fann_descale_train()函式—用法及示例

函式名稱：fann_descale_train()

適用版本：PHP 5, PHP 7

函式說明：該函式用於根據之前使用fann_scale_train()函式對訓練資料進行縮放後的結果，對神經網路的輸出進行反縮放。反縮放可以用於將神經網路的輸出轉換為原始資料的形式。

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

引數： $ann：訓練好的神經網路資源（由fann_create_from_file()或fann_create()等函式返回）。 $train_data：陣列形式的訓練資料，其中每個元素必須是等於神經網路的輸出數量的子陣列。如果陣列中的元素數量大於1，則按照前面的資料順序進行反縮放，如果不足則只對第一個輸出進行反縮放。

返回值：如果反縮放成功，則返回true；否則返回false。

示例：

$data = array(
    array(0.1, 0.2, 0.3),  // 第一個輸出為0.1，第二個輸出為0.2，第三個輸出為0.3
    array(0.9, 0.8, 0.7)   // 第一個輸出為0.9，第二個輸出為0.8，第三個輸出為0.7
);

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

if ($ann) {
    if (fann_descale_train($ann, $data)) {
        echo "反縮放成功！";
        print_r($data);
    } else {
        echo "反縮放失敗！";
    }
    
    fann_destroy($ann);
} else {
    echo "無法載入神經網路！";
}

上述示例中，我們首先建立了一個包含兩個樣本的訓練資料陣列$data。然後使用fann_create_from_file()函式載入一個事先訓練好的神經網路。接著使用fann_descale_train()函式對訓練資料進行反縮放操作。最後，列印反縮放後的資料結果。如果反縮放成功，則輸出"反縮放成功！"，並列印反縮放後的資料；否則輸出"反縮放失敗！"。最後，使用fann_destroy()函式銷燬神經網路資源。

注意：在使用該函式之前，必須先使用fann_set_output_scaling_params()函式設定神經網路的輸出反縮放引數。