x = -20:0.1:20; y = tanh(x) + cos(x); train_data = [x; y]; % 修改为纵向拼接 x1 = (-20:0.01:20); y1 = tanh(x1) + cos(x1); test_data = [x1; y1]; % 修改为纵向拼接 input_train = train_data(1, :); output_train = train_data(2, :); % 修改为取第二行数据 input_test = test_data(1, :); output_test = test_data(2, :); % 修改为取第二行数据 net = newff(input_train, output_train, [10, 20, 9]); net.trainParam.epochs = 10000; net.trainParam.goal = 0.00001; net.trainParam.max_fail = 10000; net = train(net, input_train, output_train);修正并拟合出曲线

抱歉，上面的代码还是存在问题，`newff 函数的输入参数应该是样本特征标签，而不是单独的输入输出。在这种情下，你需要将input_train` 和 `output_train 转换为矩阵形，然后再传递给 `newff`。同时，为了正确训练神经，你还需要对输入和输出数据进行转置操作。

以下是修正后的代码：

x = -20:0.1:20;
y = tanh(x) + cos(x);
train_data = [x; y]'; % 转置数据
x1 = (-20:0.01:20);
y1 = tanh(x1) + cos(x1);
test_data = [x1; y1]'; % 转置数据
input_train = train_data(:, 1);
output_train = train_data(:, 2);
input_test = test_data(:, 1);
output_test = test_data(:, 2);
net = newff(minmax(input_train), minmax(output_train), [10, 20, 9]); % 使用 minmax 对输入和输出进行归一化
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 0.00001;
net.trainParam.max_fail = 10000;
net = train(net, input_train', output_train'); % 转置输入和输出数据

这样，你就可以使用修正后的代码来拟合出给定的曲线。请注意，我还添加了对输入和输出进行归一化的步骤，以提高训练的效果。