[函数]fann_cascadetrain_on_data()函数—用法及示例

函数名：fann_cascadetrain_on_data()

函数适用版本：PHP FANN扩展版本 >= 1.0.0

函数用法：fann_cascadetrain_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_neurons, int $neurons_between_reports, float $desired_error)

函数说明：fann_cascadetrain_on_data()函数使用级联训练算法对神经网络进行训练。级联训练算法会在一个小时内连续增加神经元，并训练他们，直到达到指定的误差。

参数：

1. $ann：神经网络资源，通过fann_create_standard()、fann_create_shortcut()或fann_create_from_file()函数创建。
2. $data：数据集资源，通过fann_read_train_from_file()、fann_create_train()等函数创建。
3. $max_neurons：最大神经元数（整数），当达到指定神经元数时，级联训练会停止。
4. $neurons_between_reports：报告之间的神经元数（整数），这是在函数执行过程中打印报告的间隔。
5. $desired_error：所期望的最大误差值（浮点数），一旦训练达到该误差，级联训练将停止。

返回值：布尔值，如果成功则返回true，否则返回false。

示例：

<?php
// 创建神经网络
$ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1);

// 从文件加载训练数据
$data = fann_read_train_from_file("train.data");

// 设置级联训练参数
$max_neurons = 100;
$neurons_between_reports = 10;
$desired_error = 0.001;

// 执行级联训练
if (fann_cascadetrain_on_data($ann, $data, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error)) {
    echo "级联训练成功";
} else {
    echo "级联训练失败";
}

// 销毁神经网络和训练数据资源
fann_destroy($ann);
fann_destroy_train($data);
?>

上述示例中，首先创建一个具有3个层的神经网络。然后从文件中加载训练数据。接下来设置级联训练的参数，包括最大神经元数、报告间隔和期望的最大误差。最后调用fann_cascadetrain_on_data()函数执行级联训练。如果训练成功，打印"级联训练成功"，否则打印"级联训练失败"。最后，销毁神经网络和训练数据资源，释放内存。