C++builder中的人工智能（29）：如何在Windows项目中导入FANN库

这篇文章旨在使用由Steffen Nissen开发的FANN库实现人工神经网络。FANN库支持20多种编程语言，包括Delphi和C++ Builder。您可以在FANN的官方网站上找到完整信息和文档，并下载FANN的源文件。

步骤：

1. 下载FANN库：

   • 从Nissen的官方网站下载FANN库包(http://leenissen.dk)，包含二进制文件、cmake文件、数据集、示例和src文件夹中的源代码。

2. 创建C++ Builder应用程序：

   • 添加一个高度为32像素的面板（Panel1）和两个按钮（TEST, TRAIN）到面板中。将面板对齐到Form1的底部。添加一个Memo（Memo1）到表单中，作为我们的可视化输出位置。

3. 创建FANN_Test文件夹：

   • 将所有项目文件以“FANN_”前缀保存在这个文件夹中。

4. 添加源文件：

   • 从FANN库包中复制“src”文件夹到FANN_Test文件夹中。在RAD Studio/C++ Builder/Delphi IDE中，将src文件夹拖到“FANN_Project1.exe”的Project Manager上。

5. 包含FANN头文件：

   • 在IDE菜单中，转到项目 -> 选项 -> C++编译器 -> 目录和条件 -> 包含文件搜索路径。添加FANN_Test文件夹中的“src/include”文件夹。

6. 添加头文件：

   • 在FANN_Unit1.cpp中，添加#include “floatfann.h”。

7. 测试项目：

   • 通过项目 -> 构建所有项目菜单构建所有项目。如果成功，则所有步骤正确。如果有错误，请检查上述步骤。

8. 训练FANN：

   • 双击TRAIN按钮，添加训练代码，例如使用xor.data文件训练神经网络，并将训练好的网络保存为"xor_float.net"。

     /* --- TRAINING FANN (from the simple_train.c) --- */
      
     	const unsigned int num_input = 2;
     	const unsigned int num_output = 1;
     	const unsigned int num_layers = 3;
     	const unsigned int num_neurons_hidden = 3;
     	const float desired_error = (const float) 0.001;
     	const unsigned int max_epochs = 500000;
     	const unsigned int epochs_between_reports = 1000;
      
     	struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output);
      
     	fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
     	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
      
     	fann_train_on_file(ann, "xor.data", max_epochs, epochs_between_reports, desired_error);
      
     	fann_save(ann, "xor_float.net");
      
     	fann_destroy(ann);
      
     	Memo1->Lines->LoadFromFile("xor_float.net");
      
     	Memo1->Lines->Add("Training done on xor_float.net file as above");

9. 测试FANN：

   • 双击TEST按钮，添加测试代码，加载"xor_float.net"网络，并进行测试。

     /* ---- TESTING FANN (from the simple_test.c) ----*/
     	char s[255];
      
     	fann_type *calc_out;
     	fann_type input[2];
      
     	struct fann *ann = fann_create_from_file("xor_float.net");
      
     	input[0] = -1;
     	input[1] = 1;
     	calc_out = fann_run(ann, input);
      
     	Memo1->Lines->Add("");
     	Memo1->Lines->Add("Testing ... ");
     	sprintf(s, "xor test (%f,%f) -> %f\n", input[0], input[1], calc_out[0]);
     	Memo1->Lines->Add(s);
     	Memo1->Lines->Add("Testing Done ! ");
      
     	fann_destroy(ann);

注意事项：

• 如果您要为其他编译器编译，请不要忘记像上面那样将“src/include”添加到其项目选项中。
• 请检查FANN库的示例、其他命令和选项，以了解其机制。

通过遵循这些步骤，您可以在C++ Builder Windows项目中成功导入和使用FANN库。这将使您能够利用FANN库的强大功能，为您的机器学习项目构建和训练人工神经网络。