解释MATLAB语句：fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train);

这行MATLAB代码定义了一个匿名函数（anonymous function），该函数被赋值给变量fobj。匿名函数的输入参数是x，它调用了另一个函数fun，并传递了三个参数x、p_train和t_train。这样，变量fobj就成为一个可以调用的函数，当传入参数x时，它会调用函数fun，并使用p_train和t_train作为额外的参数。

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fobj=@(X)fobj_HKELM(X,P_train_tra,T_train_tra,P_train,T_train,P_test,T_test,Kernel_type1,Kernel_type2)

这段代码定义了一个匿名函数fobj，并将其赋值为一个函数句柄。该函数句柄指向一个名为fobj_HKELM的函数，并向该函数传递了一系列参数，包括X、P_train_tra、T_train_tra、P_train、T_train、P_test、T_test、Kernel_type1和Kernel_type2。

根据函数名"fobj_HKELM"，该函数的实现很可能是一个基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）的分类器。KELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层节点的权值和阈值通过随机化方式获得，而不是像传统的神经网络那样需要进行迭代计算。KELM的训练过程可以通过求解一个线性方程组来实现，因此训练速度非常快。另外，KELM还可以通过使用核函数对输入特征进行非线性映射，从而提高分类性能。

根据参数列表，fobj_HKELM函数可能包括以下步骤：
- 根据输入特征P_train_tra和标签T_train_tra，使用KELM训练一个分类器，并得到分类器参数；
- 根据分类器参数和测试集P_test，计算测试集的预测标签；
- 根据测试集预测标签和真实标签T_test，计算分类器的预测准确率；
- 返回分类器的预测准确率作为fobj的值。

需要注意的是，该代码中使用了匿名函数的形式，可以将fobj作为一个变量传递给其他函数或算法中，从而实现更加灵活的操作。

fobj=@(x)objfun(x, t_train, p_train);

这段代码是定义一个匿名函数，fobj，它的输入参数是x，t_train和p_train。其中，x是待优化的变量，t_train和p_train是数据集。这个匿名函数的定义中调用了一个名为objfun的函数，这个函数的定义可能类似于：

function fval = objfun(x, t_train, p_train)
% x：优化变量的值
% t_train：目标变量的训练集
% p_train：自变量的训练集
% fval：目标函数的值

% 在这里定义目标函数，例如：
fval = mean((t_train - x(1)*p_train - x(2)).^2);

这个目标函数的作用是计算回归问题中的均方误差（MSE），其中x(1)和x(2)是待优化的系数，t_train是目标变量的训练集，p_train是自变量的训练集。因此，这个匿名函数fobj的作用是将x作为输入，计算出MSE的值，进而用于优化问题的求解。