MATLAB实现的基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络快速训练系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了Levenberg-Marquardt优化算法与神经网络的结合，显著提升了训练收敛速度。支持自定义网络结构，提供完整的训练与测试流程，适用于高效的非线性拟合与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络快速训练系统

项目介绍

本项目实现了一个采用Levenberg-Marquardt（LM）优化算法的神经网络训练框架。核心目标是通过将高效的LM二阶优化算法与神经网络相结合，显著提升传统基于梯度下降方法的收敛速度。该系统支持用户灵活定义网络结构，并提供从数据输入、模型训练到结果可视化的完整流程，特别适用于中小规模数据集的快速建模场景。

功能特性

• 高效LM优化算法：利用雅可比矩阵快速计算，实现比常规梯度下降更快的收敛。
• 灵活网络配置：支持自定义隐藏层数量、各层神经元数量及激活函数类型。
• 完整训练流程：集成前向传播、误差评估、权重更新与训练过程可视化。
• 详细性能输出：提供训练误差、收敛时间、迭代次数等多项指标。
• 易用性：参数配置简单，提供清晰的训练过程监控。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：N×M数值矩阵（N：样本数，M：特征维数） - 目标输出：N×K数值矩阵（K：输出层神经元数）

1. 配置网络与训练参数：

- 网络结构：隐藏层数量、各层神经元数、激活函数 - 训练参数：最大迭代次数、误差容限、正则化参数

1. 执行训练：

- 运行主程序启动训练过程。

1. 获取输出结果：

- 训练完成的神经网络模型（权重与偏置） - 训练过程记录（迭代-误差曲线数据） - 性能指标（最终误差、收敛时间、迭代次数） - 对新数据的预测输出

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 适用于 Windows/Linux/macOS 操作系统

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心入口与调度中心，承担多项关键职能。它主要负责初始化神经网络模型结构，解析用户输入的训练数据与参数配置，并驱动整个训练流程的执行。具体而言，其功能包括协调前向传播计算、误差评估、调用Levenberg-Marquardt算法进行权重优化更新、监控收敛条件以及生成训练过程的可视化图表和最终性能报告。