(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — 使用 Cascade2 训练算法在一段时间内对整个数据集进行训练
$ann,$data,$max_neurons,$neurons_between_reports,$desired_error级联输出变化分数是一个介于 0 和 1 之间的数字，它决定了在输出连接训练期间，fann_get_MSE() 值在fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 中应变化多少比例，以防止训练停滞。如果训练停滞，输出连接的训练将结束，并准备新的候选者。
此训练使用 fann_set_cascade_... 设置的参数，但它也使用另一种训练算法作为其内部训练算法。该算法可以通过 fann_set_training_algorithm() 设置为 FANN_TRAIN_RPROP 或 FANN_TRAIN_QUICKPROP，这些训练算法设置的参数也将影响级联训练。
ann神经网络 资源。
data神经网络训练数据 资源。
max_neurons要添加到神经网络中的最大神经元数量。
neurons_between_reports打印状态报告之间的神经元数量。值为零表示不应打印任何报告。
desired_error期望的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail()，具体取决于 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数。