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delphi手写字符识别整理 GrNetSpec.Enabled:=true; GrNetSpec.Visible:=true; GrLern.Enabled:=false; plainbuttons_sperren; ocrbuttons_sperren; GrOCRLearn.Visible:=false; GrOCRLearn.Visible:=false; GrSimpleLearn.Visible:=false; GrSimpleLearn.Visible:=false; GrError.Visible:=false; ButSavNet.Enabled:=false; ButReset.Enabled:=false; ImagePat.clientWidth:=250; GrOCRTest.Visible:=false; Image.Visible:=false; rowanz:=Rows.Value+1; AnzGrid.RowCount:=rowanz; AnzGrid.Cells[1,1]:=floattostr(225); AnzGrid.Cells[0,1]:='Input'; AnzGrid.Cells[1,rowanz-1]:=floattostr(26); AnzGrid.Cells[0,rowanz-1]:='Output'; for i:=2 to rowanz-2 do begin AnzGrid.Cells[0,i]:=inttostr(i); AnzGrid.Cells[1,i]:=floattostr(1); end;

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var

Form1: TForm1;

myNet: CNeuronet;

maxneur: integer;

implementation

{$R *.DFM}

procedure TForm1.ocrbuttons_freigeben();

begin

ButAnalyse.Enabled:=true;

ButSavLet.Enabled:=true;

ButAddLet.Enabled:=true;

LetNr.Enabled:=true;

end;

procedure TForm1.ocrbuttons_sperren();

begin

ButAnalyse.Enabled:=false;

ButSavLet.Enabled:=false;

ButAddLet.Enabled:=false;

LetNr.Enabled:=false;

end;

procedure TForm1.plainbuttons_freigeben();

begin

ImagePat.Enabled:=true;

PatNr.Enabled:=true;

ButAddPat.Enabled:=true;

ButSavPat.Enabled:=true;

end;

procedure TForm1.plainbuttons_sperren();

begin

ImagePat.Enabled:=false;

PatNr.Enabled:=false;

ButAddPat.Enabled:=false;

ButSavPat.Enabled:=false;

end;

procedure TForm1.B1ErstellenClick(Sender: TObject);

var i,rowanz:integer;

begin

GrNetSpec.Enabled:=true; GrNetSpec.Visible:=true;

GrLern.Enabled:=false;

plainbuttons_sperren; ocrbuttons_sperren;

GrOCRLearn.Visible:=false; GrOCRLearn.Visible:=false;

GrSimpleLearn.Visible:=false; GrSimpleLearn.Visible:=false;

GrError.Visible:=false;

ButSavNet.Enabled:=false; ButReset.Enabled:=false;

ImagePat.clientWidth:=250;

GrOCRTest.Visible:=false; Image.Visible:=false;

rowanz:=Rows.Value+1;

AnzGrid.RowCount:=rowanz;

AnzGrid.Cells[1,1]:=floattostr(225); AnzGrid.Cells[0,1]:='Input';

AnzGrid.Cells[1,rowanz-1]:=floattostr(26); AnzGrid.Cells[0,rowanz-1]:='Output';

for i:=2 to rowanz-2 do begin

AnzGrid.Cells[0,i]:=inttostr(i);

AnzGrid.Cells[1,i]:=floattostr(1);

end;

procedure TForm1.drawnet();

begin

Image.Canvas.Pen.color:=clWhite;

Image.Canvas.Rectangle(Image.ClientRect);

myNet.calc_forward();

myNet.zeichne(Image.Canvas); {netz zeichnen}

end;

procedure TForm1.B2beginClick(Sender: TObject);

var i,rowanz,layanz:integer;

nanz: array of integer;

art: char;

begin

rowanz:=Rows.Value+1;

layanz:=rowanz-1;

if (RadioGroup1.ItemIndex=0) then begin

art:='P';

end

else begin

art:='O';

AnzGrid.Cells[1,1]:=floattostr(225);

AnzGrid.Cells[1,AnzGrid.RowCount-1]:=floattostr(26);

end;

{anz neuronen pro schicht aus dem grid auslesen }

maxneur:=0; { f 黵 dimension der gewichtsmatrix das maximum merken }

SetLength(nanz,layanz);

for i:=0 to layanz-1 do begin

nanz[i]:=strtoint(AnzGrid.Cells[1,i+1]); {anzahl der neuronen je schicht}

if nanz[i]>maxneur then maxneur:=nanz[i];

end;

inc(maxneur); {wegen dem bias}

myNet.Free; {evtl. vorhandenes Netz l 鰏 chen }

myNet:=CNeuronet.Create(layanz,nanz,art); {netz erstellen}

myNet.w.Free;

myNet.w:=Cwmatrix.Create(myNet.Lanz,maxneur); {gewichtsmatrix erz}

ButSavNet.Enabled:=true;

ButReset.Enabled:=true;

if (art='P') then begin { wenn plain }

GrOCRLearn.Visible:=false; GrOCRLearn.Visible:=false;

GrSimpleLearn.Visible:=true; GrSimpleLearn.Enabled:=true;

clearI(ImagePat);

Image.Visible:=true;

drawnet();

end

else if (art='O') then begin { wenn ocr }

GrOCRLearn.Visible:=true; GrOCRLearn.Enabled:=true;

GrSimpleLearn.Visible:=false; GrSimpleLearn.Enabled:=false;

GrError.Visible:=true;GrOCRTest.Visible:=true; GrOCRTest.Enabled:=true;

ClearI(ImOCRTestDraw);

ClearI(Imgezoomt);

ClearI(ImZNeur);

end;

GrNetSpec.Visible:=false; GrError.Visible:=true;

end;

procedure TForm1.ImageMouseDown(Sender: TObject; Button: TMouseButton;

Shift: TShiftState; X, Y: Integer);

var nr: integer;

n: ^CNeuron;

begin

nr:=0;

if ((Y>0) and (Y<20)) then begin

nr:= ( (X-10+(myNet.L[0].abst div 2)) div myNet.L[0].abst);

end;

if ((nr>0 )and (nr<myNet.L[0].Nanz)) then begin

n:=@myNet.L[0].N[nr];

n.activity:=1.0-n.activity;

myNet.calc_forward();

myNet.zeichne(Image.Canvas);

end; //myNet.zeichne(Image.Canvas);

end;

procedure TForm1.Akt();

begin

ErrorLabel.Caption:=floattostrf(myNet.qerror,ffFixed,7,7)+ ' finished!';

myNet.calc_forward(); myNet.zeichne(Image.Canvas);

end;

procedure TForm1.vorbereiten();

begin

myNet.stop:=false;

try

myNet.eta:=strtofloat(etaedit.Text);

except

myNet.eta:=0.2; etaedit.Text:=floattostr(0.2);

end;

try

myNet.mom:=strtofloat(momedit.Text);

except

myNet.mom:=0; momedit.Text:=floattostr(0);

end;

ErrorLabel.Caption:='calculating...'; ErrorLabel.Update;

end;

function TForm1.getnoise():double;

var noise:double;

begin

try

noise:=strtofloat(EditNoise.Text);

except

noise:=0.02;

end;

if (noise<0) then noise:=0 else if (noise>1.0) then noise:=1.0;

EditNoise.text:=floattostr(noise);

getnoise:=noise;

end;

procedure TForm1.Button6Click(Sender: TObject);

begin

vorbereiten;

myNet.lerne_schritte(Application,getsolle(),1,getnoise(),ErrorLabel,ErrorImage);

Akt();

end;

function TForm1.getsolle:double;

var solle:double;

begin

try

solle:=strtofloat(sollerror.Text);

except

solle:=0.01;

end;

getsolle:=solle;

end;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);

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