कोशिका चित्रकार

यह ज्ञात है कि नियमित हेक्सागोन का एक सेट लगभग किसी भी समोच्च का वर्णन कर सकता है और इस तरह मनमाने आकार का आकार बना सकता है। यह सिद्धांत लागू किया जा सकता है जब सिड मेयर की सभ्यता V में इसे कैसे लागू किया जाता है, या बहुत ही हेक्सागोन्स (सेलुलर ऑपरेटरों) के आधार पर सिस्टम में उपयोग किए जाने के समान स्थलाकृतिक मानचित्रों का निर्माण किया जाता है। इसे और अधिक जानकारीपूर्ण बनाने के लिए, आप कार्ड के प्रत्येक सेल पर एक नियंत्रण मूल्य प्रदान कर सकते हैं, यह नेटवर्क का संकेत स्तर, ऊंचाई, गहराई, एक निश्चित प्रकार के संसाधन की उपस्थिति आदि हो सकता है, जो कार्ड - सेल के क्षेत्र की विशेषता है। यह कुछ इस तरह लग सकता है। हालांकि, आंखों के लिए, यह प्रतिनिधित्व काफी प्रस्तुत करने योग्य नहीं है, और प्रत्येक सेल में एक उपयुक्त रंग जोड़कर इसकी कल्पना की जा सकती है।

डिजाइन का काम

सबसे पहले आपको एक मानचित्र संरचना बनाने की आवश्यकता है - एक मेष संरचना। इस समस्या के कुछ समाधान हैं, उदाहरण के लिए कोडप्रोजेक्ट पर, लेकिन अंतिम लक्ष्य थोड़ा अलग है। तो, चलो क्षैतिज प्रक्षेपण में एक ग्रिड का निर्माण करते हैं, सार गणितीय नियंत्रण के अनुसार एक नए समन्वय की गणना करने के लिए है, जबकि प्रत्येक विषम पंक्ति के लिए षट्भुज के किनारे की लंबाई के आधार पर एक स्थिर मूल्य द्वारा एक बदलाव है:

private void DrawHexangleHorizon(Graphics gr, int i, int j) { int shft; int shft2; GraphicsPath gp; if (i % 2 != 0) { shft = (int)(Side * Math.Sqrt(3) / 2); shft2 = (int)((i - 1) * 1.5 * Side); gp = new GraphicsPath(new PointF[7] { new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2), //init 1-1 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))+(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2),20+shft2+Side/2), //1->2 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))+(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 +Side+ Side/2), //2->3 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2 + 2*Side), //3->4 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))-(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 +Side+ Side/2), //4->5 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))-(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 + Side/2), //5->6 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2) //finish 6->1 }, new byte[7] { (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, } ); } else { shft2 = (int)((i - 1) * 1.5 * Side); shft = 0; gp = new GraphicsPath(new PointF[7] { new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2), //init 1-1 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))+(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2),20+shft2+Side/2), //1->2 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))+(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 +Side+ Side/2), //2->3 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2 + 2*Side), //3->4 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))-(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 +Side+ Side/2), //4->5 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3))-(int)(Side * Math.Sqrt(3)/2), 20+shft2 + Side/2), //5->6 new Point(20+shft+j*(int)(Side * Math.Sqrt(3)), 20+shft2) //finish 6->1 }, new byte[7] { (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, (byte)PathPointType.Line, } ); } gr.DrawPath(Pens.Black, gp); gr.FillPath(Sbr, gp); } 

निष्पादन के बाद, आपको कुछ इस तरह मिलता है:

यदि यह फ्रेमवर्क किसी वास्तविक फ्लैट ऑब्जेक्ट और "सबट्रेक्टेड" पर सुपरइम्पोज़ किया जाता है, तो केवल वे सेल बने रहते हैं जो ऑब्जेक्ट की सीमाएँ हैं।

चित्रकारी का काम

जब शव निर्माण उपकरण तैयार हो जाता है, अर्थात्। नक्शे और कोशिकाओं की सीमाएँ, आप उन्हें इसी रंग में रंग सकते हैं। रंग भरने के नियमों को मनमाने ढंग से अलग माना जा सकता है। मेरे मामले में, उच्च मूल्य वाला एक सेल लाल रंग में चित्रित किया गया था, जिसमें एक छोटा मूल्य नीला था। विज़ुअलाइज़ेशन समस्या को हल करने के लिए, हम RGB मानक के रैखिक ढाल को लागू करते हैं। सजाया गया:

 private void ColoredGrig(Graphics gr, double[,] mas) { double max = double.MinValue; double min = double.MaxValue; for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { if (mas[i, j] > max) { max = mas[i, j]; } if (mas[i, j] < min) { min = mas[i, j]; } } } double average = (max + min) / 2.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { var c = new Color(); var red = new double(); var green = new double(); var blue = new double(); if (mas[i, j] == max) { red = 255; blue = 0; green = 0; } if (mas[i, j] == min) { red = 0; blue = 255; green = 0; } if (mas[i, j] == average) { red = 0; blue = 0; green = 255; } //warm colors if ((mas[i, j] < max) && (mas[i, j] >= ((average + max) / 2))) { red = 255; green = 255 - ((mas[i, j] - ((average + max) / 2)) * 255) / (max - ((max + average) / 2)); } if ((mas[i, j] > average) && (mas[i, j] < ((average + max) / 2))) { red = ((mas[i, j] - average) * 255) / (((max + average) / 2) - average); green = 255; } //cold colors if ((mas[i, j] < average) && (mas[i, j] > ((average + min) / 2))) { blue = 255 - ((mas[i, j] - ((average + min) / 2)) * 255) / (average - ((average + min) / 2)); green = 255; } if ((mas[i, j] > min) && (mas[i, j] <= ((average + min) / 2))) { blue = 255; green = ((mas[i, j] - min) * 255) / (((average + min) / 2) - min); } c = Color.FromArgb((int)red, (int)green, (int)blue); Sbr = new SolidBrush(c); DrawHexangleHorizon(gr, i, j); } } } 

यदि आप बेतरतीब ढंग से उत्पन्न मूल्यों पर पेंट करते हैं, तो नक्शा एक सना हुआ ग्लास खिड़की के समान होगा, और कोई विशेष अर्ध-भार नहीं ले जाएगा:

लेकिन यदि डेटा में कुछ रैखिक निर्भरताएं हैं, तो वे बहुत स्पष्ट रूप से मानचित्रों पर देखे जाते हैं:

दूसरी तरफ

और अधिक। प्राप्त कार्यों का उपयोग कोहेन के स्वयं-संगठन मानचित्रों का उपयोग करते समय उन क्षेत्रों में बहुआयामी डेटा और क्लस्टर सुविधाओं का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जिनके लिए संबंधित जानकारी के बड़े प्रवाह का विश्लेषण करना आवश्यक है, उदाहरण के लिए, ट्रंक संचार चैनलों और पैटर्न दोनों में पैटर्न, विचलन या विसंगतियों की पहचान करने के लिए नेटवर्क ट्रैफ़िक का विश्लेषण करना। स्थानीय नेटवर्क में। इस प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क प्रतिस्पर्धी प्रशिक्षण पर आधारित है, जिसका संगठन न्यूरॉन्स के बीच पार्श्व कनेक्शन का उपयोग करता है। नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय, एक शिक्षक के बिना शिक्षण की विधि का उपयोग किया जाता है, अर्थात प्रशिक्षण का परिणाम केवल इनपुट डेटा की संरचना पर निर्भर करता है। विश्लेषण की यह दिशा हस्ताक्षर-आधारित नहीं है, जो सिद्धांत रूप में नेटवर्क सुरक्षा उत्पादों की एक नई शाखा बना सकती है।