net.trainParam.mc=0.6;

net.trainParam.mc=0.6;是神经网络的动量系数（Momentum Coefficient），用于控制模型参数更新的方向和速度，从而加速模型的收敛过程。

动量系数的作用类似于物理学中动量的概念，可以理解为在更新模型参数时，给当前步的梯度方向加上一个惯性，从而让模型参数更容易跨过局部极小值点，达到全局最优解。

在这个代码中，将神经网络的动量系数设置为0.6，说明在每次迭代中，模型参数更新的方向和速度会受到0.6倍上一次迭代的更新方向和速度的影响，从而加速模型的收敛过程。同样需要注意的是，动量系数的具体取值需要根据具体问题和数据集进行调整。

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解释net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001;

net.trainParam.epochs=100表示神经网络的训练次数，即训练的轮数为100次。net.trainParam.lr=0.1表示神经网络的学习速率为0.1，即每次训练时参数调整的幅度。net.trainParam.goal=0.00001表示神经网络的误差目标值为0.00001，即当误差小于等于该值时停止训练。这些参数可以通过调整来优化神经网络的性能。

BP神经网络的这些net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=1e-3; net.trainParam.lr=0.01;表示什么

这些参数是BP神经网络在训练过程中需要设置的一些参数，具体解释如下：

1. net.trainParam.epochs=1000：表示训练的轮数，也就是网络需要遍历多少次训练数据集。在每一轮训练中，网络会使用一部分训练数据进行权值和阈值的调整，直到训练数据集中所有数据都被使用过一次。一般来说，训练轮数越多，网络的训练效果越好，但是也会导致训练时间的增加。

2. net.trainParam.goal=1e-3：表示训练目标的误差限制，也就是网络在训练过程中需要达到的最小误差。在每一轮训练中，网络会计算当前的误差，并与目标误差进行比较。如果当前误差小于目标误差，就认为训练已经完成。一般来说，目标误差越小，网络的训练效果越好，但是也会导致训练时间的增加。

3. net.trainParam.lr=0.01：表示学习率，也就是网络在训练过程中调整权值和阈值的速度。学习率越大，权值和阈值的调整速度就越快，但是可能会导致网络震荡或者不收敛；学习率越小，权值和阈值的调整速度就越慢，但是可能会导致网络收敛速度过慢或者陷入局部最优解。一般来说，学习率需要根据网络的复杂度和训练数据的特点进行调整。