ニューラルネットワークを訓練するために使用されているので、これはあなたがへのローカルアクセス権を持っているファイルである必要があります（または、から入手する必要がありますあなたにこのコードを書いた人）。 Neural Networkのツールボックス関数へのいくつかの関数呼び出しを組み合わせるか、おそらくバックプロパゲーショントレーニングメソッドの元の実装である可能性があります。
そうでなければ、コードにはいくつかの欠点があります。 1つは、内部のif-else文が実際に何かをしているようには見えません。コメントアウトされた行でさえ、まったく役に立たないif-else設定を残します。 if-elseは、ExcelファイルのSheet1から読み込まれたデータとSheet2から読み込まれたデータの異なるラベル正規化を行うことを目的としています。たぶんそれはあなたのために重要ですが、現在プログラムでは起こっていません。
最後に、コードでは空の配列labelが使用され、空の配列に行が追加されます。これは、すでに多くの行があることを既に知っているので、不要です（合計でsize(N,1)*2 = 150*2 = 300行までです）。label=zeros(300,1)を簡単に設定して、forループの各繰り返しで通常のインデックスを使用することもできます。label(i) = ...。しかし、間違いなく問題はるかに300行のデータセットのために（各行の長さがあまり大きくないと仮定）しません。私は以下のコードに次のドキュメントを置く
。ここ
% The functionn 'xlsread()' reads data from an Excel file.
% Here it is storing the values from Sheet 1 of the file 'data.xls'
% into the variable N, and then using the syntax N = N(1:150,:) to
% change N from being all of the data into being only the first
% 150 rows of the data
N = xlsread('data.xls','Sheet1');
N = N(1:150,:);
% Now do the same thing for Sheet 2 from the Excel file.
UN = xlsread('data.xls','Sheet2');
UN = UN(1:150,:);
% This concatenates the two different data arrays together, making
% one large array where N is the top half and UN is the bottom half.
% This is basically just stacking N on top of UN into one array.
traindata = [N ; UN];
% This saves a copy of the newly stacked array into the Matlab data file
% 'traindata.mat'. From now on, you should be able to load the data from
% this file, without needing to read it from the Excel sheet above.
save('traindata.mat','traindata');
% This makes an empty array which will have new things appended to it below.
label = [];
% Because UN and N have the same number of rows, then the training data
% has twice as many rows. So this sets up a for loop that will traverse
% all of these rows of the training data. The 'size()' function can be
% used to get the different dimensions of an array.
for i = 1 : size(N,1)*2
% Here, an if statement is used to check if the current row number, i,
% is less than or equal to than the number of rows in N. This implies
% that this part of the if-statement is only for handling the top half
% of 'trainingdata', that is, the stuff coming from the variable N.
if(i <= size(N,1))
% The line below was already commented out. Maybe it had an old use
% but is no longer needed?
% label = [label ;sum(traindata(i,:))/size(traindata(i,:),2)];
% This syntax will append new rows to the variable 'label', which
% started out as an empty array. This is usually bad practice, memory-wise
% and also for readability.
% Here, the sum of the training data is being computed, and divided by 10
% in every case, and then appended as a new row in 'label'. Hopefully,
% if you are familiar with the data, you will know why the data in 'N'
% always needs to be divided by 10.
label = [label ;sum(traindata(i,:))/10];
% Otherwise, if i > # of rows then handle the data differently.
% Really this means the code below treats only data from the variable UN.
else
% The line below was already commented out. Maybe it had an old use
% but is no longer needed?
% label = [label ;sum(traindata(i,:))/size(traindata(i,:),2)];
% Just like above, the data is being divided by 10. Given that there
% is nothing different about the code here, and how it modifies 'label'
% there is no need for the if-else statements, and they only waste time.
label = [label ;sum(traindata(i,:))/10];
% This is needed to show the end of the if-else block.
end
% This is needed to show the end of the for-loop.
end
% This appears to be a Back-Propagation Neural Network training function.
% This doesn't match any built-in Matlab function I can find, but you might
% check in the Neural Network toolbox to see if the local function
% BpTrainingProcess is a wrapper for a collection of built-in training functions.
weightMat = BpTrainingProcess(4, 0.0001, 0.1, 0.9, 15,
[size(traindata,1) 1], traindata,label);
バックプロパゲーショントレーニングのためのMATLABニューラルネットワークツールボックス関数の例にはlinkがあります。そのドキュメントを参照して、類似しているかどうか確認したい場合がありますBpTrainingProcess()の内部。
ありがとう – darsha