net=nlnetnewff01010131nettrainf=nltraintrain_gderror=nettraintrain_input_scalertrain_output_scalerepochs=1200lr=0005y_3=netsimtrain_input_scaler3inverse_transform_colmin_max_scalery_3n_col=0解释上述代码

这段代码使用了Python的Neurolab库来创建一个三层全连接神经网络，网络结构为3个输入节点、1个输出节点和1个隐藏层，每个输入节点和隐藏层节点都使用Sigmoid函数作为激活函数。训练函数采用梯度下降法（train_gd），并设置了学习率为0.005，共进行了1200轮训练。训练数据集包含输入数据（train_input_scaler）和输出数据（train_output_scaler）。最后通过对第3个训练样本进行测试，输出其预测结果，并使用min_max_scaler对输出结果进行反归一化还原为原始数据。