fann_descale_train()函数—用法及示例

函数名称：fann_descale_train()

适用版本：PHP 5, PHP 7

函数说明：该函数用于根据之前使用fann_scale_train()函数对训练数据进行缩放后的结果，对神经网络的输出进行反缩放。反缩放可以用于将神经网络的输出转换为原始数据的形式。

语法：bool fann_descale_train(resource $ann, array $train_data)

参数： $ann：训练好的神经网络资源（由fann_create_from_file()或fann_create()等函数返回）。 $train_data：数组形式的训练数据，其中每个元素必须是等于神经网络的输出数量的子数组。如果数组中的元素数量大于1，则按照前面的数据顺序进行反缩放，如果不足则只对第一个输出进行反缩放。

返回值：如果反缩放成功，则返回true；否则返回false。

示例：

$data = array(
    array(0.1, 0.2, 0.3),  // 第一个输出为0.1，第二个输出为0.2，第三个输出为0.3
    array(0.9, 0.8, 0.7)   // 第一个输出为0.9，第二个输出为0.8，第三个输出为0.7
);

$ann = fann_create_from_file("trained_network.fann");

if ($ann) {
    if (fann_descale_train($ann, $data)) {
        echo "反缩放成功！";
        print_r($data);
    } else {
        echo "反缩放失败！";
    }
    
    fann_destroy($ann);
} else {
    echo "无法加载神经网络！";
}

上述示例中，我们首先创建了一个包含两个样本的训练数据数组$data。然后使用fann_create_from_file()函数加载一个事先训练好的神经网络。接着使用fann_descale_train()函数对训练数据进行反缩放操作。最后，打印反缩放后的数据结果。如果反缩放成功，则输出"反缩放成功！"，并打印反缩放后的数据；否则输出"反缩放失败！"。最后，使用fann_destroy()函数销毁神经网络资源。

注意：在使用该函数之前，必须先使用fann_set_output_scaling_params()函数设置神经网络的输出反缩放参数。