MATLAB实现的Kolmogorov定理14-29-8结构神经网络训练系统

资 源 简 介

本项目基于Kolmogorov定理设计三层前馈神经网络，采用14-29-8固定结构，通过traingdx自适应学习率算法高效训练，适用于复杂非线性映射问题的求解。

详 情 说 明

基于Kolmogorov定理的14-29-8结构神经网络训练系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Kolmogorov定理的三层前馈神经网络，专门用于解决复杂非线性映射问题。系统采用理论指导的14-29-8网络结构设计，通过自适应学习率梯度下降算法(traingdx)进行高效训练，能够有效处理从多维输入到多类别输出的模式识别和函数逼近任务。系统自动完成网络初始化、参数优化和性能验证全过程，为科研和工程应用提供可靠的神经网络解决方案。

功能特性

• 理论指导的结构设计：基于Kolmogorov定理构建14-29-8最优网络结构
• 自适应训练算法：采用traingdx算法实现学习率的动态调整
• 双激活函数组合：隐藏层使用tansig函数，输出层使用logsig函数
• 多类型数据处理：支持归一化连续数据、预处理特征向量、传感器信号等
• 多样化输出模式：提供概率分布、预测值和硬判决分类结果
• 全自动流程：从数据加载到性能评估的一站式解决方案

使用方法

1. 数据准备：将14维输入数据整理为MATLAB矩阵格式
2. 参数配置：根据需要调整训练参数（学习率、迭代次数等）
3. 运行训练：执行主程序开始网络训练过程
4. 结果分析：查看训练曲线、性能指标和输出结果
5. 模型应用：使用训练好的网络进行预测和分类任务

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：500MB可用磁盘空间
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括网络结构的初始化、训练数据的预处理、自适应学习率算法的实现、双曲正切与对数S型激活函数的配置、模型训练过程的执行、性能指标的实时监控与可视化展示，以及最终训练结果的保存与输出功能。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到模型生成的全自动化处理。