MATLAB实现的BP神经网络参数识别与模式分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的BP神经网络训练框架，支持数据预处理、网络结构配置、参数优化及模型评估，适用于机械参数反演、结构损伤识别与设备故障诊断等场景。

详 情 说 明

基于BP神经网络的参数识别与模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的BP神经网络训练框架，支持从数据预处理到模型评估的全流程。系统基于误差反向传播算法，集成了多种优化技术，适用于参数识别（如机械系统参数反演）和模式分类（如结构损伤识别、设备故障诊断）两大场景。通过提供直观的训练过程可视化和详细的性能分析工具，帮助用户高效构建和优化神经网络模型。

功能特性

• 完整训练流程：支持数据加载、预处理、网络训练、模型保存与评估一体化流程
• 灵活网络配置：可自定义隐藏层数量、节点数、激活函数等网络结构参数
• 高级优化算法：实现带动量的自适应学习率梯度下降，提升训练效率与稳定性
• 过拟合防治：集成交叉验证与早停法策略，有效防止模型过拟合
• 全面可视化分析：提供损失函数变化曲线、混淆矩阵、回归拟合图等多种评估图表
• 多任务支持：同时兼容分类任务的准确率评估和回归任务的均方误差评估

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵）和对应标签数据（分类任务为N×C独热编码，回归任务为N×1连续值向量）

1. 参数配置：设置网络结构参数（隐藏层节点数、激活函数等）和训练参数（学习率、迭代次数、动量因子等）

1. 模型训练：执行训练程序，系统将自动完成网络训练过程，并实时显示训练进度和损失变化

1. 结果分析：查看训练完成后生成的性能指标和可视化图表，评估模型在测试集上的表现

1. 模型应用：使用训练好的模型对新数据进行预测，获取分类结果或参数识别值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存4GB以上，处理大规模数据集时需8GB或更高配置

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含数据加载与预处理模块、神经网络初始化组件、前向传播与误差计算功能、反向权重更新算法、训练过程监控与可视化单元以及模型性能评估与结果输出机制。该文件作为项目入口点，协调各功能模块协同工作，确保整个训练流程的顺利执行。