fitness(i)=pso_bp_fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outpu

根据给定的问题，请用300字中文回答如下：
所提供的函数fitness(i)=pso_bp_fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)采用的是混合优化算法粒子群优化（PSO）与反向传播算法（BP）相结合的方法来求解神经网络的适应度。其中，pop(i,:)表示第i个个体的编码向量，inputnum表示输入层节点数，hiddennum表示隐藏层节点数，outputnum表示输出层节点数，net表示神经网络结构，inputn表示输入样本，outputn表示输出样本。

该函数的目标是计算某个个体在神经网络中训练得到的适应度值。具体实现过程是，首先使用PSO算法对个体进行编码优化，通过优化得到的编码向量来初始化BP算法中的权值和阈值参数。接下来，将优化得到的参数应用于BP算法，利用训练集进行网络训练，通过计算网络的输出与实际输出之间的误差来评估个体的适应度值。

在计算适应度时，通过调用pso_bp_fun函数，将个体的编码参数、网络结构和训练样本等作为输入参数传入。函数将根据输入的参数创建一个神经网络，并将训练样本输入网络进行训练。在训练过程中，BP算法通过反向传播误差的方式来调整网络的参数，直到达到训练目标。最后，根据网络的输出与实际输出之间的误差，计算适应度值，并返回给主程序。

综上所述，函数fitness(i)=pso_bp_fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)的作用是通过混合优化算法PSO和BP神经网络的训练来计算个体的适应度值，以评估其在神经网络中的性能表现。