ニューラルネットワークでの認識

Namespace: fvalgcli
Assembly: fvalgcli (in fvalgcli.dll) Version: 3.1.0.0 (3.1.0.11)

Syntax

C#
public static int fnFIE_neuro_recognition(
	FHANDLE hneuro,
	DOUBLE_PTR vect_inp,
	DOUBLE_PTR vect_out
)
Visual Basic
Public Shared Function fnFIE_neuro_recognition ( 
	hneuro As FHANDLE,
	vect_inp As DOUBLE_PTR,
	vect_out As DOUBLE_PTR
) As Integer

Parameters

hneuro
Type: fvalgcli..::..FHANDLE
ニューラルネットワークオブジェクトのハンドル
vect_inp
Type: fvalgcli..::..DOUBLE_PTR
入力ベクトル
vect_out
Type: fvalgcli..::..DOUBLE_PTR
出力ベクトル

Return Value

Type: Int32
以下のエラーコードを返します。

エラーコード：
f_err内容
F_ERR_NONE正常終了
F_ERR_INVALID_OBJECT不正なオブジェクトが渡された
F_ERR_INVALID_PARAM 不正なパラメータが渡された
F_ERR_NO_LICENCEライセンスエラー、または未初期化エラー

Remarks

Examples

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//    $Revision: 1.1 $

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using fvalgcli;

namespace TC
{
    public partial class FIE
    {
        /// <summary>
        /// ニューラルネットワークでの認識.
        /// </summary>
        /// <param name="hNeuro">ニューラルネットワークオブジェクトのハンドル</param>
        public void fnFIE_neuro_recognition(FHANDLE hNeuro)
        {
            int status = (int)fvalgcli.f_err.F_ERR_NONE;

            DOUBLE_PTR vect_inp = DOUBLE_PTR.Zero;    // 入力ベクトル.
            DOUBLE_PTR vect_out = DOUBLE_PTR.Zero;    // 出力ベクトル.

            // 入力ベクトル初期化用テーブル.
            double[,] data_tbl =
            {
                { 0.0, 0.0, 0.0 },
                { 0.0, 1.0, 1.0 },
                { 1.0, 0.0, 1.0 },
                { 1.0, 1.0, 0.0 }
            };

            try
            {
                vect_inp = DOUBLE_PTR.alloc(INPUT_NEURON * LEARN_COUNT);
                vect_out = DOUBLE_PTR.alloc(OUTPUT_NEURON);

                // --- 入力ベクトル.
                for (int i = 0; i < LEARN_COUNT; i++)
                {
                    vect_inp[INPUT_NEURON * i + 0] = data_tbl[i % 4, 0];
                    vect_inp[INPUT_NEURON * i + 1] = data_tbl[i % 4, 1];
                }

                status = api.fnFIE_neuro_recognition(hNeuro, vect_inp, vect_out);

                Assert.IsTrue(status == (int)f_err.F_ERR_NONE, "エラーが発生しました。({0})", (fvalgcli.f_err)status);

                // 確認.
                for (int i = 0; i < OUTPUT_NEURON; i++)
                    Console.WriteLine("fnFIE_neuro_recognition : vect_out[{0}] = {1}", i, vect_out[i]);
            }
            finally
            {
                vect_inp.Dispose();
                vect_out.Dispose();
            }
        }
    }
}

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'    $Revision: 1.1 $

Imports System.Collections.Generic
Imports System.Text
Imports fvalgcli

Public Partial Class FIE
    ''' <summary>
    ''' ニューラルネットワークでの認識.
    ''' </summary>
    ''' <param name="hNeuro">ニューラルネットワークオブジェクトのハンドル</param>
    Public Sub fnFIE_neuro_recognition(hNeuro As FHANDLE)
        Dim status As Integer = CInt(fvalgcli.f_err.F_ERR_NONE)

        Dim vect_inp As DOUBLE_PTR = DOUBLE_PTR.Zero
        ' 入力ベクトル.
        Dim vect_out As DOUBLE_PTR = DOUBLE_PTR.Zero
        ' 出力ベクトル.
        ' 入力ベクトル初期化用テーブル.
        Dim data_tbl As Double(,) = {{0.0, 0.0, 0.0}, {0.0, 1.0, 1.0}, {1.0, 0.0, 1.0}, {1.0, 1.0, 0.0}}

        Try
            vect_inp = DOUBLE_PTR.alloc(INPUT_NEURON * LEARN_COUNT)
            vect_out = DOUBLE_PTR.alloc(OUTPUT_NEURON)

            ' --- 入力ベクトル.
            For i As Integer = 0 To LEARN_COUNT - 1
                vect_inp(INPUT_NEURON * i + 0) = data_tbl(i Mod 4, 0)
                vect_inp(INPUT_NEURON * i + 1) = data_tbl(i Mod 4, 1)
            Next

            status = api.fnFIE_neuro_recognition(hNeuro, vect_inp, vect_out)

            Assert.IsTrue(status = CInt(f_err.F_ERR_NONE), "エラーが発生しました。({0})", CType(status, fvalgcli.f_err))

            ' 確認.
            For i As Integer = 0 To OUTPUT_NEURON - 1
                Console.WriteLine("fnFIE_neuro_recognition : vect_out[{0}] = {1}", i, vect_out(i))
            Next
        Finally
            vect_inp.Dispose()
            vect_out.Dispose()
        End Try
    End Sub
End Class

See Also