请给出完整的训练代码

为了提供完整的训练代码，我们需要更多的细节，如数据集的准确格式、神经网络的具体配置、优化器的选择等。下面是一个基于Keras的示例，假设你已经有了数据预处理过程，数据已经被分为训练集和测试集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 假设你的数据存储在一个CSV文件中，每行代表一个样本，列包括'inputs'（向量+频率）、'rcs' 和 'electric_field'（实虚部）
data = pd.read_csv('导弹数据.csv')

# 数据预处理，例如归一化或标准化
inputs = data['inputs'].values
outputs = {'rcs': data['rcs'].values, 'electric_field': data['electric_field'].values}
inputs, outputs_train, _, _ = train_test_split(inputs, outputs, test_size=0.2, random_state=42)

# 将输出数据转换为合适的形式
output_dict = {}
for key, values in outputs_train.items():
    output_dict[key] = values.reshape(-1, 1) if len(values.shape) == 1 else values

# 定义神经网络模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(len(inputs[0]),)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(len(output_dict.keys()), activation='linear')  # 根据输出的种类数量设置输出层节点数
])

# 设置优化器和损失函数
optimizer = Adam()
loss_fn = {'rcs': 'mean_squared_error', 'electric_field': 'mean_squared_error'}  # 按需选择合适的损失函数

# 定义EarlyStopping回调用于防止过拟合
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

# 训练模型
history = model.fit(
    inputs,
    {key: value for key, value in output_dict.items()},
    validation_split=0.2,  # 提取验证集
    epochs=100,  # 能够接受的迭代次数
    batch_size=32,
    verbose=1,
    callbacks=[early_stopping],
    shuffle=True
)

# 保存模型
model.save('导弹模型.h5')

# 展示训练过程的历史
pd.DataFrame(history.history).plot()
plt.show()

# 使用训练好的模型做预测
test_inputs = ...  # 测试数据的输入部分
predictions = model.predict(test_inputs)

这只是一个基础模板，你需要根据实际数据和需求调整。别忘了替换文件路径和数据字段名称。