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  * @file           bpNeuralNetwork2.h
  * @author         古么宁
  * @brief          径向基 rbf 神经网络
  *   使用方法：
  *       1. RBFNN_CREATE(NAME,INN,OUTN,NRNN) ;创建一个神经网络
  *       2. struct rbfnntrain rbftrcfg; 定义训练参数
  *       3. rbfnn_init(NAME);对神经网络的内存进行初始化
  *       4. rbfnn_train(&rbfnn,&traincfg,sample_in,sample_out,size);用样点训练神经网络
  *       5. rbfnn_calulate() ;用此函数进行计算预测
  *      <注：此文件用到变长数组，要C99以上或GNUC版本编译器支持>
  ******************************************************************************
  *
  * COPYRIGHT(c) 2018 GoodMorning
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  ******************************************************************************
  */
/* Includes ---------------------------------------------------*/
#ifndef  RBF_NEURALNETWORK_H__
#define  RBF_NEURALNETWORK_H__

/* Public macro (共有宏)------------------------------------------------------------*/


/*
	* @brief  BPNN_CREATE
	*          创建一个神经网络
	* @param  NAME : 此神经网络的名称
	* @param  INN  : 此神经网络输入端个数
	* @param  OUTN : 此神经网络输出端个数
	* @param  NRNN : 此神经网络神经元个数
*/
#define RBFNN_CREATE(NAME,INN,OUTN,NRNN)\
double NAME##buf[(INN)*(NRNN) + (OUTN)*(NRNN) + (NRNN)] = {0};\
rbfnn_t NAME = {.in=(INN), .out=(OUTN), .nrnn=(NRNN),.Ci=NAME##buf}



/* Public types ------------------------------------------------------------*/

typedef struct rbfnntrain
{
	uint32_t maxt ; //最多训练次数
	double limit ; //训练结束误差界限
	double eta ;   //学习速率,建议不超过0.01，取决于所逼近曲线的变化率，变化率越大这个值要越小
}
rbfnntr_t;



typedef struct rbf_neuralnetwork
{
	uint32_t in ; //网络输入端个数
	uint32_t out; //网络输出端个数
	uint32_t nrnn ;//神经元个数，取决于所拟合的曲线阶数，一般阶数越高，个数多效果会好点
	
	void * Ci ; //中心向量  Ci[nrnn][in] 
	void * Di ; //基宽 Di [nrnn]
	void * Wi ; //输出权重 Wi[nrnn][out] 
	
}
rbfnn_t;


	
/* Public variables ---------------------------------------------------------*/

/* Public function prototypes 对外可用接口 -----------------------------------*/


void rbfnn_init(rbfnn_t * rbfnn);

void rbfnn_train(rbfnn_t * rbfnn,rbfnntr_t * traincfg , void * sample_in , void * sample_out , uint32_t size);

void rbfnn_calculate(rbfnn_t * rbfnn , double * netin ,double *netout );


#endif