关于matlab 中神经网络工具箱使用：帮我解释下这段创建BP神经网络，用于数据分类的结果

clear
%p1,p2是训练数据
p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;
1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];
p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
1.28,2.00;1.30,1.96];
p=[p1;p2]';
pr=minmax(p)
%goal是训练数据p的标准输出结果
goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];
%plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
%创建一个前向反馈后向传播神经网络-即BP神经网络
net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});
%设置训练参数
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 1e-10;
net.trainParam.epochs = 50000;
%训练网络
net = train(net,p,goal);
x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';
%测试训练结果
y1=sim(net,p1')
y2=sim(net,p2')
y=sim(net,x)

想临时用神经网络做下数据分类实验，想知道y=sim(net,x) 返回的结果是什么意思

从你的代码上看，返回来的不是0就是1，是分类的结果啊！

%% 训练集/测试集产生 % 训练集——用于训练网络 p_train = ;%输入集 t_train = ;%输出集 % 测试集——用于测试或者使用。 p_test = ;%输入 t_test ; n = size(p_test,2); %% bp神经网络创建、训练及仿真测试 % 创建网络 net = newff(p_train,t_train,9); % 设置训练参数 net.trainparam.epochs = 1000; net.trainparam.goal = 1e-3; net.trainparam.lr = 0.01; % 训练网络 net = train(net,p_train,t_train); % 仿真测试、使用。 t_test = sim(net,p_test);%得到结果。

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