(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练，使用一段时间的 Cascade2 训练算法。
$ann
, resource $data
, int $max_neurons
, int $neurons_between_reports
, float $desired_error
) : bool级联输出改变小数是一个0到1之间的数字，表示在输出连接的训练中，为了使训练不停滞的情况下，经过 fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 将会改变多大。如果训练停滞了，训练的输出连接将会结束，新的候选神经元将会准备好。
该训练使用由 fann_set_cascade_ 前缀设置的参数，但它也采用了另一种训练算法，即内部训练算法。该训练算法要么是 fann_set_training_algorithm() 设置的 FANN_TRAIN_RPROP 算法，要么是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，这些算法设置的参数同样也会影响到级联训练。
ann神经网络 资源。
data神经网络训练数据 资源。
max_neurons被添加入神经网络中最大的神经元数。
neurons_between_reports打印状态报告之间的神经元数。0表示没有报告会被打印。
desired_error预期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取决于 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数
成功时返回 true，其它情况下返回 false。