x=-20:0.1:20; y=tanh(x) + cos(x); train_data=[x,y]; x1=(-20:0.01:20); y1=tanh(x1) + cos(x1); test_data=[x1;y1]; input_train=train_data(1,:); output_train=train_data(1,:); input_test=test_data(1,:); output_test=test_data(2,:); net=newff(input_train,output_train,[10,20,9]); net.trainParam.epochs=10000; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.max_fail=10000; net=train(net,input_train,output_train);完善上面matlab代码拟合出曲线

你的代码有一些问题，让我给你指出来并进行修正：

x = -20:0.1:20;
y = tanh(x) + cos(x);
train_data = [x; y]; % 修改为纵向拼接
x1 = (-20:0.01:20);
y1 = tanh(x1) + cos(x1);
test_data = [x1; y1]; % 修改为纵向拼接
input_train = train_data(1, :);
output_train = train_data(2, :); % 修改为取第二行数据
input_test = test_data(1, :);
output_test = test_data(2, :); % 修改为取第二行数据
net = newff(input_train, output_train, [10, 20, 9]);
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 0.00001;
net.trainParam.max_fail = 10000;
net = train(net, input_train, output_train); % 修改为使用修正后的数据进行训练

这样，你的代码就可以拟合出给定曲线了。请注意，我对代码进行了一些修正，确保输入和输出的维度匹配，并且使用修正后的数据进行训练。

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x = -20:0.1:20; y = tanh(x) + cos(x); train_data = [x; y]; % 修改为纵向拼接 x1 = (-20:0.01:20); y1 = tanh(x1) + cos(x1); test_data = [x1; y1]; % 修改为纵向拼接 input_train = train_data(1, :); output_train = train_data(2, :); % 修改为取第二行数据 input_test = test_data(1, :); output_test = test_data(2, :); % 修改为取第二行数据 net = newff(input_train, output_train, [10, 20, 9]); net.trainParam.epochs = 10000; net.trainParam.goal = 0.00001; net.trainParam.max_fail = 10000; net = train(net, input_train, output_train);修正并拟合出曲线

抱歉，上面的代码还是存在问题，`newff 函数的输入参数应该是样本特征标签，而不是单独的输入输出。在这种情下，你需要将input_train` 和 `output_train 转换为矩阵形，然后再传递给 `newff`。同时，为了正确训练神经，你还需要对输入和输出数据进行转置操作。

以下是修正后的代码：

x = -20:0.1:20;
y = tanh(x) + cos(x);
train_data = [x; y]'; % 转置数据
x1 = (-20:0.01:20);
y1 = tanh(x1) + cos(x1);
test_data = [x1; y1]'; % 转置数据
input_train = train_data(:, 1);
output_train = train_data(:, 2);
input_test = test_data(:, 1);
output_test = test_data(:, 2);
net = newff(minmax(input_train), minmax(output_train), [10, 20, 9]); % 使用 minmax 对输入和输出进行归一化
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 0.00001;
net.trainParam.max_fail = 10000;
net = train(net, input_train', output_train'); % 转置输入和输出数据

这样，你就可以使用修正后的代码来拟合出给定的曲线。请注意，我还添加了对输入和输出进行归一化的步骤，以提高训练的效果。

matlab使用BP神经网络进行如下曲线拟合y=tanh(x)

您可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来实现BP神经网络进行曲线拟合。以下是一个简单的示例代码：

% 准备训练数据
x = -5:0.1:5;  % 输入数据
y = tanh(x);   % 目标输出数据

% 创建并训练神经网络
net = feedforwardnet(10);  % 创建一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net = train(net, x, y);    % 使用训练数据训练网络

% 使用训练好的网络进行预测
x_test = -5:0.01:5;            % 预测输入数据
y_pred = sim(net, x_test);     % 使用网络进行预测

% 绘制原始数据和预测结果
plot(x, y, 'b', x_test, y_pred, 'r');
legend('原始数据', '预测结果');

上述代码中，我们首先准备了训练数据，然后创建了一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络。接下来，使用`train`函数对网络进行训练。最后，使用训练好的网络对新的输入数据进行预测，并将原始数据和预测结果绘制在同一张图上。

请注意，神经网络的性能可能会受到多个因素的影响，如隐藏层神经元数量、训练数据的数量和质量等。您可以根据实际情况调整这些参数以获得更好的拟合效果。