一个样本中有2000多个数据，然后有81个样本，放到BP神经网络中去训练的MATLAB程序怎么写

以下是一个简单的MATLAB程序，用于训练基本的BP神经网络模型：

% 加载数据
load data.mat; % 样本数据和标签

% 数据归一化
data = normalize(data);

% 划分训练集和测试集
[trainData,trainLabel,testData,testLabel] = splitData(data,label,0.8);

% 定义网络结构
net = feedforwardnet([20,10]);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.1;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 训练网络
net = train(net,trainData',trainLabel');

% 测试网络
output = net(testData');

% 计算准确率
accuracy = computeAccuracy(output,testLabel);

上述代码中，`data.mat`是样本数据和标签，`normalize`函数用于对数据进行归一化处理，`splitData`函数用于将数据划分为训练集和测试集，`feedforwardnet`函数用于定义BP神经网络模型，`train`函数用于训练网络，`computeAccuracy`函数用于计算准确率。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。