[函数]fann_descale_output()函数—用法及示例

函数名：fann_descale_output()

适用版本：FANN >= 2.1.0

用法：fann_descale_output(resource $ann, float[] $output_vector) : bool

描述：将神经网络输出向量反标准化为原始范围。此函数可以将经过标准化处理的输出向量反转回原始范围，并返回反转后的向量。

参数：

• $ann （资源类型）：神经网络资源，由fann_create_standard()、fann_create_sparse()或fann_create_shortcut()等函数创建。
• $output_vector （浮点数数组）：要反转标准化的输出向量。

返回值：

• 成功时返回true，失败时返回false。

示例：

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

// 加载训练好的神经网络数据
fann_read_train_from_file($ann, "train_data.dat");

// 获取训练样本的输入和输出向量
$input_vector = [0.5, 0.3];
$output_vector = [0.7, 0.2];

// 使用神经网络进行前向传播
$result_vector = fann_run($ann, $input_vector);

// 反标准化输出向量
if (fann_descale_output($ann, $result_vector)) {
    echo "反标准化后的输出向量为：";
    print_r($result_vector);
} else {
    echo "标准化失败！";
}

// 释放神经网络资源
fann_destroy($ann);

注意事项：

• 在调用fann_descale_output()函数之前，必须先进行了网络的训练，并且使用了fann_scale_output()进行了标准化操作。
• 输出向量的长度必须与神经网络输出层的神经元数量相匹配。
• 标准化和反标准化操作是在进行神经网络输入/输出处理时常用的预处理和后处理步骤，可以用于提高神经网络的性能和输出的准确性。