Initialisation
j=2
i=k
// E=0.8
// u=0.95
// Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
// for l=2:n-1
// Wi(:,:,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
// end
// Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
D1(:,:,1)=zeros(j,i)
D1(1:i,1:k,2:n-1)=zeros(i,k)
D1(:,1,n)=zeros(i,1)
for s=1:200
// Calcul de l'erreur
C=B1(:,s)
[S,Xie]=calcul(s)
for l=2:n
O(:,:,l)=Xie(:,:,l-1)
end
// couche n
e=(C-S) // delta en sortie
T(s)=e
[Wi1,D0]=poids(e,Xie,D1,Wi,n,u,E)
Wi(:,1,n)=Wi1(:,1,n)
D1(:,1,n)=D0(:,1,n)
// couches de n-1 à 1
d=delta(O,Wi,e,n)
d1=d(:,1,n)
for l=n-1:2
[Wi2,D0]=poids(d1,Xie,D1,Wi,l,u,E)
Wi(:,:,l)=Wi2(:,:,l)
D1(:,:,l)=D0(:,:,l)
d=delta(O,Wi,d1,l)
d1=d(:,:,l)
end
// couche 1
[Wi3,D0]=poids(d1,Xie,D1,Wi,1,u,E)
Wi(:,:,1)=Wi3(:,:,1)
D1(:,:,1)=D0(:,:,1)
//if e(s)<0.0001
// break
//end
end
// R=[1:1:s]
// figure(0)
// plot(R,T)
endfunction
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function []=principal()
n=3
i=6
k=i
E=0.2
u=0.96
Wi(:,:,1)=0.01*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
// disp(Wi(:,:,1))
for l=2:n-1
Wi(1:i,1:k,l)=0.01*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
end
Wi(:,1,n)=0.01/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
// Wi(:,:,1)=2.4/j*(2*rand(j,i)-ones(j,i)) // Couche 1
//// disp(Wi(:,:,1))
// for l=2:n-1
// Wi(1:i,1:k,l)=2.4/i*(2*rand(i,k)-ones(i,k)) // Couche 2 jusqu'à n-1
// end
//
// Wi(:,1,n)=2.4/k*(2*rand(k,1)-ones(k,1)) // Couche n
//// disp(Wi)
e=1
while e>0.0001
//for a=1:10
[T,Wi]=apprentissage(Wi,n,i,E,u)
Wi1=Wi
[T,Wi]=apprentissage(Wi1,n,i,E,u)
e=T(200)
disp(Wi)
end
R=[1:1:200]
figure(0)
plot(R,T)
endfunction
principal() |
Réseau de neurones
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