Ошибка при использовании библиотеки Fann2MQL

Новый комментарий
 

Доброго времени суток!

При выполнении кода: 

     if (f2M_save(NN, FName) == -1)

      {

        PrintFormat("Error: f2M_save(%d, %s), Message: %s", NN, FName, GetLastError());

      };  

Файл не сохраняется, в логе: "Error: f2M_save(0, Candles), Message: (non-string passed)"

В переменную FName, передавал, полные и относительные пути сохранения, всегда одно и тоже.

Библиотеку брал на сайте http://fann2mql.wordpress.com/download/ по ссылке 32 bit

Как я понял 64 бита только для MetaTrader 5.

Версия ОС: Windows 8.1 x64

В чем может быть проблема?

 
Проблема может быть в самой библиотеке, принимающей текст в старом формате, МТ сейчас тексты в юникод пересылает.
 

Здравствуйте. Пробую библиотеку Fann2mql.

Часть функций не работает.

Может я неправильно вызываю?

Или эта библиотека отличается от оригинала?

int OnInit()

  {

   int i;

   double MSE;

   // Cоздаем нейронную сеть

   an = f2M_create_standard(4, 3, 8, 5, 1);  

   // проверяем успешность ее создания: 0 = OK, -1 = ошибка

   Print("an=",an);

   

         // Задаем активационную функцию. 

        f2M_set_act_function_hidden (an, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);

        f2M_set_act_function_output (an, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);

        

        f2M_randomize_weights (an, -0.77, 0.77);

   

      // Здесь я просто вывожу на консоль число входных и выходных нейронов

   // Это проверка для отладки.

   Print("f2M_get_num_input(an)=",f2M_get_num_input(an));

   Print("f2M_get_num_output(an)=",f2M_get_num_output(an));

        

        f2M_print_connections(an);  Выдает ошибку: 'f2M_print_connections' - function not defined St.mq4


   return(INIT_SUCCEEDED);

  }

 

Спасибо. Я разобрался сравнивая оригинальную библиотеку FANN c предложенной как аналог Fann2MQL.

Мой сугубо личный вывод:

-автору, вместо погони за просмотрами и рейтингом следовало бы попытаться

создать что-то вроде плагина связующего оригинальную FANN с MQL 

(раз уж он, этот автор взялся за такую тему как нейросеть и в итоге матричное исчисление).

А так получился кастрированный евнух!

Жаль потраченного времени!

Новый комментарий