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%训练样本准备 
%输入矢量矩阵 
pp=[1 2 3;2 1 3;2 3 1;1 3 2;3 1 2;3 2 1]; 
%输入数据归一化 
p=prestd(pp)'; 
%目标矢量矩阵 
t=[1 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0;0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1]'; 
%建立网络结构 
net1=newff(minmax(p),[6,15,6],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdm'); 
%设置网络参数 
net1.trainParam.show=50; 
net1.trainParam.lr=0.2; 
net1.trainParam.mc=0.2; 
net1.trainParam.epochs=10000; 
net1.trainParam.goal=1e-5; 
%对网络进行训练 
[net1,tr]=train(net1,p,t); 
%询问是否现在仿真 
for i=1:100 
R=questdlg('是否进行仿真?','选择','仿真','退出','下一次','仿真'); 
if(strcmp(R,'仿真')) 
CS=inputdlg({'标志1','标志2','标志3'},'parameter',1); 
s=size(CS); 
if(s(1)==0|s(2)==0) 
continue; 
end 
p0=[str2num(CS{1}),str2num(CS{2}),str2num(CS{3})]; 
p0 
p1=prestd(p0)'; 
A=sim(net1,p1) 
elseif(strcmp(R,'退出')) 
break; 
return; 
elseif(strcmp(R,'下一次')) 
end 
end