解释下这段代码E=zeros(1,loopNumber); for ii=1:loopNumber E(ii)=0; for i=1:1:1500 %% 网络预测输出 x=inputn(:,i); % 隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end % 输出层输出 yn=w2'*Iout'+b2; %% 权值阀值修正 %计算误差 e=output_train(:,i)-yn; E(ii)=E(ii)+sum(abs(e)); %计算权值变化率 dw2=e*Iout; db2=e'; for j=1:1:midnum S=1/(1+exp(-I(j))); FI(j)=S*(1-S); end for k=1:1:innum for j=1:1:midnum dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); end end w1=w1_1+xite*dw1'; b1=b1_1+xite*db1'; w2=w2_1+xite*dw2'; b2=b2_1+xite*db2'; w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; b1_2=b1_1;b1_1=b1; b2_2=b2_1;b2_1=b2; end end

这段代码是一个简单的神经网络的训练过程。首先，代码初始化了一个名为E的一维数组，长度为loopNumber。然后进行了loopNumber次循环。

在每次循环中，代码对1500个输入样本进行处理。首先，从输入样本中获取一个输入向量x。然后，通过输入向量和权重矩阵w1以及偏置向量b1计算隐藏层的输出Iout。接下来，通过权重矩阵w2和偏置向量b2计算网络的预测输出yn。

然后，代码计算了误差e，即训练样本的期望输出与网络预测输出的差值，并将其累加到E(ii)中。

接下来，代码根据误差和隐藏层的输出计算了权值变化率dw2和db2，并计算了隐藏层神经元的激活函数的导数FI。

接着，代码根据FI、输入向量x、误差e和权重矩阵w2计算了权值变化率dw1和db1。

最后，代码根据学习率xite和权值变化率更新了权重矩阵w1和w2以及偏置向量b1和b2，并将更新后的权重矩阵和偏置向量保存在w1_1、w2_1、b1_1和b2_1中。

整个过程重复loopNumber次，最终得到了E数组，其中存储了每次循环的总误差。