fann_train()

函数名：fann_train() 适用版本：FANN >= 2.0.0 用法：fann_train(resource $ann, array $input, array $desired_output) : bool 函数说明：fann_train() 函数用于训练一个已经创建好的神经网络。 参数： $ann：已创建的神经网络资源。 $input：输入数据的数组，每个元素代表一个样本的输入。 $desired_output：期望的输出数据的数组，每个元素代表一个样本的期望输出。 返回值：训练是否成功的布尔值，成功返回 true，失败返回 false。 示例： // 创建一个具有 3 个输入节点和 1 个输出节点的神经网络 $ann = fann_create_standard(3, 3, 1); // 设置训练算法为 RPROP fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP); // 创建输入数据和期望输出数据的数组 $input = array(array(0, 0), array(0, 1), array(1, 0), array(1, 1)); $desired_output = array(array(0), array(1), array(1), array(0)); // 训练神经网络 if (fann_train($ann, $input, $desired_output)) { echo "神经网络训练成功！"; } else { echo "神经网络训练失败！"; } // 销毁神经网络资源 fann_destroy($ann); 上述示例中，我们创建了一个具有 3 个输入节点和 1 个输出节点的神经网络。然后，使用 fann_set_training_algorithm() 函数设置训练算法为 RPROP。接下来，创建输入数据和期望输出数据的数组。最后，调用 fann_train() 函数训练神经网络，并根据返回值判断训练是否成功。如果训练成功，输出"神经网络训练成功！"，否则输出"神经网络训练失败！"。最后，使用 fann_destroy() 函数销毁神经网络资源。