函数名称：fann_set_learning_rate()
函数描述：设置神经网络的学习速率。
适用版本：此函数在FANN扩展版本2.0.0及以上可用。
语法：bool fann_set_learning_rate(resource $ann, float $learning_rate)
参数：
- $ann：神经网络资源（由fann_create_standard()或fann_create_from_file()函数创建）。
- $learning_rate：学习速率，范围为0到1之间的浮点数。
返回值：如果成功设置学习速率，则返回true；如果失败，则返回false。
示例：
说明：
- 学习速率是控制神经网络在每次迭代中更新权重和偏差的速度。较大的学习速率可以加快学习过程，但也可能导致过拟合。较小的学习速率可以提高稳定性，但学习过程可能较慢。
- 在示例中，我们创建了一个包含2个输入、2个隐藏和1个输出神经元的标准神经网络。然后，我们使用fann_set_learning_rate()函数将学习速率设置为0.5。如果设置成功，则输出"学习速率设置成功！"；否则输出"学习速率设置失败！"。
- 在实际应用中，学习速率的选择需要根据具体问题进行调整和优化。通常需要尝试不同的学习速率来找到最佳的学习速率。