[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-Marquardt 算法。迭代次数为 200，学习率为 0.1，目标精度为 0.01。在训练过程中，每 100 次迭代会输出一次训练进度，并打开训练界面。

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[p_train, ps_input] = mapminmax(p_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply',

mapminmax函数是MATLAB中用来对数据进行最小-最大归一化处理的函数。最小-最大归一化是一种常用的数据预处理方法，可以将数据缩放到指定的范围内，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。

在给定的数据集p_train中，通过调用mapminmax函数，并设置范围为[0, 1]，可以对p_train进行最小-最大归一化处理，得到归一化后的数据ps_input。

在进行测试集的归一化时，可以使用mapminmax函数的'apply'选项。将测试集p_test作为输入参数，调用mapminmax('apply', p_test)，即可将测试集p_test按照之前对训练集进行最小-最大归一化的处理方式进行同样的处理，得到归一化后的测试集数据。这样做可以保证测试集的数据与训练集的数据在同样的范围内，从而可以保持数据的分布特性一致。

总之，mapminmax函数可以方便地对数据进行最小-最大归一化处理，使得数据在指定的范围内进行缩放，并且可以通过'apply'选项将测试集按照训练集的归一化处理方式进行同样的处理。这样可以确保在使用机器学习算法进行建模和预测时，数据的分布特性得到了有效地保持。

%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。