我发现答案（输出和yy等于）：
％模拟神经网络
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CLC.
RNG.默认
[x，y] = simpleclass_dataset;
神经元= 10;
NET = FeedforwardNet（神经元）;
net =火车（网，x，y）;
输出= sim（net，x）;
％输出=圆形（输出）;
图，plotconfusion（y，输出）
w1 = net.iw {1,1};
w2 = net.lw {2,1};
b1 = net.b {1};
b2 = net.b {2};
xx = x;
为了II = 1：长度（net.inputs {1} .processfcns）
xx = feval（net.inputs {1} .processfcns {ii}，......
'申请'，xx，net.inputs {1} .processsettings {II}）;
结尾
a1 = tanh（w1 * xx + b1）;
yy = purelin（w2 * a1 + b2）;
为了mm = 1：长度（net.outputs {1,2} .processfcns）
yy = feval（net.outputs {1,2} .processfcns {mm}，......
'撤销'，yy，net.outputs {1,2} .processsettings {mm}）;
结尾
图，plotconfusion（Y，YY）
=）
