GRNN 神经网络类 - MetaTrader 5 库

CNetGRNN 类实现了广义回归神经网络（General Regression Neural Network - GRNN）。

网络的创建被声明为类参数构造函数。

CNetGRNN *net=新的CNetGRNN(输入向量大小，输出向量大小)；

学习网络是通过调用Learn方法提供的（学习模式的数量、输入数据数组、输出数据数组、学习周期数、最大学习误差）。

输入和输出学习数据逐个向量位于一维数组中。学习过程受到学习时期数或可接受误差的限制。

Learn 方法返回以下值：

计算方法（输入向量数组，网络响应数组）用于获取响应网络。

Save（使用 FILE_WRITE 和 FILE_BIN 标志打开文件句柄）和 Load（使用 FILE_READ 和 FILE_BIN 标志打开文件句柄）方法分别用于将网络保存到文件和从文件加载网络。网络拓扑、学习错误和数组权重保存到文件中。如果加载的网络拓扑参数与已建立的网络拓扑参数不同，则不会加载网络，并且 Load 方法将返回 false。

该类的使用如所附样本所示：Test_GRNN_XOR - 学习网络函数“排除 OR”，Test_GRNN_MUL_ADD - 学习网络整数乘法和加法。

附件下载

📎 class_grnn.mqh (11.41 KB)

📎 test_grnn_xor.mq5 (2.93 KB)

📎 test_grnn_mul_add.mq5 (2.12 KB)

Source: MQL5 #1324