资料库: GRNN 神经网络类
HiYury Kulikov，在你的文件 test_grnn_mul_add.mq5 中，你 测试了 从 1 到 9 的整数奇数 数据 ，测试后，你使用了从 1 到 10 的兰特数进行检查，结果一切正常，但如果我使用的数字不在 1 到 10 之间，就不起作用了。
所以我遇到了一个大问题，如何在测试之前定义测试范围？
有人试过解决这个问题吗？有没有可能在没有输出训练数据数组的情况下进行训练？如何训练？
有没有 这方面的 C / C ++ 代码 ？
jommerbot:
有人试过解决这个问题吗？有没有可能在没有输出训练数据数组的情况下进行训练？如何训练？
我想知道你会把什么作为训练样本？
有人试过解决这个问题吗？有没有可能在没有输出训练数据数组的情况下进行训练？如何训练？
代码中有这样一行 #122 ：d=sigma[i]==0.0?0.0:(m_inp[i]-inputvector[i])/sigma[i]；
那么，0.0?0.0: 是什么意思？
问题的关键在于，我正在用另一种语言重写代码，而在其中一次迭代中，m_inp[i]-inputvector[i] = 0，sigma[i] = 0。由此可见，除以 0 是很难看的。我想问题在于我不明白==0.0?0.0 是 什么意思：
daliel:
代码中有这样一行 #122 ：d=sigma[i]==0.0?0.0:(m_inp[i]-inputvector[i])/sigma[i]；
那么，0.0?0.0: 是什么意思？
问题的关键在于，我正在用另一种语言重写代码，而在其中一次迭代中，m_inp[i]-inputvector[i] = 0，sigma[i] = 0。由此可见，除以 0 是很难看的。我想问题在于我不明白==0.0?0.0 是 什么意思：
这是一个缩短的if - else 符号
if(sigma[i] == 0.0) { d = 0; } else { d = (m_inp[i] - inputvector[i]) / sigma[i]; }
没有零除法。
Event:
也就是说，如果（m_inp[i]-inputvector[i]）/sigma[i]; 的结果为 0，那么 sigma[i] 不会改变，只有 d 会改变？
这是一个简略的if - else 条目
没有零除法。
daliel:
也就是说，如果结果（m_inp[i]-inputvector[i]）/sigma[i]; 为 0，那么 sigma[i] 不会改变，只有 d 会改变？
也就是说，如果结果（m_inp[i]-inputvector[i]）/sigma[i]; 为 0，那么 sigma[i] 不会改变，只有 d 会改变？
sigma[i] 不会改变，它只是与零进行了比较。
而d 会根据比较结果发生变化
GRNN 神经网络类:
作者： Yury Kulikov