(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — 在整個(gè)數據集上訓練，使用一段時(shí)間的 Cascade2 訓練算法。
$ann,$data,$max_neurons,$neurons_between_reports,$desired_error級聯(lián)輸出改變小數是一個(gè)0到1之間的數字，表示在輸出連接的訓練中，為了使訓練不停滯的情況下，經(jīng)過(guò) fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 將會(huì )改變多大。如果訓練停滯了，訓練的輸出連接將會(huì )結束，新的候選神經(jīng)元將會(huì )準備好。
該訓練使用由 fann_set_cascade_ 前綴設置的參數，但它也采用了另一種訓練算法，即內部訓練算法。該訓練算法要么是 fann_set_training_algorithm() 設置的 FANN_TRAIN_RPROP 算法，要么是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，這些算法設置的參數同樣也會(huì )影響到級聯(lián)訓練。
ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 資源。
data神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練數據 資源。
max_neurons被添加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中最大的神經(jīng)元數。
neurons_between_reports打印狀態(tài)報告之間的神經(jīng)元數。0表示沒(méi)有報告會(huì )被打印。
desired_error預期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取決于 fann_set_train_stop_function() 選擇的停止函數
成功時(shí)返回 true，其它情況下返回 false。