MATLAB实现的定量分析人工神经网络教学项目

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的定量分析人工神经网络实现，包含多层感知机结构配置、完整的前向与反向传播训练流程，适合初学者学习神经网络原理与应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的定量分析人工神经网络（Quantitative ANN）实现与教学示例

项目介绍

本项目实现了一个用于定量分析的人工神经网络模型，特别适合人工神经网络初学者学习使用。通过简洁的MATLAB代码实现了完整的神经网络训练流程，包含详细注释和可视化功能，帮助用户深入理解神经网络的核心算法和工作原理。

功能特性

• 可配置网络结构：支持构建多层感知机（MLP）神经网络，可自定义隐藏层数量和神经元数量
• 完整训练流程：实现前向传播和反向传播算法的完整训练过程
• 多种激活函数：提供Sigmoid、ReLU、Tanh三种常用激活函数可选
• 两种训练方式：支持批量梯度下降和随机梯度下降优化方法
• 训练可视化：实时显示损失函数曲线和准确率变化趋势
• 教学友好：包含示例数据集和详细代码注释，便于新手理解和学习

使用方法

基本使用步骤

1. 准备数据：加载或准备训练数据集（数值型矩阵）和对应的标签数据
2. 配置参数：设置网络结构参数（隐藏层数、神经元数）、学习率、迭代次数等
3. 训练模型：运行主程序开始神经网络训练过程
4. 查看结果：观察训练过程可视化结果和模型性能指标

输入数据格式

• 训练数据：n×m数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
• 标签数据：n×1数值向量（回归）或n×k矩阵（分类），k为输出类别数
• 网络参数：隐藏层数量、各层神经元数、学习率、最大迭代次数等
• 测试数据：可选，格式与训练数据相同

输出结果

• 训练完成的神经网络权重和偏置参数
• 训练过程中的损失函数变化曲线
• 模型在测试集上的预测结果
• 性能评估指标（均方误差、决定系数R²等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持基本绘图功能

文件说明

主程序文件实现了神经网络的核心功能，包括网络结构的初始化、前向传播计算、反向传播权重更新、训练过程控制以及结果可视化。该文件整合了数据预处理、模型训练、性能评估等完整流程，通过模块化设计使得用户能够清晰理解神经网络的各个组成部分及其相互作用关系。