ind = cat(1, ss.c); Train = []; Test = []; for i = 1 : length(cns) indi = find(ind==i); si = ss(indi); ti = randperm(400); Train = [Train; si(ti(1:300))]; Test = [Test; si(ti(301:400))]; end XTrain = cat(1, Train.vec); XTrain = XTrain'; YTrain = cat(1, Train.c); YTrain = YTrain'; XTest = cat(1, ss.vec); XTest = XTest'; YTest = cat(1, ss.c); YTest = YTest'; % 将数据归一化 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(XTrain, YTrain); % 隐层第一层节点数 NodeNum1 = 40; % 隐层第二层节点数 NodeNum2 = 20; % 输出维数 TypeNum = 1; TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig'; bp_net = newff(minmax(pn), [NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1 TF2 TF3}, 'traingdx'); % 网络创建 bp_net.trainParam.show = 50; % 训练次数设置 bp_net.trainParam.epochs = 10000; % 训练所要达到的精度 bp_net.trainParam.goal = 1e-5; % 学习速率 bp_net.trainParam.lr = 0.05; % 训练 bp_net = train(bp_net, pn,tn); save(fullfile(pwd, 'bp_net.mat'), 'bp_net', 'minp', 'maxp', 'mint', 'maxt');

这段代码实现了一个基于BP神经网络的分类器的训练和保存操作。具体来说，它将一个数据集分成训练集和测试集，并对训练集进行了归一化处理。接着，它定义了一个包含40个节点的第一层隐藏层、包含20个节点的第二层隐藏层和一个输出节点的BP神经网络，并设置了训练参数。最后，它使用训练集对BP神经网络进行训练，并将训练好的模型和归一化参数保存到文件中。这段代码中的各个参数需要根据具体的数据集和任务进行调整，以达到最佳的分类效果。