选择20个点（姿态随机）作为理论位姿，根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差)，得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络，分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿，输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前，还需要对数据集做出进一步的划分，选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集，在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价，余下的100个点作为网络的样本集。此外，NN 工具箱中，对网络训练之前，也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你代码能帮我按照这段话将代码改编吗

好的，假设您使用的是Python语言，我可以给您提供一个大致的代码框架，供您参考。其中，假设机器人模型为6自由度机械臂，数据集为csv格式，包含了理论位姿和对应的实际位姿。

首先，读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，根据机器人理论模型求出关节角，并将关节角代入机器人的实际模型，得到机器人的实际位姿：

import numpy as np

# 机器人模型的逆运动学求解函数
def inverse_kinematics(position, orientation):
    ...

# 机器人实际模型求解函数
def forward_kinematics(joints):
    ...

# 对数据集进行逆运动学求解和正运动学求解
for i in range(len(data)):
    # 获取理论位姿
    position = data.iloc[i]['position']
    orientation = data.iloc[i]['orientation']
    
    # 逆运动学求解关节角
    joints = inverse_kinematics(position, orientation)
    
    # 正运动学求解机器人的实际位姿
    actual_position, actual_orientation = forward_kinematics(joints)
    
    # 将实际位姿添加到数据集中
    data.at[i, 'actual_position'] = actual_position
    data.at[i, 'actual_orientation'] = actual_orientation

然后，对数据集进行进一步划分，选取编号为6,12,18...120的点作为附加测试集，其余的作为训练集和验证集：

# 选取附加测试集
test_indices = [6, 12, 18, ..., 120]
additional_test_set = data.loc[data['index'].isin(test_indices)]

# 从训练集和验证集中随机选取80%作为训练集，10%作为验证集，10%作为测试集
train_indices = np.random.choice(data.index, size=int(len(data)*0.8), replace=False)
train_set = data.loc[train_indices]

remaining_indices = set(data.index) - set(train_indices)
validation_indices = np.random.choice(list(remaining_indices), size=int(len(data)*0.1), replace=False)
validation_set = data.loc[validation_indices]

test_indices = list(remaining_indices - set(validation_indices))
test_set = data.loc[test_indices]

最后，使用训练集和验证集训练两个神经网络，分别预测末端的位置和姿态：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建位置预测网络
position_model = Sequential()
position_model.add(Dense(64, input_dim=6, activation='relu'))
position_model.add(Dense(64, activation='relu'))
position_model.add(Dense(3, activation='linear'))
position_model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 创建姿态预测网络
orientation_model = Sequential()
orientation_model.add(Dense(64, input_dim=6, activation='relu'))
orientation_model.add(Dense(64, activation='relu'))
orientation_model.add(Dense(4, activation='linear'))
orientation_model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练位置和姿态预测网络
position_model.fit(train_set[['position', 'orientation']], train_set['actual_position'], validation_data=(validation_set[['position', 'orientation']], validation_set['actual_position']), epochs=100, batch_size=32)
orientation_model.fit(train_set[['position', 'orientation']], train_set['actual_orientation'], validation_data=(validation_set[['position', 'orientation']], validation_set['actual_orientation']), epochs=100, batch_size=32)

# 在附加测试集上评价网络性能
position_loss = position_model.evaluate(additional_test_set[['position', 'orientation']], additional_test_set['actual_position'])
orientation_loss = orientation_model.evaluate(additional_test_set[['position', 'orientation']], additional_test_set['actual_orientation'])
print('Position prediction loss: {}'.format(position_loss))
print('Orientation prediction loss: {}'.format(orientation_loss))

当然，以上代码仅为大致框架，具体实现还需根据您的具体情况进行调整。