[Q,n]=size(pp);[Q,p]=size(tt); wih=2*rand(n+1,q)-1;whj=2*rand(q+1,p)-1; wih=0.5*wih;whj=0.5*whj; deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p); si=[ones(Q,1),pp]; D=tt; sh=[1,zeros(1,q)];sy=zeros(1,p); deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1); sumerror=2*tol;time=0;error=[];在matlab中的意思

这段代码主要用于初始化神经网络的权重矩阵和一些相关的变量，其中：

- [Q,n]=size(pp)：获取输入数据矩阵pp的行数Q和列数n，即训练数据的样本数和输入特征数；
- [Q,p]=size(tt)：获取输出数据矩阵tt的行数Q和列数p，即训练数据的样本数和输出特征数；
- wih=2*rand(n+1,q)-1：初始化输入层到隐层之间的权重矩阵wih，采用[-1,1]之间的随机值初始化；
- whj=2*rand(q+1,p)-1：初始化隐层到输出层之间的权重矩阵whj，采用[-1,1]之间的随机值初始化；
- wih=0.5*wih;whj=0.5*whj;：将权重矩阵缩小0.5倍，以加快收敛速度；
- deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p);：初始化权重矩阵的增量变量，用于动量法更新权重矩阵；
- si=[ones(Q,1),pp]：构造新的输入数据矩阵si，将每个输入向量的第一维设为1，用于计算偏置项的权重；
- D=tt;：将输出数据矩阵赋值给D；
- sh=[1,zeros(1,q)]：初始化隐层状态向量sh，将第一维设为1，用于计算偏置项的权重；
- sy=zeros(1,p)：初始化输出状态向量sy；
- deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1);：初始化输出层和隐层的误差向量；
- sumerror=2*tol;time=0;error=[];：初始化误差值的相关变量。其中，sumerror用于表示总误差，tol是误差容限，time是迭代次数，error用于记录每次迭代的误差值。