fann_set_input_scaling_params()

函数名：fann_set_input_scaling_params() 适用版本：FANN >= 2.2.0 用法：fann_set_input_scaling_params(resource $ann, array $new_input_min, array $new_input_max) 说明：该函数用于设置神经网络的输入缩放参数，即将输入数据映射到指定的范围内。输入数据将在训练和测试过程中进行缩放处理，以提高网络的性能和准确性。 参数： $ann：神经网络资源，通过fann_create_standard()或fann_create_from_file()等函数创建。 $new_input_min：包含输入最小值的数组，数组长度必须与输入层的神经元数量相同。 $new_input_max：包含输入最大值的数组，数组长度必须与输入层的神经元数量相同。 返回值：无 示例： $ann = fann_create_standard(2, 2, 1); // 创建一个拥有2个输入神经元、2个隐藏神经元和1个输出神经元的神经网络 // 设置输入缩放参数 $new_input_min = array(-1, -1); // 输入最小值 $new_input_max = array(1, 1); // 输入最大值 fann_set_input_scaling_params($ann, $new_input_min, $new_input_max); // 训练神经网络 $train_data = fann_read_train_from_file("training_data.txt"); // 从文件中读取训练数据 fann_train_on_data($ann, $train_data, 1000, 10, 0.01); // 进行1000次训练迭代 // 使用训练好的神经网络进行预测 $input = array(0.5, -0.2); // 输入数据 $output = fann_run($ann, $input); // 运行神经网络 echo "预测结果：" . $output[0]; // 输出预测结果 在上面的示例中，首先创建了一个具有2个输入神经元、2个隐藏神经元和1个输出神经元的神经网络。然后，使用fann_set_input_scaling_params()函数设置了输入缩放参数，将输入数据的范围映射到-1到1之间。接下来，使用fann_train_on_data()函数对神经网络进行1000次训练迭代。最后，使用fann_run()函数对训练好的神经网络进行预测，并输出预测结果。