#pragma once
//#include	"NeuroLayer.h"
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typedef struct NeuroLayer
{

	INT			nNode;		//節點數目
	INT			nInput;		//層的輸入
	DOUBLE		*pInput;	//層的輸入
    DOUBLE		*pOutput;	//層的輸出
	DOUBLE		*pError;	//層的誤差
	DOUBLE		**ppWeight;	//權值
	DOUBLE		**ppDWeight;	
} NeuroLayer;

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class CNeuroNet_BP
{
public:
	CNeuroNet_BP();
	CNeuroNet_BP(INT NumLayer, INT* pNumNodeInEachLayer, CString  MyFileName);
	~CNeuroNet_BP(void);
	INT		nInput;					//一個輸入樣本的數據數目
	DOUBLE		*pInput;			//系統的輸入
	DOUBLE		*pOutput;			//系統的輸出
	INT		nLayer;					//網絡的層數
	NeuroLayer	*pLayer;			//指向各層的指針
	DOUBLE		Eta;				//學習效率
	DOUBLE		Alpha;				//沖量因子
	DOUBLE		Error;				//系統總體誤差
	DOUBLE		Gain;				//S形函數的增益
	DWORD		TrainTimes;			//訓練次數
	CString		fileName;

private:
	
	

public:
	BOOL ReadNetFromFile(void);		// 從文件中讀取神經網絡
	BOOL SaveNetToFile(void);		// 把神經網絡保存到文件
public:
	// 處理輸入數據,產生輸出
	BOOL	Propagate( DOUBLE*  pInput);
	// 節點函數
	DOUBLE  func(INT i, INT j);
	void	Train(DOUBLE* pInput, DOUBLE* pTarget);
	// 隨機賦權值
	void	RandomWeight(void);
	void	BackPropagate(void);
	// 計算輸出誤差
	void	ComputeOutputError(DOUBLE*	pTarget);
	// 構建網絡,分配變量空間
	void GenerateNet(void);
	// 顯示網絡信息
};